关于湖南省数字县域地理信息基础工程建设的建议

在分析国内数字县域典型建设模式的基础上,结合湖南省实际情况和测绘地理信息最新发展动态,针对湖南省数字县域地理信息基础工程建设,就数据资源建设内容、软件平台建设模式、应用示范系统领域选择等方面进行了深入思考,并提出了一些数字县域地理信息工程组织建设的建议。     

高光谱影像概率分类向量机分类方法研究

从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。     

并行处理技术在地理信息数据处理中的应用

随着地理信息存储量的飞速增长,传统的单进程、集中式的数据处理方式已不能满足基于网络的地理信息服务的效能要求。分析对比了OpenMP,MPI和MapReduce等主流并行编程模式,将关系型数据库与分布式空间数据管理系统相结合,提出了面向并行处理的地理信息存储模型和数据组织模型,将该模型与传统模型进行了对比分析,并基于MapReduce实现了地理空间数据并行处理框架,选取了矢量数据装载、影像数据装载以及数据切片作为典型数据处理案例开展对比实验,该技术方案的处理效率均数倍于传统技术方案。实验表明,该模型能够很好地支持并行处理框架,可为分布式环境下数据处理中心构建提供一个有效解决方案。     

基于贝叶斯模型的中国未来气温变化预估及不确定性分析

利用第5次耦合模式比较计划(CMIP5)中35个全球气候模式历史模拟与RCP4.5预估结果,通过贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging,BMA)对中国气温进行多模式集合研究,给出了中国未来气温变化预估及其不确定性的时空分布。结果表明,中国21世纪冬夏将持续升温,且升温具有冬季高于夏季,北方高于南方的特点。初期(2016—2035年)北方有很大可能(80%)升温超过0.7℃,南方升温相同幅度的概率则超过50%;中期(2046—2065年)北方和南方升温超过1.5℃的概率分别为80%和50%;末期(2081—2100年),北方(南方)有80%(50%)的可能的升温超过2℃。气温预估的不确定性研究发现,无论冬夏,21世纪不同时期升温相对较弱的塔里木盆地、青藏高原南侧和中国东南地区为不确定性低值区,基本低于0.6℃,对应可信度较高,如21世纪初期信噪比超过4;而不确定性的高值区则主要分布在新疆北部、东北平原北部和青藏高原东南侧等升温相对较大的地区,普遍高于1℃,对应可信度较低,如初期信噪比低于2.5。此外,基于信噪比对比发现除青藏高原东部外,其他区域夏季预估的可信度均高于冬季,21世纪末期高于初期,且空间分布特征一致。     

不动产统一登记信息平台建设探讨

不动产统一登记信息平台的建立是不动产统一登记工作实现信息实时更新和共享的基础。以构建不动产统一登记信息平台为主线,提出了以土地为核心的不动产单元构建方法,构建了以不动产单元为基础的不动产权利登记体系,分析了不动产登记业务与不动产管理其他相关业务的关联。在此基础上,明晰了不动产统一登记信息平台在国土资源信息化总体框架中的定位,以徐州市为例,给出了市(县)级不动产统一登记信息平台建设的主要内容,对当前不动产统一登记信息平台的建设进行了有益的探索。     

数字城市地理空间框架建设新模式探索

数字城市地理空间框架在城市的社会经济发展中发挥了重要作用。随着地理国情普查工作的完成以及云计算技术的成熟,为数字城市的建设提供了新的机遇。基于此背景,对地理空间框架建设涉及的软硬件、数据资源、公共服务平台等内容进行研究,提出了一种新的建设模式,为数字城市的建设提供参考。     

基于贝叶斯理论的抗剪强度参数最优Copula函数识别

提出基于贝叶斯理论的抗剪强度参数最优Copula函数识别方法,首先简要介绍了基于Copula函数的岩土体抗剪强度参数相关结构表征方法,给出常用的识别最优Copula函数的最小平方欧氏距离法和AIC(akaike information criterion)准则。其次,采用蒙特卡洛模拟方法验证了贝叶斯理论识别最优Copula函数的有效性,比较了3种方法的最优Copula函数识别能力,并分析了影响贝叶斯理论识别精度的主要因素。最后,收集了实际工程共23组抗剪强度参数试验数据,研究了贝叶斯理论在抗剪强度参数最优Copula函数识别中的应用。结果表明,贝叶斯理论能够有效地识别表征抗剪强度参数间相关结构的最优Copula函数,且能有效考虑先验信息对识别结果的影响;与传统的最小平方欧氏距离法和AIC准则相比,贝叶斯理论的识别能力和识别精度都更高;抗剪强度参数的样本数目、相关性大小、真实Copula函数类型以及先验信息都对贝叶斯理论的识别精度具有重要的影响。此外,常用的Gaussian Copula函数并不总是表征抗剪强度参数间相关结构的最优Copula函数。     

耦合长期预报的跨流域引水受水水库调度模型

为提高跨流域引水工程受水水库引水有效性,研究了耦合长期径流预报信息的跨流域引水受水水库调度模型。首先选取汛期径流预报信息,采用径流预报概率修正先验概率来描述径流的不确定性,建立了贝叶斯随机动态规划模型(BSDP-LTF)。然后将模型应用于碧流河水库,并与仅考虑径流相关的随机动态规划模型(SDP-I)、仅考虑长期预报信息的随机动态规划模型(SDP-LTF)进行比较。比较结果得出在供水保证率基本一致且不增加调度风险的情况下,BSDP-LTF模型相比SDP-I、SDP-LTF模型,可分别减少引水8.2%、4.1%。表明贝叶斯随机动态规划模型BSDP-LTF有效改进了径流描述,提高了跨流域引水的有效性。     

基于IBUNE方法的水文模型不确定性分析

在贝叶斯理论框架下,根据一种可结合多个水文模型给出模拟或预报结果的IBUNE方法探讨了水文模型的输入、参数以及结构的不确定性问题。将SCEM-UA算法和EM算法嵌入新安江和TOPMODEL水文模型用于参数优化和模型平均,进而将输入与参数的综合不确定性处理后得到的预报量后验分布进行多模型综合,据此对水文模型的不确定性及其对水文模拟结果的影响进行评价。以湖南洣水流域龙家山水文站以上集水区域为例进行了应用研究,结果表明,IBUNE方法能够有效估计水文模型的不确定性,并能给出合理的概率预报区间。     

基于SMOS卫星数据的海表面盐度模型

海表面盐度是研究海洋对全球气候影响以及大洋环流的重要参量之一,而卫星遥感技术是获取海表面盐度数据的最有效方法.目前,L波段的SMOS和Aquarius/SAC-D遥感卫星正在用于探测海表面盐度,并根据卫星观测数据和物理机制反演出海表面盐度的产品.但在某些近陆地区域,由于淡水流入及陆地射频(RFI)等因素影响,卫星反演盐度的产品精度较低.文中利用“东方红2号”科学考察船的实测数据、SMOS卫星数据,首次针对中国南海海域提出了用贝叶斯网络模型计算海表面盐度,并用验证数据集(实测Argo盐度)对模型进行适应性评估.经过计算,模型误差和验证误差分别为0.47 psu和0.45 psu,而相应的SMOS Level 2产品的精度分别为1.90 psu和1.82 psu.此模型为海表面盐度的计算提供了一个新方法.