科尔沁湿草甸参考作物蒸散发模拟分析

为探明气候变化下干旱半干旱地区湿草甸参考作物蒸散发(ET₀)影响因子,使用FAO 56 P-M模型对科尔沁湿草甸ET₀进行模拟,利用涡度相关系统对模型的适用性进行评价,并通过通径分析及指标敏感性分析对ET₀的影响因子进行辨识。结果表明:(1)小时尺度模拟精度最高,日尺度次之,月尺度较差,小时尺度上晴、阴、雨3种天气条件下模拟效果不同,晴天最优,阴雨天较差。(2)ET₀年内变化呈单峰曲线状,生长季明显高于非生长季,集中在3—10月,占全年89.79%。生长季典型晴天ET₀逐小时分布特征遵循倒“U”单峰型变化规律。(3)通径分析结果显示,对ET₀的通径系数以及对回归方程估测可靠程度E的总贡献均表现为VPD(饱和水汽压差) > T_min(最低气温) > R_n(冠层表面净辐射)>u₂(2 m高度风速),即VPD为影响ET₀最重要的因子;指标敏感性分析中,在去除VPD后引起的E变化最大,说明ET₀对VPD的变化最为敏感,其次为u₂、T_min和R_n。     

可达性研究动态及测算模型修订

可达性在地理、交通、经济、规划等学科领域的应用日益广泛,但其概念和测算方法仍在不断的探讨之中。通过考察可达性的概念及其有关的研究动态,将可达性定义为空间网络中其他节点的某种流量借助某种交通方式抵达目标节点的难易程度。对5种主要的可达性模型进行比较,将交通站点通勤频次引入基于加权最短旅行时间的可达性模型,提出一个修订的可达性测算模型。运用全国168个地级及以上城市2011年的数据,对未修订和修订的可达性模型的测算结果进行分析对比,修订的可达性模型更能真实地反映可达性信息。     

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用前期海温预报四川夏季气温的EOF迭代方案

应用ＥＯＦ（经验正交函数）迭代方案，考虑多时次历史资料，在全球海区海温与四川盆地气温非同步联系的基础上，以海温为预报因子进行了夏季气温的长期预报。结果表明：西太平洋高温区等关键海区海温的异常对未来四川盆地夏季气温变化有重要影响，由此建立的引入多时次海温的ＥＯＦ迭代长期温度预报方法，具有较强的预报能力     

1972-2019年萨雷兹堰塞湖遥感时序监测与水文特征过程分析

堰塞湖的水文特征过程对于库区洪水宏观调控、预报预警、安全防治等具有重要意义.为了及时掌握萨雷兹堰塞湖水文特征和历史演化过程,本文基于密集时间序列遥感数据,综合调查全面系统地分析了1972-2019年帕米尔高原萨雷兹堰塞湖的水文特征以及时空变化过程;并通过"面积-水位"关系模型重建了1972-2019年萨雷兹堰塞湖的历史...     

结构主动控制系统时间滞后测量与补偿方法

本文研究了结构主动控制系统时间滞后产生的原因,利用作者建立的结构主动控制系统进行了系统时间滞后测量方法的研究,测量得到了该系统时间滞后的具体数值,在此基础上,研究了时间滞后对控制系统的影响,提出了结构主动控制系统时间滞后的三种补偿,即移相法,泰勒级数展开法和预估状态向量法,通过主动控制试验证了时间滞后补偿方法的有效性。     

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。     

综合物探在寻找矽卡岩型矿床中的应用

矽卡岩型多金属矿是我国重要的成矿类型之一,通常利用频谱激电(SIP)、瞬变电磁(TDEM)、可控源音频大地电磁(CSAMT)及高精度磁测等地球物理勘探方法,从直接和间接角度寻找这类矿床。该文介绍了以上方法的应用现状,探讨了物探方法在寻找矽卡岩型矿床中的有效性。     

遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差预报

针对BP (Back Propagation)神经网络模型预测卫星钟差中权值和阈值的最优化问题, 提出了基于遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差短期预报模型, 给出了遗传算法优化BP神经网络的基本思想、具体方法和实施步骤. 为验证该优化模型的有效性和可行性, 利用北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system, BDS)卫星钟差数据进行钟差预报精度分析, 并将其与灰色模型(GM(1,1))和BP神经网络模型预报的结果比较分析. 结果表明: 该模型在短期钟差预报中具有较好的精度, 优于GM(1,1)模型和BP神经网络模型.     

基于自适应时序剖分与KNN的短时交通流量预测

在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN（A-TS-KNN）的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻（K-nearest neighbors, KNN）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）、长短期记忆神经网络（Long-short term memory neural network,LSTM）以及门控递归单元神经网络（Gate recurrent unit neural network,GRU）共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。