中国建设用地的坡谱演化规律与爬坡影响

城镇建设用地规模与结构变化是国土空间开发与规划研究的基础。以往相关研究更关注建设用地水平空间扩张格局特征与模式,极少关注建设用地三维梯度上的“爬坡”特征规律与影响。因此,本文基于Google Earth Engine（GEE）,并结合高精度地形数据与土地利用数据,在建设用地坡谱概念基础上,首次构建了平均建设用地爬坡指数（ABCI）,系统地分析了1990—2018年中国建设用地坡谱在国家、区域、省级和城市4个尺度上的变化特征与规律并深入剖析建设用地爬坡的空间影响。结果显示：① 1990—2018年中国坡度5°以上地区建设用地面积增长了1.43倍,比例由10.25%上升至14.81%。其中2010—2015年是建设用地爬坡发展最迅速与规模最大的时期,且中西部地区建设用地爬坡最为显著。② 依据平均建设用地爬坡指数与上限坡度变化,可将中国34个省（自治区、直辖市）划分为高爬坡型、低爬坡型和水平扩展型3类,其中高爬坡型省份占50%以上,水平扩展型省份仅有7个,在空间上呈现“东南—西北”的两极分布特征。③ 1990—2010年爬坡型城市以山地与丘陵地貌城市为主,2010年后少数民族聚居区及低丘缓坡开发试点城市成为建设用地爬坡的主力。④ 建设用地爬坡在一定程度上能够减少建设用地扩张对平原优质耕地与生态用地的胁迫和侵占,缓解建设用地供需矛盾,但是无规划约束的开发和房地产驱动的“削山造地”则会导致地质灾害和生态环境风险的增加。     

长基线时间序列季节项提取和重构方法分析

运用经验模态分解（EMD）、集合经验模态分解（EEMD）和完备总体经验模态分解（CEEMD）3种方法对原始基线时间序列进行分解,得到各自时间序列的本征函数模态分量（IMF）、相关系数及周期性强度,进而确定其季节项分量,同时通过比较季节项和原始基线时间序列的叠加功率谱图优选分解方法。结果表明,CEEMD方法对基线时间序列季节项提取和重构效果最佳。     

多个超高阶重力场模型精度分析

分析了国际和国内公布的EGM2008、GECO、Eigen6c4、UGM2005、DQM2000d和DQM2006等超高阶重力场模型的内符合精度;利用中国境内的实测GPS/水准数据对各类模型进行了外符合精度检验;结合不同的方法对系统差进行了处理;最后基于试验区数据讨论了不同模型之间频谱组合方法对高程异常计算结果的改善情况。实验表明,Eigen-6C4模型具有更高的内符合精度,国内公布的UGM2005和DQM2006两种模型精度相当;本文提出的十参数法相比于传统四参数方法精度获得了4.6%~22.20%的提升;GECO模型和Eigen-6C4模型在实验区内外符合精度较好;不同模型之间的频谱组合可以在一定程度上提高试验区内模型确定高程异常的精度。     

特长钢箱梁桥GPS监测数据的奇异谱分析

实时准确地监测和分析大型建筑物的变形对于大型建筑物的施工与运行是十分重要的。奇异谱分析(SSA)是一种与经验正交函数相关联的一种统计技术。文中采用奇异谱分析(SSA)的方法,结合功率谱峰值与原序列和RC1-2重建序列均方误差最小的方法确定最优潜入维数M,研究了特长钢箱梁桥索塔的变形趋势和震荡周期。小波分析技术也可以很好地描述时间序列的时频分布,但SSA重构后的结果比小波要平滑些,更能反映出时间序列的特征。结合苏通大桥北索塔监测序列表明,北索塔站的N,E,U方向上均存在明显的趋势和显著的变动周期,而且也含有较多的噪声信息。     

小波与奇异谱分析在地铁保护区监测数据处理中的应用

以南京市地铁沉降监测数据为例,将小波分析和奇异谱分析方法应用在地铁保护区监测数据的处理中。实验证明本方法在探测异常值、获取沉降变形趋势、变形周期等方面具有可行性。     

站点尺度的青藏高原时序NDVI重构方法比较与应用

基于卫星遥感的植被指数时序数据广泛应用于植被覆盖监测、生物量反演等多个研究领域,但由于传感器本身、大气条件、环境特征等因素引起的噪声会影响数据的应用效果,因此开展植被指数时序数据重构研究具有实际意义。本文基于2000-2015年MODIS归一化差异植被指数(NDVI)数据,采用三次样条函数法、双逻辑斯蒂函数法和奇异谱分析法3种常用方法,对青藏高原106个气象站点所在的典型覆被NDVI时序数据进行重构,并以植被物候信息提取作为应用,比较分析了3种算法的保真性、细节拟合能力及物候特征提取效果。研究表明, D-L及Spline函数分别对受冰雪及云层影响较大(荒漠、灌木、林地)及较小的覆被类型(草原、农作物)表现出较好的细节拟合能力;SSA方法拟合能力较差,易出现NDVI重构曲线整体“下移”的现象,造成峰值拟合结果偏低,并且表现出NDVI绝对值越小拟合效果越差的现象。从保持原始数据真值的能力来看,受噪声点影响较大的覆被类型(林地、灌木、草原)Spline函数略优于D-L函数法;而林地类型中SSA方法表现优于D-L函数法。从物候信息提取结果来看,D-L函数法所提取的生长季稍有提前,Spline函数及SSA方法分别表现出生长季开始点及结束点滞后的现象,灌木、林地类型表现出明显的年际波动变化的特征,荒漠类型由于NDVI绝对值偏低,3种方法物候提取结果一致性表现出锯齿状不规则波动。此外,D-L方法生长季开始期(SOS)和生长季结束期(EOS)在各覆被区均小于其他方法,波动较大;SSA方法提取的EOS在大部分覆被地区大于其他方法;Spline提取结果的年际波动与SSA高度相似。该研究可为高原植被不同覆被类型下NDVI时序数据噪声去除的方法选择提供借鉴。     

基于FY-2D的新疆强对流云的识别

利用2007-2013年新疆的十场强对流天气过程以及与之相应的FY-2D静止气象卫星数据,分析了强对流云红外一通道、红外二通道、水汽通道及通道差的光谱特征,提取强对流云团样本点,采用统计方法确定判识指标的阈值范围,构建多通道多阈值判识方法。利用三场天气过程的地面实测降水资料分别验证了单时次和整场天气过程强对流云判识的准确性,结果表明：单时次强对流云的识别区域与发生降雨台站一致的准确率为83%;在整个天气过程中,强对流频次分布与降水实况吻合度较高,说明随着对流云团的移动和发展,判识区域与地面降水区域保持一致,验证了判识方法有效,阈值选取合理,可以为监测暴雨天气系统的发生、发展提供支持。     

候选射电脉冲星的预测

对已知脉冲星大样本的统计和分析表明,绝大多数脉冲星的线偏振大于１０％,谱指数低于－１．比较了脉冲星和射电类星体及致密陡谱源的频谱和偏振特性的差别,以高线偏振、高谱指数、高银纬及在低频下较低流量等作为射电脉冲星候选者的判据,从新近释放的ＶＬＡ巡天和ＷＳＲＴ巡天结果中挑选出一个较粗的候选脉冲星样本．进一步考虑近期在部分天区中已作过高灵敏度的脉冲星巡天,所有落入这些天区内的候选源也都从本样本中排出．以候选源偏振度大小为序,给出了一个共４７颗候选源的子样本．     

香河地区亚微米气溶胶粒子尺度谱分布特征

为了解香河地区气溶胶尺度谱的基本特征,自2012年5月起,利用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)对河北香河地区的亚微米(13.8~723.4 nm)气溶胶尺度谱分布进行了近2 a的测量。基于该数据集,分析了气溶胶尺度谱的季节变化和日变化特征及气象要素对气溶胶浓度的影响。结果发现,观测期间埃根核模态(20.0~100.0 nm)、积聚模态(100.0~723.4 nm),以及总的气溶胶数浓度、表面积浓度和体积浓度均值分别为7.0×103cm~(-3)、7.5×103cm~(-3)、14.9×103cm~(-3)、1125μm2·cm~(-3)和50μm~3·cm~(-3)。香河地区积聚模态的粒子数浓度接近华北地区其他污染测站的结果,但高于发达国家的测值。冬季气溶胶的平均浓度最高(18.1×10~3cm~(-3)),而春季最低(12.3×10~3cm~(-3))。不同季节,气溶胶的数谱分布主要为单峰分布,平均峰值直径约为105 nm。气溶胶浓度的日变化受机动车排放的影响显著,存在早晚两个高值中心,分别出现在早上的06:00—09:00和晚上的19:00—21:00。风速、风向对气溶胶数浓度的影响较大,低风速(2 m/s)和南风条件,尤其是吹西南风时,气溶胶浓度的增加显著。