MASNUM-WAM海浪模式集合Kalman滤波同化研究-I.风场扰动对海浪模拟影响

模式集合样本的代表性和观测信息的可靠性是制约数据同化效果的重要因素,而前者对海浪模式同化的影响尤为显著。由于海浪模式对初始场的敏感性较弱,来自大气的风输入源函数是海浪的重要能量输入,如何合理地对风输入进行扰动,构造海浪的集合模式运行,是实现和改进海浪模式集合Kalman滤波同化的关键问题。为了实现海浪模式集合运行,本文提出了风场的三种集合扰动方案,分别为：纯随机数、随机场和时间滞后的风场扰动方法。本研究利用2014年1月ECMWF全球风场,基于这三种风场扰动方法开展了集合海浪模式的集合运行实验,并统计分析了海浪特征要素（有效波高）和二维波数谱对风场扰动的响应。结果表明,随机场集合扰动方案所构造的风场集合效果最佳,所得海浪模拟结果的集合样本发散度适中,能够较为合理地反映背景误差的统计特征,可用于进一步的集合Kalman滤波海浪数据同化实验。     

基于GIS空间分析的虚拟钻孔确定与实现方法

在三维地质建模过程中,通过引入一定数量的虚拟钻孔,对地层分界面几何形态更加精确的控制,不仅能够明显改善地质分界面网格的质量,而且能够提高模型精度和可视化效果。现有虚拟钻孔的引入途径主要通过手工添加实现,受人为主观因素影响较大,且自动化水平低,耗时、费力,针对这一问题,提出了一种基于GIS空间分析的虚拟钻孔确定与实现方法。以地质勘查获取的钻孔数据和地质剖面图为数据源,在ArcGIS平台的支持下,综合运用自动矢量化（Arc Scan）、要素转点（Feature To Point）、创建TIN （Create Tin）、TIN转三角形（Tinto Triangle）、泰森多边形（Create Thiessen Polygons）和相交（Intersect）等空间分析和文件转换工具,分别生成断层构造和建模区域内的二维（2D）虚拟钻孔点;而后,在利用插值工具生成各地层栅格表面的基础上,结合图形插值（Interpolate Shape）工具将2D虚拟钻孔点投影为三维（3D）虚拟钻孔;然后,利用Model Builder可视化建模工具设计了生成虚拟钻孔的模型,实现虚拟钻孔创建的自动化;最后,将获得的3D虚拟钻孔应用于三维地质建模,并进行了建模对比实验,结果表明,该方法具有一定有效性、实用性和可操作性。      

大数据量机载LiDAR点云的快速区域分割处理

针对大数据量机载LiDAR点云数据整体处理时效率低下、分块处理时容易破坏地物空间结构特征的问题,提出了一种顾及点云覆盖区域地形地貌特征的快速区域分割方法。首先构建离散点云的虚拟格网,利用格网邻域内的高程突变实现区域边界上的各类障碍物自动检测;其次为提高分割处理效率,在点云覆盖区域矩形初始分割的基础上,利用流水模型及坐标轴向的方向约束对矩形分割边界线进行自动更新;最终实现了大数据量点云的快速区域分割处理。实验证明,该算法能够合理避开各类典型地形及地物障碍,实现区域分割边界线的自动化生成,算法的适应性与处理效率较高,能够较好地应用于大数据量点云数据的快速处理与应用。     

使用角色构建虚拟地理环境群体协同方法

为解决虚拟地理环境缺乏有效组织、规划、管理群体协同的问题,研究并构建角色模型及角色支持下的虚拟地理环境群体协同方法。构建了包含角色扮演、角色权限、角色感知、角色思维、角色行为和角色表达等模块的角色模型,设计了基于角色的虚拟地理环境群体协同框架,提出了多角色群体协同规划方法,建立了角色支撑下的群体协同冲突检测与消除策略。针对人类活动与全球变化相互影响问题,构建多领域人员参与下虚拟地理环境群体协同模拟与评估原型系统。经系统测试发现,通过角色模型能够较好地实现协同参与者与虚拟地理环境之间的耦合,同时能够为虚拟地理环境的群体协同提供系统性方法支撑。     

基于OGRE的三维场景可视化关键技术研究

OGRE是面向对象图形渲染的开源三维渲染引擎,具有面向场景和易扩展等特点。本文系统研究了基于OGRE三维渲染引擎的任意场景三维可视化的诸多关键技术,并以某学校为例,采用Sketch Up建模,以Microsoft Visual Studio 2010为开发环境,使用C++作为编程语言,最终实现了校园三维场景的三维可视化模拟和漫游等功能。     

"一带一路"沿线国家农作物虚拟水贸易时空格局及驱动因素分析

"一带一路"沿线地区水资源短缺且空间分布不均衡,虚拟水贸易实现了对水资源的远距离空间调配.以2010-2018年"一带一路"沿线59个国家和37种农作物为研究对象核算各国农作物虚拟水贸易,利用标准差椭圆、Moran's I指数、LISA指数刻画农作物虚拟水贸易的时空格局特征,通过地理探测器和地理加权回归模型分析农作物虚拟水贸易的驱动因素及其空间异质性.研究发现:①沿线各国"低耗水-高出口型"作物占比4.013％,"高耗水-高出口型"作物占比1.926％.②沿线各国农作物虚拟水贸易的进口格局呈收缩趋势,出口格局呈扩张趋势,且其局部存在一定的集聚特征,进口的"高-高集聚"区域主要处于南亚地区,出口的"高-高集聚"区域主要分布在中东欧地区.③各显著驱动因素能较好地解释沿线各国农作物虚拟水净出口量,各因素中国内生产总值呈负相关驱动特征,耕地面积呈正相关驱动特征,而人口规模、森林面积和邻国接边数在各单元间呈正负两极的差异驱动特征.     

双能量CT虚拟单能量成像在鉴别脊柱急慢性压缩骨折中的应用价值

目的:探讨双能量CT虚拟单能量成像在鉴别脊柱急慢性压缩骨折中的应用价值.方法:收集85例脊柱压缩性骨折患者行双能量CT及MRI检查并进行回顾性分析,其中50例急性压缩性骨折(共60个椎体)、35例慢性压缩性骨折(共48个椎体).所有病灶椎体均有MRI诊断结果作为参照.将双能量CT图像数据进行虚拟单能量重建,分别得到40...     

虚拟专用网技术在远程数据传输中的应用

野外地质调查工作者作为远程用户需要与其所在的地质调查研究机构进行数据的安全传输.应用虚拟专用网络技术可以在使用公用网络进行数据传输时保证其安全.本文讨论了虚拟专用网的分类、关键技术,通过分析某地质研究所的网络拓扑,给出了一个虚拟专用网的解决方案,对其中的基于Windows Server 2003的虚拟专用网服务器进行了详细配置.     

粒子群优化广义回归神经网络与HHT样本熵结合的地震辨识研究

天然地震与人工爆破信号具有许多相似的特性,为实现地震类型的准确辨识,提出一种基于粒子群优化广义回归神经网络和HHT样本熵的地震类型辨识新方法．该方法先通过经验模态分解（EMD）将初始信号分解成6个本征模态函数（IMF）及1个残余向量,对前三个IMF进行Hilbert变换得到瞬时频率和瞬时能量,进而提取出样本熵并构造神经网络训练集与测试集;利用粒子群算法和训练集优化广义回归神经网络的光滑因子参数值,建立PSO-GRNN分类模型．将该模型结果与BPNN模型、GRNN模型、PNN模型及RBFNN模型等神经网络模型进行性能对照,得到该模型单次识别的准确率、MAE、MAPE、RMSE R2及MSE分别为95%、0.1604、0.1204、0.2381、0.7123、0.0567,绝大多数性能评价指标优于其他4种神经网络模型．该研究建立的PSO-GRNN模型性能较稳健,在100次循环随机试验中辨识效果仍然较突出,计算得到的上述评价指标均值为97.42、0.04、0.04、0.12、0.89、0.02,其对应的标准差为3.53、0.05、0.04、0.08、0.11、0.02,将PSO-GRNN模型...