基于TRMM 3B43产品的1998—2016年黄淮海平原降水时空特征研究

以黄淮海平原为研究区,基于59个气象站点的逐月降水数据,采用相关系数（R）、相对误差（BIAS）和均方根误差（RMSE）对TRMM 3B43降水产品的精度进行系统评估,揭示黄淮海平原降水的时空变化规律。研究表明：① TRMM 3B43产品对研究区内大部分气象站点存在轻微高估现象,总体上TRMM产品和站点数据在黄淮海平原的拟合效果较好,且月尺度的精度较年尺度高;② 1998—2016年黄淮海平原年降水和秋季降水增加明显,其余季节降水呈不同程度的减少趋势;③ 研究区降水在空间上呈从南到北递减的趋势,且南北降水差距较大。研究结果为卫星降水产品在中纬度地区水资源评估、农业生产和洪旱灾害等研究提供一定的参考。     

Universe Sandbox2软件在地理教学中的应用探究

Universe Sandbox^2软件可以提供各种天体的质量、天体年龄、表面温度、自转周期等各类实时运转详细数据,它的最大的特点是可以自行修改初始参数或者自定义创造天体系统。Universe Sandbox^2软件不仅是一款可以模拟近似真实宇宙环境的软件,而且还是一款可以帮助学生建立时空观、有效突破教学难点的软件。因此,它为师生教学提供了一个了解天体、了解宇宙的良好平台。     

纳入动态数据的改进FLUS模型在城市增长边界划定中的应用

城市增长边界是管控城市建设用地无序扩张的有效手段,科学合理划定城市增长边界是当前研究关注的重要课题。本研究试图引入百度动态交通时间和POI数据改进FLUS模型,以长沙市中心城区为例,采用2000、2010和2018年3期土地利用数据对比验证改进FLUS模型模拟精度,并利用改进FLUS模型设置2种情景,模拟2030年长沙市中心城区土地利用变化,结合用地适宜性评价划定城市增长边界。结果显示：① 纳入动态数据的改进FLUS模型模拟2010年和2018年土地利用相比原模型KAPPA系数提高了2.90%和2.74%,总体精度提高了1.79%和1.83%,表明改进模型具有更高模拟精度;② 利用改进FLUS模型模拟的2030年长沙市中心城区土地利用变化,基准情景和生态保护情景建设用地规模分别为930.06 km²和881.36 km²,均以耕地转为建设用地比例最大;③ 长沙市中心城区刚性增长边界范围为1479.59 km²,占中心城区总面积的37.38%,边界内包含了芙蓉区、天心区、雨花区、岳麓区和开福区的大部分区域;④ 基准情景和生态保护情景下,长沙市中心城区弹性增长边界面积分别为799.35 km²和742.92 km²,建设用地扩张空间主要为长沙县和望城区,结果与2010版长沙市城市总体规划拓展方向一致。纳入动态数据的改进FLUS模型多情景模拟划定城市增长边界,能更高精度的为规划决策提供科学依据。     

土壤蒸发和植被蒸腾遥感估算与验证

地表蒸散发是土壤—植被—大气系统中能量和水循环的重要环节,它包括土壤、水体和植被表面的蒸发,以及植被蒸腾。随着地表参数多源遥感产品的快速发展,利用不同地表参数遥感产品估算地表蒸散发以及其组分土壤蒸发和植被蒸腾成为日常监测越来越便利,监测尺度已从单站扩展到田块、区域乃至全球。目前地表蒸散发双层遥感估算模型按照建模机理的不同可分为:系列模型、平行模型、基于特征空间的模型、结合传统方法的模型以及数据同化方法。本文从模型构建物理机制、模型驱动数据以及模型输出结果验证等方面总结了上述模型的发展历史和现状,并指出在模型结构与参数化方案的优化、高分辨率模型驱动数据的发展、土壤蒸发和植被蒸腾像元尺度"地面真值"的获取等方面都仍需进一步完善。     

局域地区坐标转换七参数的求解及精度分析

针对试验中对坐标转换的应用范围和精度要求,本文从坐标转换七参数的解算方法、精度评定等方面进行了论述、分析,并结合某试验场区CGCS2000建设,进行了数据精度分析,为今后局域地区坐标转换提供了重要的理论依据。     

一种链码跟踪与相位验证相结合的直线提取方法

提出了一种链码跟踪与相位验证相结合的直线提取方法。该方法首先针对Canny边缘图提出一种完全细化方法;其次提出一种改进的链码跟踪方法,其步骤包括检测链码端点,建立动态链码主方向确定链码跟踪方向,优先跟踪八邻域内边缘点,八邻域内无边缘点再进行八邻域外边缘点,并采用直线化分析对链码进行动态约束;最后对链码进行直线拟合及相位验证,满足条件输出直线,不满足要求的链码则重新设定端点进行跟踪直线提取。通过多种不同光学图像数据的试验结果分析表明,本文所提出的方法不仅能够精确实现边缘直线信息的拟合,并且能够解决由于白噪声及相位编组所引起的直线断裂问题。     

风云三号C星微波全球地表温度产品精度评估

地表温度是衡量地表水热平衡的关键参数,微波地表温度因其范围大、全天候等独特的优势,在气候、农业和环境等领域得到广泛应用。基于经质量控制的MODIS地表温度产品对风云三号卫星C星的微波地表温度日产品和月平均产品进行验证评估,结果显示:FY-3C卫星升轨(夜晚)和降轨(白天)微波地表温度日产品平均分别高估8. 7 K、低估13. 2 K,月平均产品平均分别高估7. 9 K、低估12. 0 K,日产品和月平均产品的反演误差都在15K以内。在全球空间分布上,升轨(夜晚)和降轨(白天)月产品误差分别呈现高估和低估,热带雨林区和沙漠、荒漠区域在夜晚分别高估5 K以内和30 K以内,白天则分别低估10 K以内和10～30 K。不同土地覆盖类型间FY-3C微波地表温度反演精度存在差异,总体上升轨(夜晚)比降轨(白天)的精度高,反演精度最高和最低的土地类型分别是常绿阔叶林和荒漠、稀疏植被,不同土地覆盖类型间的地表温度反演精度在季节上存在明显差异。根据分析结果,改进FY-3C微波地表温度的反演算法,可进一步提高微波地表温度的反演精度。     

基于自适应时序剖分与KNN的短时交通流量预测

在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN（A-TS-KNN）的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻（K-nearest neighbors, KNN）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）、长短期记忆神经网络（Long-short term memory neural network,LSTM）以及门控递归单元神经网络（Gate recurrent unit neural network,GRU）共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。     

基于高分七号进行1∶10000基础测绘的研究

高分七号是我国第一颗民用亚米级高分辨率立体测绘卫星^[1],按照设计要求,高分七号卫星可以满足民用1∶10 000比例尺利用卫星影像立体测图需求。本文选取新疆阿勒泰地区为试验区,利用获取的高分七号卫星影像数据,采取不同的控制点布设方案进行区域网平差,并根据外业实测的检查点与散点来检测区域网平差成果,提出地形类别为平地区域的最优控制点布设方案,为高分七号在1∶10 000基础测绘中的推广应用提供参考与支持。     

多层天然气藏叠加的地表化探异常特征及实例

通过大量实践,总结了单层气气藏、含双层气气藏和含多层气气藏在理想条件下的异常形态特征,实例为解释油气化探异常提供了一定的地球化学依据。