基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法

建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。     

关于非齐次马氏链的强极限定理

主要研究了非齐次马氏链的强极限定理.首先应用鞅差序列收敛定理给出了关于非齐次马氏链的任意k元函数一类平均值的极限定理.最后得到一系列相关状态序偶出现频率的推论.     

马尔可夫链模型在地下水水位预测中的应用

作者将鲁南地区一水文观测孔的９２次地下水水位月平均监测数据,划分了１０种状态范围,运用马尔可夫链模型,对未来地下水水位进行状态范围预测。在与实际监测资料进行对比的基础上,验证了马尔可夫链理论在地下水水位预测中的可行性及可靠性,并对运用中的具体问题进行了探讨。     

苏皖北部地区晚元古代地层的马尔柯夫链分析

本文运用数学地质理论中的马尔柯夫链分析方法,对苏皖北部地区及鲁西南地区晚元古代地层进行了初步研究。文中选择6条比较典型的剖面,分别对它们进行了转移概率、极限概率、差值阵、置换分析和熵分析等方面的计算,并对所得结果做了相应的地质解释。分析结果,从定量方面揭示出了晚元古代时期苏皖海盆基底的“波动”史及其上覆地层的主要沉积韵律类型,以及盆地内不同部位、不同时代岩性变化的主要趋势及其阶段性;并认为,在晚元古代早期苏皖海盆中很可能同时存在有南、北两个沉积中心,而并非像以往所认为的那样,只有一个沉积中心。     

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河南区域经济增长俱乐部趋同研究

1990~2004年,河南区域经济增长形成了高收入、中高收入、中低收入和低收入 4个趋同俱乐部。高收入和低收入趋同俱乐部的稳定性最大且连片扩张,区域经济增长水平和空间结构的两极分化日趋增强。总体上,一个区域的"邻居区域环境"对其经济增长及其向何种趋同俱乐部转移有规律性的影响。低收入区域的经济增长及其向中低收入趋同俱乐部转移的概率与其邻居区域的经济增长水平正相关。中低收入区域更倾向于向低收入趋同俱乐部转移。对于中高收入区域,与经济增长水平越高的区域为邻,其向高收入趋同俱乐部转移的概率越大;反之,与经济增长水平越低的区域为邻,其向中低收入趋同俱乐部转移概率也越大。高收入区域的经济增长及稳定性受邻居区域的影响比较小。     

不同指标下的穗港城市走廊潜在通达性及其空间格局

本文以最短时间距离以及加权平均出行时间两种指标,其中后者以未来人口数为其加权因子,在对广州至香港之间廊道状区域的陆路交通网络现状通达性数据进行计算的基础上,对其潜在通达性及其空间格局进行预测分析。由此得出,穗港走廊内部的陆路网络潜在通达性呈现出同心环状态分布的空间格局,其潜在通达性水平以环心为最优,逐渐往外层递减;两种指标换算成通达性系数进行对比,发现利用未来人口数作为加权因子之后,走廊南部在整个网络的通达性地位得到了提升,但走廊北部的通达性地位却受到了削弱;穗港走廊潜在通达性空间格局比现状更加收敛,整体通达性水平得到提升,初始通达性水平越低的地方,提升的幅度越大。     

西藏地表温度时空演变特征及影响因子

地表温度（land surface temperature,LST）是反映生态环境状况的重要指标。西藏作为气候变化的敏感地区,掌握其LST的时空变化有利于深入了解西藏热环境演化过程,为长期监测高原基础生态变化提供帮助。研究基于谷歌地球引擎获取西藏2000—2020年的MODIS LST数据,采用归一化分级方法对LST进行5个等级的划分,利用趋势分析、热力空间分析以及重心迁移等方法分析了研究区近20年来的LST时空演变特征。同时,选取归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）、裸土指数（bare soil index,BI）、垂直不透水面指数（perpendicular impervious surface index,PISI）、湿度（WET）以及高程（digital elevation model,DEM）等5个影响LST的地表参数,结合多尺度地理加权回归,探讨了LST影响因子的作用尺度与作用效力。结果表明：2000—2020年,西藏LST均值由18.72℃上升至20.28℃,年均增长0.09℃,LST呈现微弱上升态势。2...     

Pulse generation models for daily intermittent streamflows / Modèles de génération d’impulsions pour des débits journaliers intermittents

Abstract

Abstract Generating pulses and then converting them into flow are two main steps of daily streamflow generation. Three pulse generation models have been proposed on the basis of Markov chains for the purpose of generating daily intermittent streamflow time series in this study. The first one is based on two two-state Markov chains, whereas the second uses a three-state Markov chain. The third model uses harmonic analysis and fits Fourier series to the three-state Markov chain. Results for a daily intermittent streamflow data series show a good performance of the proposed models.     

Assessing uncertainties in a conceptual water balance model using Bayesian methodology / Estimation bayésienne des incertitudes au sein d’une modélisation conceptuelle de bilan hydrologique

Abstract

Abstract The aim of this study was to estimate the uncertainties in the streamflow simulated by a rainfall–runoff model. Two sources of uncertainties in hydrological modelling were considered: the uncertainties in model parameters and those in model structure. The uncertainties were calculated by Bayesian statistics, and the Metropolis-Hastings algorithm was used to simulate the posterior parameter distribution. The parameter uncertainty calculated by the Metropolis-Hastings algorithm was compared to maximum likelihood estimates which assume that both the parameters and model residuals are normally distributed. The study was performed using the model WASMOD on 25 basins in central Sweden. Confidence intervals in the simulated discharge due to the parameter uncertainty and the total uncertainty were calculated. The results indicate that (a) the Metropolis-Hastings algorithm and the maximum likelihood method give almost identical estimates concerning the parameter uncertainty, and (b) the uncertainties in the simulated streamflow due to the parameter uncertainty are less important than uncertainties originating from other sources for this simple model with fewer parameters.