基于面向对象分类的稀土开采区遥感信息提取方法研究

离子吸附型稀土矿是我国宝贵的矿产资源,运用遥感影像分类技术提取稀土开采区可以准确地实现对稀土开采状况的监测,但仅利用光谱信息往往难以保证分类精度。本文以江西寻乌稀土矿区为研究区,以IKONOS影像为数据源,应用面向对象分类方法提取了稀土开采区的遥感信息。针对稀土开采区的分布特点,选择基于边缘的分割算法进行影像分割;结合地形信息、光谱信息及几何信息建立规则集,进行特征提取;最后采用隶属度函数法实现面向对象分类,并与传统的光谱角填图分类进行对比分析。研究结果表明,面向对象分类法提取稀土开采区的总体精度为92.49%,Kappa系数为0.857 6,与传统监督分类方法相比有了很大的提高。     

微波辐射计在对流天气预报中的应用

选取2016—2018年每年4—9月份RPG-HATPRO型42通道微波辐射计观测的不稳定指数参数(K、SI、CAPE、LI)及水汽参数(IWV、LWP),研究得出各参数触发雷雨大风、短时强降水的阈值条件为K>37℃、SI<-1℃、IWV>60 kg/m~2、LWP>400 g/m~2,而LI、CAPE无法对3种天气类型进行区分。利用费舍判别分析方法,将不稳定指数参数及水汽参数作为预报因子,建立预报方程并进行检验,结果表明:二级判别方程预测对流天气的准确率为76%,可以作为预报对流天气的辅助工具;多级判别方程不能很好地区分3种天气类型,但将其作为修正后的二级判别方程使用,能提高对流天气的测中概率。     

Object- and pixel-based classifications of macroalgae farming area with high spatial resolution imagery

Macroalgae plays an important role in coastal ecosystems. The accurate delineation of macroalgae areas is important for environmental management. This study compared the pixel- and object-based methods using Gaofen satellite no. 2 image to explore an efficient classification approach. Expert system rules and nearest neighbour classifier were adopted for object-based classification, whereas maximum likelihood classifier was implemented in the pixel-based approach. Normalized difference vegetation index, normalized difference water index, mean value of the blue band and geometric characteristics were selected as features to distinguish macroalgae farms by considering the spectral and spatial characteristics. Results show that the object-based method achieved a higher overall accuracy and kappa coefficient than the pixel-based method. Moreover, the object-based approach displayed superiority in identifying Porphyra class. These findings suggest that the object-based method can delineate macroalgae farming areas efficiently and be applied in the future to monitor the macroalgae farms with high spatial resolution imagery.     

The Relationship between Deterministic and Ensemble Mean Forecast Errors Revealed by Global and Local Attractor Radii

It has been demonstrated that ensemble mean forecasts, in the context of the sample mean, have higher forecasting skill than deterministic(or single) forecasts. However, few studies have focused on quantifying the relationship between their forecast errors, especially in individual prediction cases. Clarification of the characteristics of deterministic and ensemble mean forecasts from the perspective of attractors of dynamical systems has also rarely been involved. In this paper, two attractor statistics—namely, the global and local attractor radii(GAR and LAR, respectively)—are applied to reveal the relationship between deterministic and ensemble mean forecast errors. The practical forecast experiments are implemented in a perfect model scenario with the Lorenz96 model as the numerical results for verification. The sample mean errors of deterministic and ensemble mean forecasts can be expressed by GAR and LAR, respectively, and their ratio is found to approach2~(1/2) with lead time. Meanwhile, the LAR can provide the expected ratio of the ensemble mean and deterministic forecast errors in individual cases.     

GRAPES区域集合预报两种侧边界扰动方法对比试验

中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。     

山东滨州市冰雹天气分型和预报方法研究

利用山东滨州市7个国家气象站与61个人影作业站点观测资料,结合高空观测及探空、ECMWF再分析等资料,对2001—2011年滨州降雹时空分布特征、天气系统和物理量特征、降雹形势分型和预报方法进行研究。得出:(1)降雹日数年均8.6次,总体呈现明显下降的年际变化特征;4—10月可降雹,6—7月降雹最多;降雹主要出现在14时—翌日02时;北部沿海相对较多。(2)降雹形势主要有5种类型:冷涡型降雹、低槽型降雹、横槽型降雹、西北气流型降雹、其他小范围降雹。根据冷涡中心位置冷涡型划分为两个关键区;低槽型可分为前倾槽、阶梯槽、较深低槽、与中低纬度共同作用的槽;横槽型降雹范围广、破坏性大;西北气流型存在连续性。(3)4类13种物理量具有不同分布特征和变异系数,均具有较好的代表性。不同月份、不同降雹影响程度和影响系统,物理量具有较明显差别。(4)0℃层高度在1370~5331m时,7种物理量可用于预报冰雹,K≥17℃、T850-500≥25℃、LI≤2℃、SRH≥0.1m^2·s^-2、SSI≥240、SWEAT≥100、Cape≥2J·kg^-1时可能降雹。6月、7—8月和其它月分别有3种、1种、3种物理量指标组合可用于预报冰雹,物理量的组合和数值有差异。     

改进的灰色预测模型在地面沉降预测中的应用

在地面沉降这一复杂系统中,既含有已知的又古有未知的或非确定的信息,可以作为一个灰色系统来研究.本文针对地面沉降的下沉曲线非线性特征,提出用一种基于残差灰色预测模型对地面沉降量时间序列进行研究.结果表明,通过改进后的灰色预测模型,预测精度得到了提高,在沉降量比较大和水准点比较稀少的地区,利用此模型预测地面沉降可减少地面沉降监测经费,并能实时提供地面沉降预警信息.     

基于MSC MARC的三维构造应力场数值模拟与裂缝预测——以宝浪油田宝北区块为例

MSC MARC的高度非线性有限元分析能力与强大的二次开发接口为复杂三维地质数值模型的建立与三维构造应力模拟与非线性分析提供了有力工具; 并可以通过二次开放子程序建立复杂的岩石本构与破裂准则。本文基于MSC MARC建立了新疆焉耆盆地宝浪油田宝北区块背斜构造三维有限元模型并进行了构造应力模拟分析和裂缝预测。裂缝预测结果与实际动态资料十分吻合。      

潜在地震灾害预测和评价神经网络系统及其若干问题

结合人工神经网络自身的特性和地震灾害预测研究的特点,本文应用神经网络模型,建立了潜在地震灾害预测和评价系统。针对网络模型参数设置、数据归一化、中间层神经元最优数目以及泛化分类评价指标等若干实际问题给出了实际可行的解决方案。通过大样本数据对网络的训练,形成了有识别和记忆功能的非线性预测和评价系统。对网络的测试和检验,论证了该系统在预测潜在地震灾害上的可行性和有效性。同时,从测试精度出发,探讨了这种预测网络存在的不足,并给出了相应的改进建议,为开展进一步的研究工作提供了参考。     

全过程联合校正方法在饶河流域洪水预报中的应用研究

为提高饶河流域洪水预报精度,将全过程联合校正(EPJC)方法与三水源新安江(XAJ)模型结合,按一定比例划分洪水预报总误差为各过程误差,基于系统响应理论反演得到面雨量计算误差和模型参数误差,重新输入流域水文模型正演得出校正后的洪水过程.选取洪峰流量相对误差、峰现时间绝对误差、径流深相对误差和确定性系数作为模型评价指标,...