Cokriging nonstationary data

Universal cokriging is used to obtain predictions when dealing with multivariate random functions. An important type of nonstationarity is defined in terms of multivariate random functions with increments which are stationary of orderk. The covariance between increments of different variables is modeled by means of the pseudo-cross-covariance function. Criteria are formulated to which the parameters of pseudo-cross-covariance functions must comply so as to ensure positive-definiteness. Cokriging equations and the induced cokriging equations are given. The study is illustrated by an example from soil science.     

Neumann stochastic finite element method for calculating temperature field of frozen soil based on random field theory

To study the effect of uncertain factors on the temperature field of frozen soil, we propose a method to calculate the spatial average variance from just the point variance based on the local average theory of random fields. We model the heat transfer coefficient and specific heat capacity as spatially random fields instead of traditional random variables. An analysis for calculating the random temperature field of seasonal frozen soil is suggested by the Neumann stochastic finite element method, and here we provide the computational formulae of mathematical expectation, variance and variable coefficient. As shown in the calculation flow chart, the stochastic finite element calculation program for solving the random temperature field, as compiled by Matrix Laboratory (MATLAB) software, can directly output the statistical results of the temperature field of frozen soil. An example is presented to demonstrate the random effects from random field parameters, and the feasibility of the proposed approach is proven by comparing these results with the results derived when the random parameters are only modeled as random variables. The results show that the Neumann stochastic finite element method can efficiently solve the problem of random temperature fields of frozen soil based on random field theory, and it can reduce the variability of calculation results when the random parameters are modeled as spatially random fields.     

塔里木河干流植被遥感监测时空多尺度协同分析方法

利用遥感植被指数、典型植被样方和地面观测信息进行塔里木河干流植被监测是目前的主要方法。由于塔里木河干流具有流域下垫面均匀性差,自然植被随机分布的特点,使得现有研究方法局限在特定的时间和空间尺度,很难使用地面的观测数据和不同尺度的遥感数据进行植被生长状态的协同分析。针对这些问题,本文提出了利用不同分辨率遥感数据和地面观测数据进行多尺度协同分析的方法MSSA(Multiple Scale Synergy Analysis)。该方法包括以下几个步骤:①通过低空间分辨率的遥感数据构建时间序列的塔里木河干流植被指数分布图像,在分析图像特征的基础上划分塔里木河遥感监测单元;②对监测单元内部不同组分的时间和空间状态参数进行量化与率定;③根据几何光学模型原理和植被随机分布特性,采用线性混合模型模拟单元植被指数;④根据模拟结果和遥感数据的对比分析,获得地面植被参量的可靠估计。该方法将地面组分的状态参量和遥感数据通过模拟模型相关联,实现了不同时空尺度遥感数据以及地面样方或者点观测数据的协同分析,为塔里木河干流植被监测进行长期、细致的研究建立了海量数据综合分析的方法体系。     

青藏高原草地地上生物量和理论载畜量

准确模拟和预测草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)和理论载畜量对于维持草地生态系统平衡、优化放牧管理至关重要。当前很多研究以围栏外草地AGB为基础,估算了青藏高原草地AGB的现存量。但是,牛羊啃食后的草地AGB现存量无法准确评估草地理论载畜量。围栏内草地不受家畜采食影响,其年际变率由环境因子驱动,可视为草地潜在AGB (potential AGB,AGB_p),更适用于草地理论载畜量的评估。本研究以青藏高原345个围栏内AGB观测数据为基础,结合气候、土壤和地形数据,利用随机森林算法构建草地潜在地上生物量估算模型,并对当前气候条件(2000-2018年)和未来20年(2021-2040年)4种气候变化情景(SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5)下的草地AGB_p和高寒草地理论载畜量进行模拟与预测。结果表明:(1)随机森林算法可准确模拟当前气候条件下的青藏高寒草地AGB_p(R²=0.76,P<0.001);2000-2018年青藏高寒草地AGB_p平均值为102.4 g m^-2,时间上增加趋势不明显(P>0.05);AGB_p年际波动和生长季降水显著正相关(R²=0.57,P<0.001),和生长季温度日较差显著负相关(R²=0.51,P<0.001)。(2)当前气候条件下,青藏高寒草地平均理论载畜量为0.94 SSU ha^-1(standardized sheep unit ha^-1);在过去20年约有54.1%草地理论载畜量呈提升状态。(3)和当前相比,未来20年青藏高原中部和北部草地AGB_p和理论载畜量呈下降态势。因此,建议未来在厘清气候变化影响下草畜关系的基础上进行有针对性的草牧业规划和管理,以缓解区域气候变化引起的草畜矛盾。     

GM4型磁通门磁力仪性能检验方法

目前,磁通门磁力仪广泛应用于观测地球磁场相对变化的仪器。相对于应用,仪器的性能测试不为人们所熟悉。本文针对GM4型磁通门磁力仪的噪声特性,频率特性,线性度,温度特性等关键性能指标的测试依据、测试方法及流程给予详细的阐述。     

Optimal instrumentation of structures on flexible base for system identification

A criterion previously developed by Heredia-Zavoni and Esteva for selecting optimal sensor locations is used to analyse the optimal instrumentation of structures on soft soils. The stochastic response of a linear structural system on a flexible base is formulated for use of the criterion. The case of MDOF shear systems on flexible base, with uncertain lateral stiffness and subjected to random earthquake ground motions, is studied. The optimal location of accelerometers, the reduction of prior uncertainty on the lateral stiffness, the effects of the base flexibility, the relative influence of translation and rocking of the base, and the influence of recording noise are assessed and discussed. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.     

广州市环境噪声总体水平分析及其控制：以越秀区为例

随着广州市改革开放的深入发展，作为广州市中心区的越秀区环境噪声总体水平居高不下，而且还有上升趋势。本文分析了越秀区环境噪声现状和发展，对环境噪声总体水平的控制提出建议和对策。     

喀斯特地区地表温度空间降尺度方法初探

喀斯特地区地形起伏大,常规的降尺度方法及所选择的因子对其不适用。该文根据喀斯特地区的特点,选取反射率、遥感指数及高程因子为尺度因子,通过随机森林模型建立MODIS第31、32波段辐射亮度数据和尺度因子之间的非线性关系,构建适合喀斯特地区的随机森林(Karst Random Forest,KRF)模型,成功将空间分辨率为1 km的热红外辐射亮度降至100 m,最后利用劈窗算法反演得到空间分辨率为100 m的地表温度。将KRF方法与仅考虑常规因子的多因子随机森林回归模型(MTVRF)和热锐化算法(TsHARP)对比,结果表明:1)在不同高差的喀斯特地区,KRF方法可较大程度提高地表温度降尺度精度,均方根误差(RMSE)在遵义市西北部和贵阳市以南地区分别为2.46 K和1.45 K,较MTVRF模型分别降低了0.1419 K和0.2928 K,较TsHARP算法分别降低了0.6204 K和0.6953 K,且在地形起伏度较低的喀斯特山区城市(贵阳市以南)表现更好;2)在喀斯特地区不同地类上,KRF方法效果也较好,其中植被区域最优,RMSE为1.41 K,破碎的裸土区域RMSE为1.84 K。研究显示,考虑特殊尺度因子的KRF方法可提高喀斯特地区地表温度的降尺度精度,为该地区以地表温度为基础的研究提供更精细可靠的地表温度产品。     

中巴地球资源一号卫星CCD图像质量评价和交叉定标研究

使用定量分析方法评价了中巴地球资源卫星CCD相机遥感数据质量 ,在此基础上利用LANDSAT 7ETM 对CCD的对应波段进行交叉定标计算 ,得到了一组CCD的参考定标系数。在遥感数据质量评价研究中 ,使用统计分析方法计算得到了CCD相机图像数据的条纹强度 ;应用结构函数方法计算获得了CCD的噪声数据 ;通过功率谱计算 ,对比分析了CCD和LANDSAT 7ETM 对应波段图像空间纹理特征。该文通过交叉定标计算 ,得到了CCD相机前 4个波段的参考定标系数、动态范围和噪声等效反射率等参考指标 ,并对这组定标系数进行了验证 ,从验证结果中发现CCD1,2 ,3和LANDSAT 7ETM 对应波段反射率最大相差 1 98% ,最小0 0 3% ,平均差要低于 1 31% ,而波段 4最大也仅相差 4 4 1% ,平均差 3 0 2 % ,证明计算得到的交叉定标系数具有较高的参考价值     

地图数字化位置误差的协方差函数

针对数字化地图的精度,利用平稳随机过程的理论来估计位置数据的不确定性,提出了一套计算方法,主要内容包括运用平稳随机过程的各态历经性,对任意点坐标的X、Y按距离拟合求定其协方差,其特点是应用了统计估计原理,使得到的结果更为合理和简便。