A multi-scale high-order recursive filter approach for the sea ice concentration analysis

With the development and deployment of observation systems in the ocean, more precise passive and active microwave data are becoming available for the weather forecasting and the climate monitoring. Due to the complicated variability of the sea ice concentration(SIC) in the marginal ice zone and the scarcity of high-precision sea ice data, how to use less data to accurately reconstruct the sea ice field has become an urgent problem to be solved. A reconstruction method for gridding observations ...     

三维电磁偏移数值滤波器实现及参数分析

基于满足扩散方程的电磁偏移场解析式,推导了能够应用于实际数据处理的电磁偏移数值滤波器.为了合理选取滤波器参数,本文基于偏移微分方程,构建了满足偏移微分方程的解析测试场,通过测试场与偏移数值滤波器处理结果比较,重点研究了滤波器窗口大小、采样距离、偏移深度等滤波器参数对数值偏移滤波效果的影响,确定了数值滤波器参数选择原则.考虑到实际应用,在计算偏移电导率时,本文利用背景场定义了反射函数.建立了三维典型地电模型做数值计算,利用电磁偏移数值滤波器处理模拟数据,得到了合理的目标体位置和形态.测试场比较和数值试验证明,电磁偏移成像是一种可靠稳定的电磁资料解释技术.     

基于多次波和自适应预测误差滤波器的地震近炮检距数据重建方法

地震数据采集过程中,受野外施工条件的制约,往往很难获得完整的地震波场,尤其近炮检距数据的缺失尤为严重.当前,很多地震数据处理方法的应用都依赖于近炮检距数据,如何对近炮检距的缺失数据进行重建,是一个重要的研究课题.本文通过多次波和一次波的互相关构建虚拟一次波,利用数据本身的波场信息,对缺失的近炮检距数据进行插值重建.由于通过多次波构建的一次波与真实的一次波存在振幅和相位方面的差异,提出通过基于非平稳自回归过程的自适应预测误差滤波器来表征虚拟一次波的能量谱,利用最小二乘反演方法重建近炮检距缺失数据,自适应预测误差滤波器通过求解正则化约束下的数学欠定问题来实现局部自适应特征.通过对Sigsbee2B模型和实际数据的测试结果表明新方法可以合理地重建复杂的近炮检距缺失数据.     

河北昌黎地震台地电阻率异常分析

河北昌黎台地电阻率EW测道2017年6—8月出现快速下降变化,经检测,观测系统工作正常。通过环境调研和辅助资料对比分析,发现该变化与降雨和粉丝厂干扰有一定关系。采用褶积滤波法去掉降雨干扰,EW测道地电阻率仍为下降趋势,说明该下降变化不能完全用降雨来解释,不排除是地震前异常变化的可能。     

基于重力数据反演南海及邻区莫霍面深度分布特征

采用重力异常数据,在频率域内通过Parker-Oldenburg反演算法计算南海及邻区的莫霍面深度。通过EGM2008重力场模型联合GOCE重力场模型,计算研究区的自由空气重力异常;通过重力场分离,得到莫霍面起伏引起的重力异常,用于反演莫霍面深度。计算结果与地震剖面计算的莫霍面深度结果平均偏差1.59 km,标准偏差1.9 km。结果表明,南海及邻区的莫霍面深度分布具有明显的区域化构造特征。     

BDS/GPS差分系统间偏差估计算法及性能分析

基于BDS/GPS单频紧组合相对定位模型,提出联合卡尔曼滤波与粒子滤波估计差分系统间偏差(DISB)的算法,并利用实测短基线数据对比分析卡尔曼滤波算法与本文算法估计DISB的效果。实验表明,载波DISB的整数部分会影响参考卫星站间单差模糊度的估计,从而影响载波DISB小数部分的估计结果;利用本文算法估计并改正DISB后得到的模糊度解算的可靠性和固定解精度均优于卡尔曼滤波,固定解精度最大可提高10%～20%。     

黑河流域地理观测分析——复杂性科学视角（英文）

Since 2005,dozens of geographical observational stations have been established in the Heihe River Basin(HRB),and by now a large amount of meteorological,hydrological,and ecological observations as well as data pertaining to water resources,soil and vegetation have been collected.To adequately analyze these available data and data to be further collected in future,we present a perspective from complexity theory.The concrete materials covered include a presentation of adaptive multiscale filter,which can readily determine arbitrary trends,maximally reduce noise,and reliably perform fractal and multifractal analysis,and a presentation of scale-dependent Lyapunov exponent(SDLE),which can reliably distinguish deterministic chaos from random processes,determine the error doubling time for prediction,and obtain the defining parameters of the process examined.The adaptive filter is illustrated by applying it to obtain the global warming trend and the Atlantic multidecadal oscillation from sea surface temperature data,and by applying it to some variables collected at the HRB to determine diurnal cycle and fractal properties.The SDLE is illustrated to determine intermittent chaos from river flow data.     

Analyses of geographical observations in the Heihe River Basin: Perspectives from complexity theory

Journal of Geographical Sciences - Since 2005, dozens of geographical observational stations have been established in the Heihe River Basin (HRB), and by now a large amount of meteorological,...     

基于人工鱼群优化的BP神经网络WiFi指纹室内定位方法

针对传统的基于反向传播(BP)神经网络室内定位算法存在着低精度和慢收敛问题,且考虑到室内环境复杂,通常存在多径效应,无法使用信号强度衰减测距模型进行精确定位,提出一种改进的人工鱼群优化的BP神经网络WiFi指纹室内定位算法．利用人工鱼群觅食和寻优方式来提高全局寻优搜索的速度和能力,采用改进的人工鱼群算法(IAFSA)优化选取室内定位BP神经网络的权值和阈值,有效避免了传统BP神经网络的预测值易陷入局部最优的缺点,同时利用高斯滤波对信号进行去噪处理,建立采样点获取到的信号强度值(RSSI)与位置坐标的关系．实验结果证明所提方法与传统的BP神经网络方法相比,平均定位误差减少了0.75 m,平均定位精度提高32.2％,提高了定位可靠性,算法具有更好的稳定性.      

基于优化GM(1,1)模型的基坑位移监测数据预测方法

针对GM(1,1)模型预测结果精度低的问题,提出原始序列卡尔曼滤波处理的优化模型方法,结合指数函数构造背景值,进行灰色模型预测分析。结合苏州站综合楼基坑沉降监测结果,探讨了GM(1,1)模型原始序列的选择,分析了优化GM(1,1)模型的精度,验证了优化模型在提高预测精度上的可行性。