基于概率的地图实体匹配方法

数字地图合并是通过同名实体匹配和合并变换技术,调整相关地物实体的几何、属性等差异,实现同一地区不同来源地图数据的集成和融合。其中同名实体匹配是极为重要的第一步,也是一个存在大量不确定性的过程,匹配阈值的选取、实体非一对一的匹配关系是匹配中的关键难题,匹配效果不佳或出现错误匹配直接影响着后续合并结果的正确性。本文提出一种基于概率理论的匹配模型,该模型融合多种匹配指标,通过计算实体匹配概率大小来确定匹配实体。该方法避免了匹配指标精确阈值的选取,并且能够有效地解决匹配中非一对一的情况。     

参数空间变异性下地下水污染监测网多目标优化机制研究

基于野外实际含水层参数存在空间变异性的客观事实,研发概率Pareto遗传算法(Probabilistic Pareto genetic algorithm,PPGA),用于求解考虑含水层参数空间变异性下地下水污染监测网多目标优化设计问题。PPGA在ε-改进非劣支配遗传算法(epsilon-dominance non-dominated sorted genetic algorithm II,ε-NSGAII)的基础上通过添加概率择优排序和概率拥挤度技术,寻求考虑参数空间变异条件下地下水污染监测网模拟—优化耦合模型的Pareto最优解。将优化结果与蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)模拟分析结果进行对比,验证优化结果的可靠性。算例求解结果表明:在求解考虑参数空间变异性条件下地下水污染监测网多目标优化设计问题时,PPGA优化所得Pareto最优解变异性小,可靠性高,可为决策者提供一系列稳定可靠的监测方案。     

高光谱影像光谱-空间多特征加权概率融合分类

提出了一种基于光谱-空间多特征加权概率融合的高光谱影像分类方法。首先,利用最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)方法对高光谱影像进行降维和特征提取,并以得到的MNF特征影像作为光谱特征,联合灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取的纹理特征、基于OFC算子建立的多尺度形态学特征以及采用连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)提取的端元组分特征,组成3组光谱-空间特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对每一组光谱-空间特征进行分类,得到每组特征的概率输出结果;最后,建立多特征加权概率融合模型,应用该模型将不同特征的概率输出结果进行加权融合,得到最终分类结果。为了验证该方法的有效性,利用ROSIS和 AVIRIS影像进行试验,总体分类精度分别达到97.65%和96.62%。结果表明本文的方法不但较好地克服了传统基于单一特征高光谱影像分类的局限性,而且其分类效果也优于常规矢量叠加(vector stacking,VS)和概率融合的多特征分类方法,有效地改善了高光谱影像的分类结果。     

沪昆高速江西段交通事故气象风险分析和概率预测

利用2015—2017年沪昆高速江西段的交通事故资料和沿线气象观测数据,分析了沪昆高速江西段发生交通事故的天气类型和时空分布特征,建立高敏感天气条件下山区型和平原型高速公路交通事故气象风险概率预测模型。结果表明:2015—2017年沪昆高速万辆车流交通事故日变化表现为显著的单峰型,峰值出现在05时;事故高发月份主要集中在4—6月;事故发生地域性强。除日平均气温外,交通事故与同期的气象条件密切相关。采用逻辑回归方法,分别建立了山区型和平原型高速公路交通事故气象风险概率预测模型,该模型预测准确率达到78.0%和79.9%。进一步运用该模型对2018年1—6月沪昆高速发生的交通事故加以验证,对山区和平原路段高速交通事故预测的准确率达到70.56%和86.37%,预测效果较为理想。     

基于TIGGE多模式集合的24小时气温BMA 概率预报

利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)单中心集合预报系统(ECMWF、United Kingdom Meteorological Office、China Meteorological Administration和NCEP)以及由此所构成的多中心模式超级集合预报系统24小时地面日均气温预报,结合淮河流域地面观测率定贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)参数,从而建立地面日均气温BMA概率预报模型.由此针对淮河流域进行地面日均气温BMA概率预报及其检验与评估,结果表明BMA模型比原始集合预报效果好;单中心的BMA概率预报都有较好的预报效果,其中ECMWF最好.多中心模式超级集合比单中心BMA概率预报效果更好,采用可替换原则比普通的多中心模式超级集合BMA模型计算量小,且在上述BMA集合预报系统中效果最好.它与原始集合预报相比其平均绝对误差减少近7%,其连续等级概率评分提高近10%.基于采用可替换原则的多中心模式超级集合BMA概率预报,针对研究区域提出了极端高温预警方案,这对防范高温天气有着重要意义.     

Assessment of earthquake hazard in Panama based on seismotectonic regionalization

Assessment of seismic hazard in Panama is made using a seismotectonic regionalization model. The coefficients of Gumbel's Type-I distribution are calculated and return periods for several magnitudes are found. From these coefficients intensities, peak ground acceleration and earthquake hazard for a set of return periods and epicentral distances are estimated and substantial variations in the probability of occurrence are noted. The Panama Fracture Zone (PFZ) and the Panama-South America Suture Zone (PSZ) provinces are the most active in producing earthquakes with a magnitude of about 7.0 in less than 16 yr. Magnitude 7.0 earthquakes in the Azuero province have a return period of about 160 yr, whereas in the Panama Deformed Belt (PDB) province the return period for magnitude 7.5 events is about 175 yr.     

利用PLSA技术进行图像分割

引用概率潜语义分析（PLSA）技术作了航空影像图像分割的尝试,介绍了PLSA图像分割的原理方法和分割的具体算法。通过三幅航空影像分割实验,并与生物地理学图像分割（BBOIS）方法和基于吸引子算法的结果作了对比,结果表明,本文方法具有一定的优越性,是一个很有潜力的图像分割方法。     

Probabilistic Precipitation Forecasting Based on Ensemble Output Using Generalized Additive Models and Bayesian Model Averaging

A probabilistic precipitation forecasting model using generalized additive models (GAMs) and Bayesian model averaging (BMA) was proposed in this paper.GAMs were used to fit the spatial-temporal precipi...     

区域集合预报系统2 m温度预报的校准技术

采用非齐次高斯回归 (NGR) 技术对国家气象中心区域集合预报系统的2 m温度预报结果开展了一阶偏差和二阶离散度的校准研究。对预报结果比较详尽的检验分析表明:校准后的2 m温度预报可靠性和预报技巧均显著提高,表现为校准后集合预报成员的均方根误差与离散度更为接近;原Talagrand直方图中的“L”形分布现象得到有效改善;Brier评分、最小连续分级概率评分 (CRPS) 明显减小,相对作用特征 (ROC) 面积增大,说明校准后的2 m温度预报表现出更好的预报技能。此外,NGR技术与自适应误差订正技术的对比试验表明,NGR在消除集合平均偏差和提高集合离散度两个方面均有优势。     

NCEP/CFS模式对东亚夏季延伸预报的检验评估

利用NCEP的气候预报系统（Climate Forecast System, CFS）所提供的1981—2004年历史回报试验结果,检验和评估了该系统对夏季东亚地区大气环流的预报技巧和系统误差;在此基础上通过提取模式预报和观测的10~20 d及30~60 d低频振荡分量,重点对我国南方3次典型持续性暴雨过程的预报技巧进行检验和诊断分析。结果表明:CFS系统对东亚整体大气环流逐日预报的可靠时效为5 d左右,60°N以北的对流层中高层高度场预报系统性偏低,而在40°~60°N则为系统性偏高。系统性误差随预报时间的延长而增加,但10 d以上预报的系统性误差大小和空间分布逐渐趋于稳定;CFS系统对低频分量的延伸期预报技巧好于对其整体大气环流的预报技巧,并且在典型持续性暴雨过程中,CFS系统对影响强降水过程的主要环流系统低频振荡特征有一定预报能力。