Study on Precipitation Image Downscaling Based on the Method of Ill-posed Problems Solving

Downscaling of remote sensing precipitation products and the forecasting of circulation model are always the intense interests in hydrology and meteorology. The essence of downscaling is primarily to enhance resolution of observation or simulated rainfall field, and to appropriately increase its details or high frequency characteristics. Precipitation, as the main driving factors of the earth’s hydrologic cycle, not only affects the moisture and heat condition of a certain river basin, but also affects the global water and heat circulation. Based on the properties of rainfall self-similarity structure, the mathematically ill-posed precipitation problem solving method was used in low resolution downscaling precipitation for high resolution reconstruction. When solving the downscaling ill-posed problem, the greedy method of orthogonal matching pursuit was introduced so as to get the best high-resolution estimation in an optimal sense. It is hard to imagine that we might be able to find very similar (in mathematical norms) precipitation patterns over relatively large storm-scales. However, finding similar features over sufficiently small sub-storm scales seems more feasible. Based on the characteristics that small scale organized precipitation features tend to recur across different storm environments, the precipitation of both high and low resolution was obtained by training, which could be used to reconstruct the desired high-resolution precipitation field. Multi-source merged precipitation products were used in this experiment. Given the consideration of incompleteness of merged precipitation dataset, it was firstly interpolated based on the method of Fields of Experts (FoEs), which could solve the problem that common interpolation method could hardly work on the interpolation for dataset where consecutive missing data exists. Secondly, ideal experiments of precipitation products downscaling were carried out, where smooth coupling sampling and resampling operator were adopted respectively. Assessment based on the metrics of fidelity and spatial structural similarity demonstrates that the method used in this paper is feasible.     

新疆主要地震区pp回归综合预报模型研究

应用基于ｐｐ回归理论的数值型地震综合预报软件系统,选择了ｂ值、Ｃｂ值、Ａｂ值等１５个测震学参量,建立了它们与响应变量（未来任意时段内最大地震震级）的ｐｐ回归模型．对新疆４个主要地震区分别给出了各区的建模岭函数及综合预报模型．回顾检验及实际预报结果均表明该模型的预报效果是较为理想的．     

航空重力傅里叶基追踪低通滤波方法研究

航空重力测量受到各种各样的高频噪声干扰,因此,低通滤波是提取重力信号的重要环节,其关键在于设计性能优越的低通滤波器.目前航空重力测量中常用FIR（Finite Impulse Response）低通滤波方法存在明显的滤波边缘效应,导致不得不舍弃边缘部分数据.针对这一问题,本文引入一种可以有效抑制边缘效应的新方法——傅里叶基追踪低通滤波方法（Fourier Basis Pursuit Low Pass Filter,FBPLPF）.该方法通过基追踪准则,选择全局优化,采用凸优化中的内点算法,将低频信号挤压在低频上,实现低频信号与高频信号的有效分离,能够有效减少有限时间序列造成的谱污染和谱泄漏.最后利用仿真实验和实测数据对该方法进行了验证,均方根误差（RMS）东西测线为0.7×10^-5 m·s^-2,南北测线为1.4×10^-5 m·s^-2,与FIR低通滤波方法舍弃边缘数据后统计的均方根误差相当.表明该方法可以不舍弃或者舍弃少量边缘数据,提高航空重力数据的利用率.     

基于压缩感知重构算法的大地电磁强干扰分离

为压制大地电磁信号中的强人文干扰,提出一种基于压缩感知重构算法的大地电磁信号去噪方法.通过构建与常见典型强干扰相匹配而对有用信号不敏感的冗余字典原子,利用改进的正交匹配追踪算法,分离出大地电磁信号中的强干扰成分.为了验证所述方法的强干扰分离效果,首先通过在实测大地电磁信号中加入理想的强干扰信号进行了仿真分离实验,然后从大量实测数据中选取三种含有不同类型强干扰的时间域片段,用所述方法对实测数据中的强干扰进行分离,最后将所述方法应用于青海试验点以及庐枞矿集区某测点实测数据的综合处理.仿真实验结果表明,该方法在分离出强干扰的同时,能够较好地保留有用信号.实测数据处理结果表明,该方法能够有效压制强干扰,改善强干扰区大地电磁数据的质量.     

基于粒子群优化算法与厄米多项式构建地震综合预测投影寻踪回归模型

在地震综合预测投影寻踪研究工作中,投影寻踪回归算法是其中应用最多的一种方法．但一般投影寻踪回归算法构造技术较为复杂,采用多次局部光滑回归,计算量较大,外推较为繁杂,容易陷于局部解．在综合考虑传统投影寻踪回归算法特点的基础上,针对投影寻踪回归计算中存在的一些不利因素,给出了一定的解决思路:采用粒子群优化算法代替高斯 牛顿算法优化投影方向;采用厄米多项式代替分段线性光滑回归来拟合岭函数,以简化优化过程;参数优化无需分组,获得全局优化的岭函数．利用数值仿真技术进行基于粒子群优化算法与厄米多项式构建的投影寻踪回归模型建模能力与计算精度的检验,再将其应用于多维地震时间序列和一般多维无序地震样本回归综合建模预测中．通过计算和分析表明,基于粒子群优化算法与厄米多项式构建的投影寻踪回归模型具有简单、快速、有效的特点,在实际地震综合预测建模中取得了满意的效果,可作为地震预测的一种综合分析方法．      

基于投影寻踪插值模型的围岩稳定性分类研究

由于受到多种因素的综合作用,因此对围岩稳定性进行准确分类是一个难题。选取影响围岩分类的5个主要因素,根据分类标准,采用在每级标准中随机内插的方法,得到50个标准样本,用于构建分类模型。针对上述复杂优化模型,采用遗传算法进行优化,以获得的最佳投影方向为基础,得到围岩稳定性分类的投影寻踪插值模型。实例分析表明：该模型的分类结果是准确和可靠的,与采用其他几种分类方法所得结论一致。此外,该模型可以得出每个样本的具体得分值,即使对属于同一级的样本也可以排出它们的优劣顺序,因而具有较高的分类精度,是一种更具有应用前景的新方法。     

基于投影寻踪法的水库富营养化评价——以深圳市铁岗水库与石岩水库为例

通过构建投影指标函数和采用遗传算法对投影方向进行优化,建立了基于投影寻踪法的水库富营养化评价模型,并应用于深圳市铁岗水库与石岩水库的富营养化评价。研究结果表明,铁岗水库的营养状态值为50.4~54.7,石岩水库为53.4~57.6,峰值出现在夏秋季,2个水库均达到轻度富营养化水平,石岩水库的富营养化程度相对较高。投影寻踪法的评价结果与线性插值评分法相近,但反映了不同评价指标对营养状态的贡献差异,更为科学合理,值得推广应用。     

车辆导航与监控中GPS/GIS实时定位配准误差分析

该文对车辆导航与监控应用中ＧＰＳ定位测量结果与数字地图的实时配准误差进行了深入分析,并结合实践推算了各环节误差量,在此基础上提出了消除或减轻误差的方法,使得在现有基本硬件配置条件下,车辆导航与监控应用中ＧＰＳ定位测量结果与数字地图的配准误差减至最小水平。     

京津以南河北平原地下水位下降驱动因子的定量评估

自1970年代以来,在自然因素和人为活动的交互影响下,京津以南河北平原地下水位持续下降并产生了一系列地质环境问题,严重影响了该区域社会经济的可持续发展。本文从降水、地表径流、气温等自然因素及地下水超采、水利工程修建、农作物产量水平提高、耗水型作物面积扩大等人为因素初步分析了京津以南河北平原地下水位下降的主要原因;通过建立投影寻踪回归模型,定量评价了各因素对地下水位下降的影响,确定了各影响因素对地下水位下降的相对贡献率。结果表明:地下水开采是引起地下水位下降的最主要因素,对地下水位下降的相对贡献率为54.7%,其中工业、农业、生活用水对地下水位下降的相对贡献率分别为6.6%、43.7%和4.4%;其次是降水和地表径流,其相对贡献率分别为25.6%和19.7%。     

空间数据融合的框架流程及发展现状研究

在介绍空间数据概念和框架流程的基础上,文章将数据集成、数据匹配和数据融合三个重要环节分别展开,列举了各自的内容、处理方法及研究现状。重点介绍了基于本体的语义集成,线状、面状要素的数据匹配,矢量、栅格数据间的融合处理,以及空间数据基础设施(SDI)。