中国通量观测网络(ChinaFLUX)通量观测空间代表性初步研究

涡度相关系统的观测结果可以代表发生在特定表面或某一部分表面的物理过程.这样,由点到面的空间代表性就成为通量观测中不可忽视的问题.运用FSAM模型结合实际观测数据对中国通量网各站通量观测的空间代表性做了初步的分析研究.结果表明随着大气稳定度的增强、观测高度的升高和下垫面粗糙度的减小,通量贡献区有被拉长的趋势,且沿上风向逐渐远离观测点,这表明通量观测值所代表的下垫面平均状况的范围有所扩大.对于一个观测点而言,在观测高度和下垫面状况一定的情况下,通量贡献最大点和源权重函数最小点距观测塔的距离受大气稳定度的影响,大气越稳定,通量贡献最大点Smx和源权重函数最小点χ1距观测塔的距离(分别为Dmx和Dmin)越大.Dmax和Dmin对下垫面粗糙度和观测高度变化的响应是,随着粗糙度的增加和观测高度的减小,Dmx和Dmin均变小.本研究给出了在不同大气稳定度状况下,对各通量站通量观测值贡献90%时的通量贡献区长度,结合各站点的盛行风向以及通量贡献区对各种影响因素响应规律的分析,使我们对各通量站点通量观测的空间代表性形成了初步的认识.本研究虽然仅可做为实际应用中的参考,但其结果可为通量观测数据的质量控制,解释通量数据不确定性产生的原因提供一定的理论依据.     

双侧向电阻率测井反演算法研究

双侧向测井仪因其激励源的复杂性给其测量数据的反演带来了极大的困难．本文利用变形玻恩（Born）迭代法对轴对称二维非均匀介质中双侧向测井仪的位场数据进行了严格反演．在每一次迭代过程中采用了高效数值模式匹配的正演计算方法,它可半解析地求出反演中所需计算的格林（Green）函数及其偏导数,同时利用所推导出的位场非线性积分方程中积分运算的半解析形式,大大提高了计算效率和反演质量．通过反演实例表明,反演结果与电导率原状剖面吻合较好,并且受噪声影响较小．     

基于卷积神经网络的遥感影像地表覆盖分类

遥感影像地表覆盖分类是地理国情监测和地理信息资源建设中至关重要的环节,利用卷积神经网络对遥感影像进行特征提取和分类,具有十分重要的科研和应用价值。为提高遥感影像的地表覆盖分类精度,在深度卷积神经网络VGGNet的基础上,采用SeLU函数作为激活函数,并将激活函数中的λ、α作为训练参数,得到改进的VGGNet,用逐层贪婪算法对网络参数初始化,并选择适当的学习次数利用迁移学习的方法对网络参数调整,以提高网络的泛化能力来提取遥感影像各类别的深层特征,从而有效进行地表覆盖分类。通过GF-1卫星影像的实验表明本文方法在地表覆盖分类精度方面的优越性。     

青藏高原大尺度地表流体的重力效应特征分析

基于2002~2017年三维大气再分析模型、水文模式及GRACE卫星重力数据,采用负荷格林函数和卫星重力反演方法分析青藏高原大尺度地表流体的重力效应特征。结果表明,青藏高原地区大气扣除季节项前后的重力效应峰对峰变化介于1.9~10.7 μGal和1.1~4.6 μGal,其负荷效应呈现出显著的季节性特征;土壤水和积雪扣除季节项前后的重力效应峰对峰变化介于0.9~9.9 μGal和0.7~8.3 μGal,其负荷效应呈现出显著的季节性和年际变化特征;GRACE时变重力场扣除季节项前后的重力变化峰对峰变化介于4.4~24.1 μGal和3.4~18.3 μGal,考虑观测误差、构造运动和信号泄漏误差的影响,其显著的季节性和年际变化反映了多种地表流体的综合影响。     

农田景观空间异质性分析及遥感监测最优尺度选择——以三江平原为例

农情遥感监测需要高时间分辨率的遥感数据,目前这些数据大都为中低空间分辨率影像。在这些尺度下,像元内部往往是异质的,从而影响农情参数反演精度。因此分析和表达农田景观空间异质性和最优尺度选择对遥感农情监测质量的提高具有重要的应用价值。选取建三江农垦区四种典型农田景观为研究点,Landsat/TM NDVI为实验数据,利用实验变异函数对四种景观类型的各向空间异质性进行了分析, 而后通过变异函数模型拟合,定量分析了各个研究点的整体空间异质性,并在此基础上进行了研究区遥感监测最优尺度选择。研究表明:(1) 基于实验变异函数的结构分析方法,可定性地认识空间异质性的大小和方向,进而挖掘出其背后的自然和人为驱动因素。(2) 对实验变异函数进行拟合分析,可定量地刻画不同景观格局各自的空间异质性特性。此外,基于变异函数对空间异质性的定量表达,讨论了利用积分变程A结合Nyquist-Shannon采样定理进行最优尺度选择的方法。     

调和多项式拟合法应用于地壳垂直运动研究的几点讨论

在理论分析和实例验证的基础上对“调和多项式拟合法”应用于地壳垂直运动研究的可靠性进行了讨论。     

区域人口密度函数与增长模式:兼论城市吸引范围划分的GIS方法

区域人口密度函数是研究中心城市对周围区域影响的有效方法。为了控制自然因素对人口密度分布的影响 ,本文的研究地域范围限定在我国四个主要的平原地区 :东北、华北、两湖平原和四川盆地。城市吸引范围是基于重力模型用GIS方法划分的。利用 1982年至 1990年的人口资料进行的模型模拟的结果表明 ,我国区域人口分布特征同西方国家一样 ,呈现出距离衰减特征 ,即随离城市的距离的增加 ,人口密度逐渐下降。由于城市经济增长的原因 ,城市人口增长快于边远地区 ,呈现出向心集聚的趋势。但不同区域集聚程度不一 ,核心城市人口快速增长的区域 ,腹地的人口增长比较迟缓 ;而核心城市人口增长速度一般的区域 ,腹地近乎是同步增长。     

陕西省能源消费结构、产业结构演变对碳排放强度的冲击影响分析

基于陕西省1989-2011年能源消费等统计数据,分析能源消费结构、产业结构的演变特征,建立陕西省能源消费结构-产业结构-碳排放强度系统的VAR模型,对该系统的长期和短期动态关系进行实证分析。结果表明:陕西省的发展模式,是能源消费结构长期以高碳能源为主和产业结构长期以高碳产业为主导。能源消费结构与产业结构的变化对陕西省碳排放强度的减小作用初期微弱;从中长期来,两个结构多元化提高的负效应对碳排放强度的增加有长期持久的抑制作用,且能源消费结构演进对碳排放强度的冲击效果始终大于产业结构变化的冲击效果。优化产业结构和调整能源消费结构尤其是提高低碳产业与低碳能源比重是驱动陕西省碳排放强度下降的有效措施。     

面向稀疏散布数据集的时空Kriging优化

时空Kriging法通过将变异函数向时空域进行扩展得到时空变异函数,有效地利用时空邻近的采样点综合进行插值,由于时空稀疏散布数据集具有单一时刻下样本点数量少以及时空分布不规律的特点,难以满足使用时空Kriging插值法的基本条件,导致插值精度不高,据此本文提出了优化方法：通过多时段叠置拟合空间变异函数的方法,综合利用时空邻域内的采样点以解决单一时刻下空间邻域内数量不足情况;控制时间变异对空间变异函数拟合的误差影响;采用积合式模型构建时空变异函数进行插值。最后使用Argo海温数据进行插值实验,在相同条件下与时空Kriging法以及时空权重法的交叉验证结果对比得出,该方法在保证拟合所需采样点数量要求的同时,有效削减了一般时空Kriging法中时间变异对空间变异函数拟合结果的干扰,插值结果的绝对误差均值从0.5降低至0.2以内,稳定性进一步增强,改善了时空Kriging法在稀疏散布数据条件下精度上的不足。     

海水声速剖面基函数的重构性能分析

海水声速剖面通常使用经验正交函数（Empirical Orthogonal Function,EOF）进行稀疏表示,然而基函数会受到数据完备性和数据测量时间的制约,其代表性误差会导致声速剖面重构精度受限。为了提高声速剖面的重构精度,本文利用模糊C均值聚类对BOA_Argo历史数据集进行聚类分析,探讨不同聚类空间的训练集数据对实测声速剖面重构精度的影响。研究表明,声速剖面具有明显的时空聚集特性,聚类后的历史声速剖面集生成的基函数和平均声速剖面具有最优的重构性能。本文研究结果有助于为历史声速剖面训练集的选取提供实际指导意义,进而提高声速剖面重构精度乃至反演精度。