GIS多准则的城市垃圾楼空间布局优化选址

针对城市公共设施的传统选址方法较少考虑空间维度因素的问题,该文提出了基于地理信息系统(GIS)多准则的城市公共设施选址模型,利用GIS多准则技术基于空间维度分析了城市自然环境和人文要素等综合影响下的公共设施选址方法,并以城市垃圾楼选址为例进行了实例应用。实验结果表明:该方法不仅充分考虑了城市复杂的地理环境,还深度探究了影响城市公共设施选址的综合性因素。     

利用松弛标记法进行空间场景匹配

相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景的完全精确匹配,可能会使得检索结果为空。顾及尺度差异,从空间场景中进行空间语义理解,建立了多尺度空间场景的形式化描述模型,并提取场景中稳定的特征构建空间场景特征矩阵。建立场景间的初始匹配概率矩阵后,基于松弛标记法迭代更新概率矩阵,直到矩阵收敛于一全局最小值并确定匹配的实体对,从而进行空间场景相似性评估。采用武汉居民地域数据进行场景匹配实验,并对不同邻域搜索半径下的匹配时间及精确度进行对比与分析,实验结果表明,基于松弛标记法的空间场景匹配方法具有较高的精确度。     

基于优化经验模态分解和聚类分析的滑坡位移智能预测研究

针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。     

基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测

随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆（LSTM）网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性.     

基于最优概率的中期延伸期过程累计降水量分级订正预报

采用ECMWF集合预报降水量资料和中国降水量观测资料,研发了基于最优概率的过程累计降水量分级订正预报(OPPF)技术,并在遵循总体技术思路的基础上设计出三种不同的OPPF计算方案(OPPF1、OPPF2、OPPF3),继而选用2015—2017年汛期(5—9月)中国91次区域性强降水过程进行回报试验和预报效果对比评估,结果表明:(1)在中期延伸期预报时效(96~360小时),对强降水和有无降水的预报效果,三种OPPF均明显优于集合平均(EMPF)和控制预报(CTPF);对中等以上或较强以上强度降水的预报效果,OPPF1和OPPF3明显优于CTPF、与EMPF基本接近。(2)三种OPPF相比,OPPF3的预报效果较OPPF1总体略胜一筹,两者均好于OPPF2。(3)预报效果存在明显的地域差异,南方地区强降水预报的TS评分明显大于北方地区,且OPPF3预报效果明显优于EMPF;在96~240小时预报时效,东北地区东部OPPF3强降水的预报效果也明显好于EMPF。      

结构首次穿越失效研究的新进展

在结构首次穿越失效分析中,初始条件、成群穿越、结构的非线性及抗力退化等问题影响着分析方法的复杂性和分析结果的精确性。结合近年来的研究进展,本文讨论和分析了解决上述问题的新思路、新技术和新方法,同时,归纳了几个新的研究热点,以便为结构首次穿越失效的进一步理论和应用研究提供有益的参考。     

人工智能在飞机颠簸预报中的应用进展及未来趋势展望

飞机颠簸对飞机运行安全及旅客舒适度具有很大危害,提高飞机颠簸的预报准确率对于减轻人员伤害和财产损失具有重要意义,且一直是航空气象研究的重点领域。随着观测手段的丰富和科学技术的进步,飞机颠簸预报也取得了长足发展。本文首先从定性预报和定量预报的角度对国内外飞机颠簸预报的主要方法,特别是人工智能(AI)方法在其中的最新应用进行了综述。在此基础上,归纳总结出AI用于飞机湍流预报存在的主要问题和未来的重点研究方向：1)飞机实况数据的开放共享以及多源湍流数据的融合构建问题;2)基于人工智能构建飞机颠簸预报模型的可解释性及物理机制问题;3)基于人工智能构建飞机颠簸的集合预报问题。最后,提出了气象领域未来第三代人工智能的发展思路。     

川东北极端强降水预报方法对比研究

【目的】 为了建立川东北最佳极端强降水概率预报方程。【方法】 利用ERA时间间隔为1 h的0.25°×0.25°再分析资料,计算1990—2019年5—9月逐日4个时次的物理量,统计分析极端强降水个例物理量异常度,采用4种实验方法对比分析并建立预报方程。【结果】 (1)异常度较明显因子分别为700 hPa比湿、850 hPa比湿、700 hPa水汽通量散度、850 hPa水汽通量散度、500 hPa垂直速度、700 hPa垂直速度、850 hPa垂直速度,大部分平均异常度绝对值在1.5以上,K指数和假相当位温相当,08时总体比其他时次异常度明显。（2）预报方程预报结果。样本内检验,该预报概率平均值为0.652,60%的百分位值为0.623,预报概率最大值为0.999。样本外检验,预报指数阈值为0.6时,平均准确率达到了90%,平均空报率为9.3%,平均漏报率为0.7%,其中有13站的漏报率为0%;以0.65为阈值检验,平均准确率达到了92.4%,平均空报率为6.9%,平均漏报率为0.7%,其中有13站的漏报率为0%,预报效果更佳。【结论】 极端强降水概率预报方程具有较好的预报效果。     

一种高效率的软件开发方法--以用户为中心的软件开发方法(UCD)

软件开发是海洋监测技术与设备研究与开发的一个重要的环节,软件开发质量的高低直接关系到海洋监测仪器和设备的质量。文中阐释了以用户为中心的软件开发方法的概念、特点以及其实施中的基本原则和关键活动,并对传统的软件开发方法和以用户为中心的软件开发方法进行了比较研究。该方法不仅提高了用户的生产效率和生产质量,而且还减少了企业支持和培训方面的费用,提高了产品和服务的竞争力。     

谁是我们的朋友,谁是我们的“敌人”?——基于联合国投票的中国地缘政治准则研究

地缘政治问题是人文地理学新兴的研究热点。但是,已有研究多基于地理环境要素分析国家的地缘环境或定性讨论地缘战略,很少从双边联系角度定量刻画国家间的地缘关系;现有研究的理论基础也比较薄弱。本文基于地缘政治准则理论,运用1971至2017年联合国投票数据和S分值等方法,从中国与其他国家间关系的历史阶段、友好程度和集团归属三个方面定量分析了世界其他国家对中国的友好程度及其地理分布,并针对中美贸易战的背景指出了中国当前的"朋友"和"敌人"。本文进一步运用面板回归模型分析了中国与世界其他各国的非政治双边关系及其发展水平对中国地缘政治准则的影响,论证了地理距离、经济、技术等因素对地缘关系的影响。本文的分析结果对于加强政治地理学的量化分析有启发作用,也能够为中国更好地处理国际关系和制定地缘政治战略提供参考。