一种新的统计回归模型及其建模方案

根据经典门限自回归模型的基本思想,引入半截多项式变换,导出了一种新的统计回归模型,并提出了相应的一整套建模方案。这种模型和建模方案的特点是:（1）解决了统计回归分析中逐段线性化模型的检验问题;（2）在确定统计回归模型中各待估参数和变量——包括门限变量、门限值、阶数、时滞和回归系数时显得十分方便、快捷。试验结果表明,根据此方案建立的统计回归模型具有较高的拟合和预报精度,同时具有良好的稳定性。     

不同垂直分辨率对台风数值模拟影响的敏感性试验

利用新一代数值预报模式ARW(Advance Research WRF),模拟试验了在不同垂直分辨率条件下模式对"罗莎"台风的预报性能。试验结果表明,数值模式的垂直分辨率变化对台风路径预报效果的影响不大,但对台风强度和结构的预报效果有明显影响。但是,对于一定的水平分辨率而言,有一个与之匹配的垂直分辨率,垂直分辨率低于或者高于这个相匹配的阈值,模式的预报性能都会下降。     

层次化等深线簇的深度注记配置方法

针对当前等深线深度注记自动配置方法未考虑等深线走势导致配置结果整体不协调、分布不合理的问题,提出一种利用树状结构层次化等深线簇的深度注记自动配置方法。首先采用树状结构,建立起海图上各条等深线间的空间关系;然后通过等间隔布设等深线簇的注记定位线、求取线段交点,生成多个备选的注记配置方案;最后以每个备选方案的平均弯曲度为指标,评价注记位置等深线的平缓程度,优选出注记位置最平缓的配置方案。实验结果表明：所提方法能够顾及海底地形变化特征和等深线走势,注记配置结果在整体的协调性、分布的合理性上优于MapGIS自动配置的注记。     

我国城乡关联度评价指标体系构建及区域比较分析

科学评价城乡关系的发展程度和发展状况是城乡一体化研究中需要解决的关键问题。本文在分析了影响城乡融合诸多因素的基础上 ,运用层次分析法构建了一套用以反映区域城乡关系发展特征及程度的评价指标体系 ;并用此评价指标体系的综合评价值———城乡关联度对我国 31个省 (直辖市 ) 2 0 0 0年城乡关系发展状态进行了静态评价 ,评价结果比较真实地反映了城乡两大开放系统之间的要素流转情况和区域城乡关系发展的实际水平。文中对城乡关联度概念及其评价方法的提出是对城乡关系及其量化评价研究所做的有益尝试。     

基于层次分析法的上海地下水超采区划定研究

地下水超采区划定是落实水资源管理制度的重要措施,传统方法是采用水位动态法、开采系数法和引发问题法等进行地下水超采区划定,但各方法的划定结果不统一。本文利用层次分析法建立上海市地下水超采区综合划定框架,对水位变化、开采系数以及开采引发的问题进行综合分析,最终结果与上海市实际情况较吻合。这为后续制定地下水取用水总量、水位控制等指标及科学合理制定地下水资源保护措施提供了依据。     

用层次分析法探讨地震次生火灾区划

以地震次生火灾为研究对象,构建了地震次生火灾的指标体系,在此基础上应用层次分析法建立数学模型,初步研究了地震次生火灾区划的方法.     

极区电离层对流速度的浅层神经网络建模与分析

电离层对流是太阳风与地球磁场相互作用下驱动的磁层大尺度对流循环与对流电场在极区电离层的映射, 与行星际磁场-地球磁场耦合系统息息相关.本文基于SuperDARN(Super Dual Aurora Radar Network)分布在北半球的23部高频相干散射雷达获取到的二维电离层对流速度对其进行建模研究.模型输入为行星际磁场三分量、太阳风速度、太阳风密度和地磁指数六个空间物理参数, 模型输出为二维对流速度.模型选择两种广泛应用于空间物理建模的浅层神经网络即广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络.实验结果显示, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为174.96 m·s^-1和234.21 m·s^-1, 速度方向角均方根误差分别达到62.30°和88.07°, 相比于对流速度最大值2000 m·s^-1和360°的方向角范围来说, 其误差是可以接受的.外推性实验结果显示, 在第24个太阳周期时, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为305.35 m·s^-1和738.15 m·s^-1, 速度方向角均方根误差分别为82.01°和90.56°.实验结果表明, GRNN在时间外推性上的效果优于BP神经网络, 更适用于预测对流速度.我们发现在四种典型空间环境条件下, 利用GRNN模型预测的瞬时对流速度来构建的全域对流模式与现有统计模型构建的对流模式相似, 从而验证预测的对流速度可以用于分析瞬时极区电离层对流.

     

智慧城市中的大数据

智慧城市的功能之一是构建可智能感知的、泛在化的空间信息服务,并将这些服务按需求进行组合提供灵活的服务,这就要求空间信息服务能更好地适应不断变化的地理上下文环境。设计了上下文感知的空间信息服务的语义模型,该模型扩展了OWL-S本体,增加了地理上下文类、上下文前提条件类、上下文效果类和上下文绑定类以支持地理上下文和地理上下文适应性,并使用智能规划技术和语义增强技术,将上下文感知的空间信息服务组合转化为智能规划的求解过程,提高了服务组合精度。最后通过智慧旅游验证了上下文感知的空间信息服务组合方法的可行性和有效性。     

渤海MN油田南区相控地质建模

在精细地层对比、沉积相分析和隔夹层分布等研究基础上,笔者采用相控方法进行渤海MN油田南区储层三维地质建模。在沉积相模拟中,以沉积模式为蓝本,将沉积亚相展布、井震结合预测的泥岩夹层分布等确定性认识和随机模拟技术相结合,同时依据各沉积亚相内储层发育的特征和差异,选择不同的“砂包泥”和“泥包砂”模拟思路,实现逐级相控、定量表征储层的空间分布。研究结果表明,以精细油田地质特征认识为基础,采用多条件地质约束的相控建模方法,可以更好地反映沉积认识,提高储层建模的精确度。     

沙漠地区地震勘探随机噪声建模及其在噪声压制中的应用

随机噪声是影响地震勘探有效信号的主要因素,其存在大大降低了地震记录的信噪比.在噪声压制方法不断被改进的同时,对随机噪声特性进行研究,了解噪声的产生机制是对其进行压制的先决条件,目前对噪声的研究主要是特性研究以寻找规律性,对其进行定性定量的分析还比较少.本文根据塔里木沙漠地区实际采集环境,考虑到噪声的连续性给计算带来的不便,假设各类噪声源以点源的形式分布在检波器周围,依据相应理论确定各类噪声源的源函数,其激发的噪声经由波动方程传播,将随机噪声作为各类噪声源共同作用的综合波场,建立随机噪声的理论模型.通过分析不同种噪声对地震记录的影响,选取合适的滤波方法对其进行压制,实验结果表明,通过建立沙漠地区随机噪声的理论模型,为选择有效的滤波方法,提高地震记录信噪比起到理论指导作用.