青岛近海大型水母漂移集合预测方法研究

考虑水母垂直运动等自主运动,基于集合预报和拉格朗日粒子追踪方法,建立青岛近海大型水母的集合漂移预测模型。并利用2012—2013年青岛近海水母实时监测数据和集合漂移预测模型,快速预测水母集合漂移轨迹、速度、趋势和可能影响范围等要素。通过分析水母监测数据和数值模拟结果,在水母如何自主运动及其机理尚不十分清楚的情况下,多轨迹漂移预测结果比单轨迹的更合理、科学、可信,能够传达更多的信息量,对水母灾害的应急处置更具有指导意义。     

黑潮流域海温适应性观测敏感区诊断方法研究

敏感区诊断是适应性观测的关键问题,集合变换卡尔曼方法(EnsembleTransformKalmanFilter,ETKF)是目前主要的诊断方法之一。将集合变换卡尔曼方法应用于海洋环境适应性观测,根据ROMS海洋模式数据构建海表温度集合预报,以黑潮流域宫古海峡附近海域为验证区进行敏感区诊断计算,分析不同间隔时间条件下敏感区分布情况,结合模拟系统观测试验验证在敏感区进行适应性观测对预报质量的提升效果。结果表明,在诊断所得敏感区内添加观测能够提升预报质量;随时间间隔增大,敏感区向上游区域平移且预报质量提升效果减小;与在验证区整体添加观测相比,敏感区观测对预报质量提升效果基本相同并且观测成本明显减少。     

基于EEMD-SARIMA的对流层延迟预测模型研究

在无气象数据的条件下,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）的对流层延迟（ZTD）预报新方法,并分别选取长春、上海、乌鲁木齐3个地区4个季节的ZTD数据进行预测分析。结果表明,基于EEMD-SARIMA的ZTD改正预报模型能够满足不同地区、不同季节下的ZTD估计需求,是一种高精度的ZTD预报方法。     

无人机倾斜影像自动检索及影像姿态恢复

无人机倾斜摄影测量颠覆了以往正射影像只能从垂直角度拍摄的局限,在三维建模中有广泛的前景。针对有些无人机倾斜影像数据无相机标定参数、无航带信息（无序）、无POS信息的现状,本文以计算机视觉中基于内容的影像检索方法与改进的渐进式SFM方法为基础,提出一种“三无”影像自动检索、空中三角测量及影像三维重建的方法。该方法首先通过提取的特征检索出相似影像并建立网络结构,然后将影像进行两两匹配增强对应关系并进行连接点的追踪,最后利用光束法平差方法对其进行平差,获取影像集的三维点云,提高大规模影像检索、影像匹配速度的同时,提高重建的精确性和鲁棒度。本文选取三组典型试验区大数据量倾斜影像数据进行试验,立体实测控制点中误差可以达到平面0.16m/高程0.18m,试验验证了方法的稳定性、可靠性和实用性。     

时间尺度重构EEMD-GRNN改进模型预测PM2.5的研究

合理构建PM_2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM_2.5浓度变化的关键。传统PM_2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM_2.5浓度时间序列数据,分析PM_2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM_2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度（天际、月际）构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM_2.5对PM₁₀、NO₂、O₃、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM_2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R²分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天（PM_2.5浓度大于100 μg/m³）的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。     

非线性Kuamoto-Sivashinsky方程的精确控制

运用泛函分析性质以及Fourier变换的方法研究带有周期边界条件的非线性k-s方程在有限时间区间上的精确控制.首先研究线性化k-s方程的精确控制,证明对于任意给定的函数u0∈Hs,uT∈Hs,总能找到一个控制函数h使得线性化k-s方程有解u且满足u(x,0)=u0,u(x,T)=uT;然后结合线性化k-s方程的精确控制,通过定义Fredholm算子并应用Fredholm算子的一些理论找到非线性化k-s方程的控制函数,使其可精确控制.     

拓扑线性空间中存在非连续线性算子的充要条件

在拓扑线性空间中存在非连续线性泛函的基础上,给出了拓扑线性空间中存在非连续线性算子的充要条件,即拓扑线性空间中存在不闭的线性真子空间.     

集合卡尔曼滤波在流域水文模型流量预报中的应用

针对流域降雨入渗过程,引入集合卡尔曼滤波(EnKF)理论,视整个边坡流域为一个随机动态系统,将边坡流域流量观测值作为系统的输出,用集合卡尔曼滤波模型来描述系统的状态;结合流域流量计算方法,实现水文模型参数的随机动态估计,在有效获得待估参数的同时还给出估计值的不确定性.通过数值算例表明,集合卡尔曼滤波可以有效地对含噪声的量测数据进行处理,能够跟踪水文模型的动态变化.相对于常用最优化算法,集合卡尔曼滤波同时给出反演结果和先验知识的后验分布,显示出更好的实时性和可靠性.     

一种基于点特征的高精度图像配准方法

提出了一种基于点特征的多源图像高精度配准方法。通过在遥感影像上提取密集特征点,利用多种方法结合进行严格匹配获得同名点对。通过构建不规则三角网分割影像,再利用仿射变换模型实现每个三角形的配准。实验证明了该方法的有效性和较高的适用性。     

改进Frost算子在SAR图像斑点噪声抑制中的应用

针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声滤波的重要性以及存在的问题,对Frost滤波算法参数进行分析,指出了该算法等权滤波器在处理含有细节结构特征时存在盲目平滑的缺点,进而提出了改进方法。利用灰度差值计算权值,综合考虑滤波窗口内的强度信息,在一定程度上解决了盲目平滑的问题。实验验证了改进算法的有效性,并以斑点噪声指数和边缘保持指数为评价准则,通过与Frost算法比较,对改进算法在去除噪声和边缘保持方面的性能做了客观评价。