地理国情普查外业调查与核查探讨

地理国情普查主要是查清我国地形地貌、地表覆盖等自然和人文地理要素的现状和空间分布情况,建立普查成果数据库,为开展常态化的国情监测奠定基础。正确理解吉林省地理国情普查技术设计和作业指导书,以及国情普查的内容与指标,进行外业核查与遥感影像解译样本采集工作,为最终形成地理国情要素数据、地表覆盖分类数据和遥感影像解译样本数据库奠定基础。     

纹理特征向量与最大化熵法相结合的SAR影像非监督变化检测

合成孔径雷达(SAR)影像具有明显的斑点噪声,在变化检测中,一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息,提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法,用基于灰度共生矩阵(GLCM)的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值,对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析,得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明,本文方法优于马尔科夫随机场法,可以减小斑点噪声的影响,有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。     

县域经济发展水平评价及时空格局演变——以河北省为例

针对河北省县域经济发展特点和时空变化规律的问题,该文将GIS技术与定量分析方法相结合,选取2000年和2010年的15个能够反映河北省县域经济发展状况的指标,采用熵值法系统地测算了河北省136个县的经济发展水平,并利用空间自相关分析法分析了河北省县域经济发展空间格局的演变特征。研究结果表明:河北省县域经济发展依然存在明显的南北差异,并已形成"一线+两点"的经济空间格局;2000—2010年,Moran指数不断下降,高-高集聚区和低-低集聚区的县域数量与土地面积不断减少,河北省县域经济集聚效应减弱,经济发展渐趋均衡。     

MASNUM-WAM海浪模式集合Kalman滤波同化研究-I.风场扰动对海浪模拟影响

模式集合样本的代表性和观测信息的可靠性是制约数据同化效果的重要因素,而前者对海浪模式同化的影响尤为显著。由于海浪模式对初始场的敏感性较弱,来自大气的风输入源函数是海浪的重要能量输入,如何合理地对风输入进行扰动,构造海浪的集合模式运行,是实现和改进海浪模式集合Kalman滤波同化的关键问题。为了实现海浪模式集合运行,本文提出了风场的三种集合扰动方案,分别为：纯随机数、随机场和时间滞后的风场扰动方法。本研究利用2014年1月ECMWF全球风场,基于这三种风场扰动方法开展了集合海浪模式的集合运行实验,并统计分析了海浪特征要素（有效波高）和二维波数谱对风场扰动的响应。结果表明,随机场集合扰动方案所构造的风场集合效果最佳,所得海浪模拟结果的集合样本发散度适中,能够较为合理地反映背景误差的统计特征,可用于进一步的集合Kalman滤波海浪数据同化实验。     

一次极端寒潮天气过程等熵位涡分析

利用2016年1月1日至31日的FNL资料,对一次极端寒潮天气过程进行了等熵位涡分析。结果表明:高位涡主体由极涡分裂而来,前面低位涡区的阻挡与后侧低位涡大气的北上加强了位涡的经向交换,高位涡空气不断由极地向南输送,使得高位涡主体不断加强维持。高位涡在由北向南移动的同时,也由对流层顶向下输送。此次寒潮过程主要有3股冷空气由上而下发展,位置均在高空急流轴的北侧,最南端的一股下沉气流最旺盛,这是其与高空急流相互作用的结果。强盛的冷空气下沉使得寒潮影响范围触及我国华南地区。随着高位涡的向南向下传输,一方面引起对流层中高层低涡系统迅速发展,当它移到中国东部地区时,东亚大槽迅速加深,使槽后强冷空气迅速向南爆发;另一方面,在高位涡输送的过程中,其后侧有强烈的下沉运动,使得地面冷高压快速发展,导致强寒潮天气的爆发。     

高低频系统相互作用对Rossby波破碎过程的影响

利用美国国家环境预报中心和能源部（NCEP/DOE）的逐日再分析资料（NCEP-DOE AMIP-Ⅱ）,对2010年12月20日发生在北太平洋一次典型的反气旋式波破碎（AWB）事件进行研究,分析了波破碎过程中等熵位涡场的演变特征,揭示了波破碎过程中高频扰动以及低频信号的逐日演变特征,并对2010年冬季350 K等熵面上逐日高频位涡（PV）扰动和低频变化做经验正交函数（EOF）分析,得到了其主要模态,并从等熵位涡方程出发研究了波破碎过程中位涡高、低频变化的原因。研究表明,波破碎过程中高频低PV空气从北太平洋西部日本附近沿东北方向向对流层上层侵入,而来自阿拉斯加湾附近的高频高PV空气向对流层下层侵入。高频位涡场EOF分解得到的前两个模态共同描述了北太平洋中纬度地区自西向东移动的天气尺度波列;低频位涡场EOF分解的第一模态在北太平洋呈弧形波列结构。天气尺度波在传播过程中受到低频场的平流作用逐渐偏离其传播主要模态的位置,并发生破碎,同时高频流场对高频位涡的平流可以产生低频变化,使得低频变化的空间形态向其冬季主要模态转变。     

基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法

图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE（Gray Level and Local Entropy）二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建立的二维直方图模型.通过标准实验数据集上的对比实验表明,基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法可以得到更加准确的阈值,提高了分割精度.同时在处理不同类型图像的表现上优于往常的算法,具有更强的鲁棒性.     

粒子群优化广义回归神经网络与HHT样本熵结合的地震辨识研究

天然地震与人工爆破信号具有许多相似的特性,为实现地震类型的准确辨识,提出一种基于粒子群优化广义回归神经网络和HHT样本熵的地震类型辨识新方法．该方法先通过经验模态分解（EMD）将初始信号分解成6个本征模态函数（IMF）及1个残余向量,对前三个IMF进行Hilbert变换得到瞬时频率和瞬时能量,进而提取出样本熵并构造神经网络训练集与测试集;利用粒子群算法和训练集优化广义回归神经网络的光滑因子参数值,建立PSO-GRNN分类模型．将该模型结果与BPNN模型、GRNN模型、PNN模型及RBFNN模型等神经网络模型进行性能对照,得到该模型单次识别的准确率、MAE、MAPE、RMSE R2及MSE分别为95%、0.1604、0.1204、0.2381、0.7123、0.0567,绝大多数性能评价指标优于其他4种神经网络模型．该研究建立的PSO-GRNN模型性能较稳健,在100次循环随机试验中辨识效果仍然较突出,计算得到的上述评价指标均值为97.42、0.04、0.04、0.12、0.89、0.02,其对应的标准差为3.53、0.05、0.04、0.08、0.11、0.02,将PSO-GRNN模型...     

基于熵权综合评价模型的福建省雷灾风险划分

利用福建省2012-2017年闪电定位资料和雷灾资料,采用熵权综合评价模型,对福建省68个县市区域雷灾进行评价.结果表明,福建省闪电密度高值区域主要集中在闽中东部,各区域年平均密度值大部分在4次·km-2·a-1次以下,少部分地区高达8次·km-2·a-1次以上;闪电发生时间集中在6-8月;闪电强度区域分布均衡,强度值...     

基于耗散结构系统熵模型的乡村生产空间系统有序性研究

通过分析乡村生产空间系统的耗散结构特征,建立系统熵模型,运用关联熵和运行熵,从系统的主体（多元主体）、客体（地）和环境三要素入手构建指标体系,讨论系统内部结构和运行状态的有序性,并以重庆市合川区龙市镇为研究区予以实证,研究表明：研究区乡村生产空间系统关联熵先增后减,系统内部结构有序性呈现阶段性特征,2008—2011年主要受城市化无序扩张和土地利用方式低效粗放等因素影响,系统内部结构趋于混乱无序,2011—2015年主要因财政支农力度增强、农业投入产出水平提高、生态修复力度加大等因素刺激,系统内部结构逐渐趋于有序化;2008—2015年,乡村生产空间系统运行熵逐年减小,在农业综合开发投入大幅增加引起的生产条件改善、产业结构调整与提档升级等驱动下,呈现出持续有序化的发展态势;围绕乡村生产空间系统的内部结构及运行状态的演化规律,从优化土地利用结构、构建现代农业产业体系、编制和完善相关规划、培育新产业新业态入手,提出相关策略,以促进乡村生产空间系统有序健康发展。