台风对海洋叶绿素a浓度影响的定量遥感初探

研究台风对海洋水色环境的影响,是目前海洋遥感技术又一应用领域。由于台风期间天气恶劣,遥感资料较少,国际上主要针对个别典型台风,研究其对海表温度、海洋叶绿素a浓度及初级生产力的影响,很少通过遥感资料系统地对这一影响进行定量分析和建模。自2000到2007年,过境中国近海以及西北太平洋海域台风近百次,作者通过系统地分析这期间MODIS,SeaWiFS的3A级叶绿素a浓度数据,结果发现:(1)台风促进了相应海域叶绿素a浓度的大幅增长,总体上平均增长约1.426倍,个别区域在5倍以上,同时,该增长一般延后3~6d,在7~10d后恢复到原来的水平;(2)进一步对这些数据进行一元统计线性回归,发现叶绿素a浓度增长比(R_chl-a)与台风影响因子(Tsub>w)满足如下关系:R_chl-a=0.0012Tsub>w+1.017,其相关系数达0.8;(3)台风期间叶绿素a浓度与无台风时叶绿素a浓度之间有很强的线性关系,其关系满足:C_chl-a=1.2367C_0chl-a+0.0636,且相关系数高达0.98。这一初步研究结果对进一步通过遥感手段深入研究台风对海洋水色环境的影响有借鉴意义。     

往复活塞式制冷压缩机性能系数的曲面回归方程

采用非线性二乘法对国产１２．５系列往复活塞式制冷压缩机的实测性能数据进行拟合，得出描述该系列制冷压缩机性能系数与运行工况之间相关关系的曲面回归方程，为制冷系统的数值计算、动态特性模拟和优化设计提供数学模型。     

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基于深度学习的滑坡灾害易发性分析

滑坡灾害成因机理复杂、影响因素众多,深度学习作为当前人工智能领域的热点,能够更好地模拟滑坡灾害的形成并准确预测潜在的斜坡。为了挖掘深度学习在滑坡易发性的应用潜能,本文构建了一维、二维和三维的滑坡数据表达形式,并提出3种基于卷积神经网络模型（Convolutional Neural Networks, CNN）的滑坡易发性分析处理框架：基于CNN分类器、基于CNN与逻辑回归的融合和基于CNN集成,最后以江西省铅山县为研究对象进行验证,结果表明：所有基于CNN的易发性模型都能够获得准确且可靠的滑坡易发性分析结果。其中,基于二维数据的CNN模型在所有单分类器中预测精度最高,为78.95%。此外,二维CNN特征提取能够显著提升逻辑回归的预测精度,其准确率提升7.9%。最后,异质集成策略能够大幅度提升基于CNN分类器的滑坡预测精度,其准确率提升4.35%~8.78%。     

2005—2018年北京市外来人口迁移特征与影响因素分析

外来人口是大型或超大型城市人口结构的重要组成部分,研究特定城市外来人口的迁移特征及其影响因素不仅有助于从迁入地视角发现以特定城市为目标的人口迁移规律,对新城镇化背景下的城市化建设与发展也具有重要的现实意义。本文以北京市为例,通过收集2005—2018年的公安机关外来人口登记数据,对外来人口在不同年份的市级迁出地空间分布格局进行了研究,并利用空间回归模型对人口迁移的影响因素进行了分析,得到如下发现：① 北京市外来人口的迁出地在市级尺度下表现出明显的空间聚集效应,且聚集效应逐年增强;外来人口迁出地空间分布基本稳定,热点迁出地分布主要集中在河北-天津和河南省南部-湖北省北部2个主要聚集簇中;② 影响人口向北京迁移的主要变量为各迁出地的人口规模、交通时间、人均收入、高等教育水平、人口密度等,其中人口规模和人均收入对人口迁移的影响较为稳定,而高等教育水平和人口密度的影响分别从2010年和2014年后才开始显现,交通时间对人口迁移的障碍性作用虽然有所下降,但对人口迁移的影响变化不大;③ 空间误差项持续显著,表明迁出地的人口迁出量可能受相邻地市的社会文化等其他变量的影响。     

基于LUR的二氧化氮浓度空间分布模拟及其下垫面影响因素分析

随着经济的快速发展,空气污染已经成为当今重要的环境问题,引起公众的广泛关注,二氧化氮（NO₂）作为主要的空气污染物之一,成为相关研究的重点。通过监测数据发现,二氧化氮质量浓度值的空间分布具有区域性差异,所以对其空间分布模拟,以及形成区域差异的下垫面影响因素分析,具有重要的研究价值。土地利用回归模型（Land-use Regression,LUR）是将统计方法中的回归模型与空间上的土地利用数据、监测数据和其他相关的地理数据结合分析并在地图上显示的方法。本文结合缓冲区分析、叠加分析、Spearman相关性分析、多元回归分析等方法构建土地利用回归模型（Land Use Regression,LUR）,用于识别与NO₂浓度相关的下垫面影响因素,并模拟NO₂质量浓度的空间分布。LUR模型可以模拟出NO₂质量浓度空间分布特征,并针对下垫面影响因素得到以下结论：城乡居住地及工业用地面积增加、污染源的距离减少和道路长度增加会导致NO₂浓度升高;耕地面积、绿地面积和水域面积的增加会导致NO₂浓度减少;NO₂浓度最高的区域主要集中在工业园区;NO₂浓度值从城区到郊区递减,需要通过改变工业区结构和增加绿地面积来减少城区的NO₂浓度。     

武汉台重力长期变化分析

通过对武汉台超导重力仪９年多连续观测的重力长期变化资料分析,得到长周期重力潮汐参数、该频段气压回归因子Ｃ、极移重力效应因子Ｐ和长周期气压回归因子Ｃ１分别为：Ｃ：－０．３８３（±０．０１４）×１０－８ｍ·ｓ－２／１００Ｐａ;Ｍｍ：１．１１７３（±０．０７２０）,－１°．１７８７（±３°．６９４３）;Ｍｆ：１．１４３２（±０．０４８４）,５°．２２３５（±２°．４２５３）;Ｍｔｍ：１．２２７６（±０．２２４５）,－１７°．５６４８（±１０°．４７５８）;Ｃ１：－０．３１２（±０．０１５）×１０－８ｍ·ｓ－２／１００Ｐａ;Ｐ：１．９０４７（±０．０６９５）．重力长期变化在Ｃｈａｎｄｌｅｒ周期附近的振幅约为３．２６×１０－８ｍ·ｓ－２。     

Impacts of climatic change on river runoff in northern Xinjiang of China over last fifty years

The characteristics of climatic change and river runoff, as well as the response of river runoff to climatic change in the northern Xinjiang are analyzed on the basis of the hydrological and meteorological data over the last 50 years by the methods of Mann-Kendall nonparametric test and the nonlinear regression model. The results show that: 1) The temperature and the precipitation increased significantly in the whole northern Xinjiang, but the precipitation displayed no obvious change, or even a decreasing trend in the northern mountainous area of the northern Xinjiang. 2) River runoff varied in different regions in the northern Xinjiang. It significantly increased in the northern slope of the Tianshan Mountains and the north of the northern Xinjiang (p=0.05), while slightly increased in the west of the northern Xinjiang. 3) North Atlantic Oscillation (NAO) affects river runoff by influencing temperature and precipita-tion. The NAO and precipitation had apparent significant correlations with the river runoff, but the temperature did not in the northern Xinjiang. Since the mid-1990s river runoff increase was mainly caused by the increasing temperature in the northern slope of the Tianshan Mountains and the north of the northern Xinjiang. Increased precipitation resulted in increased river runoff in the west of the northern Xinjiang.     

应变组合的地质意义及其分解实例

以分析递进变形序列为主线,论述了主有限应变和增量应变的内部旋转所组合的应变扇形区的空间展布。结合发育于剪切带中的一个微细粒浸染型金矿的找矿实际,指出该理论的野外应用方法。     

采用变系数回归模型提取GPS坐标序列季节性信号

提出采用变系数回归模型提取连续GPS坐标序列中包含的振幅时变季节性信号。对模拟数据及实际GPS坐标序列两组数据的分析结果表明,变系数回归模型在提取GPS坐标序列季节信号方面比传统模型更有效。经处理,GPS坐标序列能获得更合理的速度及噪声估计。