基于CMIP5多模式集合资料的中国气温和降水预估及概率分析

选用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）提供的30个全球大气-海洋耦合模式（AOGCMs）在典型浓度路径（RCPs）情景下气温和降水量的预估结果,采用扰动法,用站点观测资料作为气候背景场替代AOGCM模拟的气候平均,尝试校正气候预估结果的系统性偏差。通过集合方法,用概率的形式给出中国平均气温升高1 ℃,2 ℃和3 ℃以及降水量增加10%,20%和30%概率的空间分布,讨论了中国未来平均气温和降水量可能的变化。结果表明：经过扰动法处理后的气温和降水量预估集合保留了当前气候的局地信息。预估平均气温在中国均有上升,北方地区尤其是青藏高原地区变暖的程度大于南方地区,北方大部分地区平均气温升高的趋势为0.28 ℃/10a。在21世纪初,中国北方地区年平均气温升高1 ℃的可能性超过50%。到了21世纪末期,中国大部分地区平均气温升高2 ℃的可能性超过60%,新疆北部以及青藏高原南部地区气温升高3 ℃的可能性超过50%。预估中国降水量普遍增多,中国北方地区降水量增多的程度要明显大于江淮流域及其以南地区,尤其是西北地区降水量增多非常显著,降水量增多30%的可能性超过70%以上。     

深度学习支持下的地图图片典型地理目标检测

针对地图图片中典型地理目标识别问题,本文首先介绍了两种基于深度学习的目标检测方法(YOLO网络和采用focal loss替换交叉熵损失函数的RetinaNet网络),然后将地图图片分别输入两种神经网络模型中进行训练和测试,最后对目标检测结果进行对比分析。结果表明,RetinaNet网络模型对地图图片进行目标检测的准确率有明显提高,且运行速度依然可达秒级。该地理目标检测方法的高准确度与高效性可在地图审查时节约大量人力、时间成本,为地图内容智能理解及互联网地图监管提供了新的技术参考。     

基于Faster R-CNN的食品图像检索和分类

面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络（CNN）方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明：基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能.     

豫西地区雷暴预警预报系统构建方法研究

目前,基层台站在雷暴预警预报中主要依赖传统经验预报方法,而对卫星云图、大气电场、多普勒雷达回波和高分辨率数值预报产品等资料释用水平不高,存在主观定性分析多、客观定量计算少等不足。依托现有气象资料和雷暴预报方法,以雷暴预警预报系统构建为目标,从气象数据仓库构建、支持向量机雷暴预报、相似预报雷暴预报、Poor Man集合预报技术和多源数据融合分析等方面,探讨了雷暴预警预报系统构建方法,实现了雷暴中期预测、短期预报和短时临近预警三个层次的预报功能,解决了气象资料庞杂难以管理、数值预报产品释用水平不高、数值预报结果存在"跃变"、多源数据融合分析缺乏手段等问题,提高了基层台站雷暴预报工作效率和预报水平,同时也为其他地区类似系统构建提供了参考。     

Treatment Effects of Tunnel Entrance Collapse Section Based on Field Monitoring Results北大核心CSCD

为评价隧道洞口塌方段的安全性,基于累计变形预测和变形速率趋势分析模型,结合工程实例,研究隧道洞口塌方段的处理效果。实例分析表明：在累计变形预测方面,GA-VMD模型在隧道变形数据的信息分解过程中具有明显的优越性,可利用其将隧道变形数据分解为趋势项和误差项,且通过组合预测能有效保证预测精度,得出累计变形的后期仍具一定增加趋势,但增加速率相对较小;在变形速率趋势分析方面,变形速率具下降趋势,且随时间持续,下降趋势更为显著。综合对比两者结果,隧道变形无明显增加趋势,并趋于稳定方向发展,说明塌方处理措施是合理有效的,为其防治效果评价提供了理论依据。     

一种基于核学习的储集层渗透率预测新方法

基于核学习的支持向量机,是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,具有完备的理论基础。这里提出了核学习技术在储集层非均质特性描述中渗透率参数预测的新用途。在复杂地层中,基于支持向量机的智能和自适应模式识别能力而建立了常规测井多参数信息输入的渗透率预测模型,然后对实际油田储集层渗透率进行了预测。与常规线性回归模型预测结果相对比,所提出的方法更易于使用,很少受不确定因素的影响,并具有较强的信息整合能力以及更高的预测准确性和可信度。     

融合多模态特征的社会多媒体谣言检测技术研究

以微博为代表的社会媒体的蓬勃发展在加速信息交流的同时,也促使虚假谣言信息迅速在社会网络上传播,造成严重的后果.自动谣言检测问题受到了国内外学术界、产业界的广泛关注.围绕社会多媒体谣言检测这一问题,本文总结了融合多模态特征的谣言检测相关技术.首先从基本概念出发,阐述了谣言的定义和社会多媒体的特点,给出了社会多媒体谣言检测问题的定义.针对谣言检测面临的多模态特征抽取和模型构建两大难点,分别总结和归纳了各种类型的特征及其提取方法和不同的机器学习检测模型.这些特征和算法是检测谣言的基本手段,也是接下来研究的基础,可为进一步谣言检测的研究提供参考.     

不同季节海温与中国夏季降水的时空特征分析

利用季降水异常的典型集合相关降水模式,分析了不同时段和不同区域的海温场与我国夏季（6～8月）降水之间的时空分布特征。结果表明：各大洋区海温存在着明显的季节、年际和年代际变化。与中国夏季降水相联系的印度洋海温的分布特征与季节有关,存在明显的偶极和单极分布形式,这种海温的异常变化对我国夏季纬向或经向雨带有一定的影响,全球特定的海温分布可以作为中国夏季旱涝预报的信号因子。不同季节海温和中国夏季降水在1970年代末都经历了一次突变,说明海温的季节差异对中国夏季降水的影响明显地受到海洋年代际基本态的制约。     

基于BGM的暴雨集合预报初始扰动发展分析

基于增长模繁殖法（BGM）思想,采用AREM（新一代区域η坐标模式）,研究了暴雨过程中,初始随机扰动在繁殖循环中随时间的演变特征和发展机理。结果表明,初始扰动的演变决定于环流背景场的结构和大气中的湿物理过程。背景场不仅影响扰动的演变规律,而且决定了扰动发展的敏感区域。初始扰动随时间演变存在两个敏感区,一是背景场的大风速区,二是降水区附近。对流层高层,大风速区附近扰动得到最优发展;对流层中低层,扰动不仅沿大风速区发展,且与降水区配合较好。初始扰动发展的机理也有两种,一是大气湿物理过程引起的位势不稳定或第二类条件不稳定（CISK）;二是由风切变引起的大气动力不稳定。高层扰动的增长,以干大气的动力不稳定占优,中低层扰动的发展主要是湿物理过程的贡献,初始扰动在模式中的发展与降水的发展是同“源”的,有利于降水发展的环境也有利于初始扰动的发展,从而影响了降水的可预报性。所以利用暴雨预报模式制作集合预报时,BGM仍是可用的方法。