Solving multicollinearity in dam regression model using TSVD

Targeting the multicollinearity problem in dam statistical model and error perturbations resulting from the monitoring process,we built a regularized regression model using Truncated Singular Value Decomposition(TSVD).An earth-rock dam in China is presented and discussed as an example.The analysis consists of three steps:multicollinearity detection,regularization pa-rameter selection,and crack opening modeling and forecasting.Generalized Cross-Validation(GCV) function and L-curve criterion are both adopted in the regularization parameter selection.Partial Least-Squares Regression(PLSR) and stepwise regression are also included for comparison.The result indicates the TSVD can promisingly solve the multicollinearity problem of dam regression models.However,no general rules are available to make a decision when TSVD is superior to stepwise regression and PLSR due to the regularization parameter-choice problem.Both fitting accuracy and coefficients’ reasonability should be considered when evaluating the model reliability.     

应用卫星、雷达资料的强对流天气预报预警系统

利用2005—2008年3—9月亮温（TBB）资料,采用逐步判别分析法建立强对流天气预报方程,判别监测区域内某一云团未来可能产生区域性强对流天气、局地性强对流天气、无强对流天气;同时采用指标叠加法判定某云团有无强对流天气。在统计福建省多年冰雹、雷雨大风的雷达回波参数的基础上,确定大冰雹、冰雹、雷雨大风强对流天气的雷达参数（强度、风暴顶高度、垂直液态水含量、回波顶高等）阈值,并根据当天的0℃、-20℃高度与风暴顶的高度差,将CINRAD雷达产品中输出的风暴逐个进行筛选,对系统判定可能出现大冰雹、冰雹、雷雨大风的强风暴输出其未来1h内将影响区域信息。     

Filling Some Black Holes: Modeling the Connection Between Urbanization,Infrastructure, and Global Service Intensity

This empirical article combines insights from previous research on the level of knowledge-intensive service in metropolitan areas with the aim to develop an understanding of the spatial structure of the global service economy. We use a stepwise regression model with the Globalization and World Cities research network's measure of globalized service provisioning as the dependent variable and a range of variables focusing on population, infrastructure, urban primacy, and national regulation as independent variables. The discussion of the results focuses on model parameters as well as the meaning of outliers and is used to explore some avenues for future research.     

利用逐步回归分析红山地磁台观测数据质量

选用逐步回归分析方法,利用红山地磁台2009年观测数据的基线值数据,计算台站地磁观测系统的温度系数与滑动系数以及年剩余均方差,通过这3个指标的结果,给出观测系统受这3个参数影响的程度,为控制红山台地磁观测数据的质量提供依据.同时,对台站合理的选用基线值提供有力帮助.     

基于多项Logit模型的土地覆被分层分类方法研究

探讨了一种利用多项Logit模型分层提取土地覆盖专题信息的方法.考虑客观存在的异物同谱现象,构建分层分类体系,针对不同层的地物类别选取不同的预测变量构建多项Logit模型,分步骤地提取各地物类专题信息.将此方法应用于美国蒙大拿州中部地区的土地覆盖专题信息提取,结果表明,该方法较常规的使用同一组特征变量构建单一模型一次性地划分所有地物类的方法在总体分类精度上有了明显改善.     

多尺度城市地表温度降尺度方法

针对目前星载热红外传感器的空间分辨率低,无法满足城市尺度的生态环境研究需求的现状,该文选择地表覆盖类型复杂的区域,根据研究区土地覆盖类型,选取归一化植被指数(NDVI)、城市不透水面指数(ISA)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)等因子加入DisTrad模型,采用移动窗口逐步回归统计地表温度和因子的线性关系,利用半方差曲线函数和均方根误差综合确定最优移动窗口的大小,以提高地表温度降尺度精度。研究结果表明:改进的DisTrad模型在地表覆盖类型复杂区域,具有良好的降尺度目视效果,且具有较高的降尺度精度,尤其在低植被覆盖的建筑区、水体区域具有更高的精度。     

华南区域模式在湖南省的2 m温度预报检验与订正研究

基于2019年8月至2020年7月华南区域模式（CMA-GD）预报和湖南97个国家站2m温度实况,开展了模式温度预报检验和逐步回归订正技术研究。结果表明,华南区域模式2m温度预报与实况变化趋势基本一致,预报偏差具有明显日变化,白天准确率下降、夜间升高,随着预报时效的延长,偏差增大;夏半年预报偏差大于冬半年;湘西预报效果优于湘东;00时起报的2m温度预报优于12时起报。基于华南区域模式预报产品,区分起报时次和季节的2m温度预报逐步回归订正预报效果较好,订正后预报相对于模式预报误差下降、准确率提高,有明显正技巧,对12时起报的模式预报效果改善更大,不同站点订正效果略有差异,对预报误差较大站点,订正效果明显。     

贵州铜仁坝黄磷矿中铀赋存状态的逐级化学提取研究

贵州铜仁坝黄磷块岩矿床富集放射性元素铀,利用逐级化学提取分析方法对该地区黄磷矿中铀的赋存状态进行探究,有助于进一步探讨磷块岩型铀矿的分布规律、成矿机理及铀资源的综合开发。本文采用经修改的Tessier法流程,提取了水溶态、可交换离子态、碳酸盐结合态、铁锰氧化物结合态、有机质黄铁矿态、强酸提取态和残渣态等七种不同形态的铀。研究发现:黄磷矿中的铀主要以独立铀矿物和类质同象置换的形式存在,分别占37.83%、37.21%,少量铀(占24.96%)以分散吸附形式存在。分析表明:独立铀矿物在富磷、黄铁矿脉和镜面擦痕发育的岩层中含量较高,说明热液活动有利于独立矿物形式铀的富集;类质同象铀与黄磷矿中的磷含量呈正相关关系,铀元素可能是以离子置换的方式赋存于胶磷矿的晶格缺陷中;吸附形态铀的含量受到岩石中黏土矿物含量和黄铁矿脉的影响,有机质黄铁矿态是吸附形态铀存在的主要方式,少量铀通过扩散作用吸附于黏土矿物表面。除类质同象铀因其存在形式不易被提取利用外,独立铀矿物及吸附形态铀对于未来优化资源配置具有现实意义。     

汝箕沟煤矿煤灰熔点的逐步回归分析

煤灰熔点是评价煤工业用途的一项重要指标,针对矿区煤质灰熔点建立适宜的数学模型是一个值得重视的问题。根据逐步回归分析的基本原理,利用在汝箕沟煤矿收集的43组灰分产率、灰成分与灰熔点数据,建立了该矿煤的灰熔点与显著变量之间关系的回归方程。通过F-检验和相关系数检验,表明回归方程有一定的置信度,误差分析显示回归分析效果较好。     

高光谱遥感土壤有机质含量信息提取与分析

通过分析室外实测的土壤光谱与室内测定的土壤化学成分之间的关系,利用单相关分析和线性回归等统计学方法,结合光谱微分技术,建立了武汉地区土壤有机质含量预测模型。选取精度较高的反射率对数的一阶微分模型应用到Hyperion影像中,获得了研究区土壤有机质分类图。