安塞县退耕还林工程与农业生态经济社会系统协同效应的分析——基于VAR模型的实证分析

针对黄土丘陵区退耕还林工程与农业生态经济社会系统协同性研究滞后的现实,运用向量自回归模型(VAR),通过对安塞县1995–2014年相关数据的分析,明确了其协同效应。退耕还林工程结果表明:退耕还林工程对农业生态经济社会系统产生作用的同时,农业生态经济社会系统的改变也反作用于退耕还林工程,明确了退耕还林工程与农业生态经济社会系统之间存在协同互馈的效应。在这一协同过程中,退耕还林工程对农业生态系统的贡献率达34%,明显高于退耕对农业经济系统、农业社会系统的贡献率;农业经济系统对退耕还林工程的影响程度最为明显,贡献率最高点达55.3%且常年稳定,这些都与现实状况相一致。基于此,为了推进退耕还林工程与农业生态经济社会系统的优化耦合,需要在增强生态功能基础上,通过发展碳汇产业促使生态功能的经济显化,构建以提高区域内资源的有效利用率为核心的农业产业–资源链。     

完全Q矢量的引入及其诊断分析

参照准地转Q矢量推导,考虑天气系统发展的主要热力强迫因子－非绝热加热作用,引出考虑非绝热效应的完全Q矢量的概念,并应用于实例分析。结果表明,完全Q矢量能较清楚地揭示暴雨天气系统的演变;考虑了湿过程的完全Q矢量在暴雨的诊断过程中显示了更大的优越性;定性而言,完全Q矢量散度的辐合中心或辐合线、散度场和锋生函数场有助于确定暴雨的落区,暴雨区正好落在低层完全Q矢量散度场辐合中心和锋生函数场正值中心之间;定量而言,低层完全Q矢量散度场辐合中心和锋生函数场正值中心大小对暴雨强度有显著的指示作用。因而在暴雨的诊断和预报过程中完全Q矢量散度和锋生函数是两个重要的参数。     

A Nonlinear Representation of Model Uncertainty in a Convective-Scale Ensemble Prediction System

How to accurately address model uncertainties with consideration of the rapid nonlinear error growth characteristics in a convection-allowing system is a crucial issue for performing convection-scale ensemble forecasts. In this study, a new nonlinear model perturbation technique for convective-scale ensemble forecasts is developed to consider a nonlinear representation of model errors in the Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System(GRAPES)Convection-Allowing Ensemble Predi...     

基于? -SVR算法的隧道围岩位移演化规律预测

针对目前广泛应用的灰色理论、遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)等方法预测隧道稳定性的缺陷，提出应用稳健性能较好的? -SVR（support vector machine）算法对非对称连拱隧道围岩位移演化规律进行预测研究。应用加速混合遗传算法搜索? -SVR最优参数，以提高? -SVR的预测能力。将预测结果与灰色理论、BP神经网络预测结果进行比较，显示? -SVR算法学习和预测精度高。     

参数优化LSSVM的巷道围岩松动圈预测研究

最小二乘支持向量机方法(LSSVM)在处理小样本、高维数、非线性的问题时,具有求解速度快、易于描述非线性关系的优良特性。但是,该方法得到的模型拟合精度和泛化能力依赖于其相关参数,因此,提出基于粒子群优化算法(PSO)的LSSVM参数优选方法。最后,用该模型对巷道围岩松动圈进行了预测研究。结果表明,PSO优化的LSSVM模型具有收敛速度快、计算精度高的特点,说明该模型是合理、有效的。     

以夹角调制的矢量地图可逆水印算法

传统水印嵌入方法往往导致原始载体数据质量的下降,而可逆水印技术由于能完整恢复原始载体数据,因此,在精度要求较高的矢量地图版权保护应用中具有较高的适用性。目前,栅格图像的可逆水印算法研究较为成熟,而在矢量地图领域则主要借鉴栅格图像的相关方法,由于没有充分利用矢量数据的组织特性,因此鲁棒性不强。针对上述问题,本文以矢量地图坐标点之间的基本空间关系在常规地图操作前后的不变性,提出一种鲁棒的矢量地图可逆水印算法。算法首先利用道格拉斯—普克方法将要素点分为特征点与非特征点两类,在此基础上计算每个非特征点与其相邻前后特征点连线所构成的夹角。在水印嵌入时,利用该夹角来映射水印比特位,并通过调整非特征点坐标来对该夹角进行调制以实现水印信息的嵌入。实验表明该算法所生成的水印具有一般可逆水印的不可感知性与可逆性,同时,对旋转、平移、要素排序、裁剪、压缩、简化等攻击也具有较好的鲁棒性。     

试用矢量表示岩层真厚度

在野外地质测量工作中,岩层真厚度历来使用标量计算。文中证明：如果规定在导线前进方向上,凡是自下部向上部测得的岩层真厚度为正厚度,反之则为负厚度,可以使用公式Ｍ＝Ｌ·［ｓｉｎβ·ｃｏｓε·ｃｏｓ（－λ）＋ｓｉｎε·ｃｏｓβ］进行岩层真厚度计算。该公式各参数的取值范围与野外实测剖面过程中各数值可能出现的范围相同,而且所有数据均可直接取于野外实测剖面数据记录表,不需要对数据作任何处理,计算过程简单准确。其计算结果不但可得出岩层的真厚度,而且还可真实地反映出岩层之间的上下关系,从而使岩层厚度具有矢量性质。     

基于对象关系数据库的矢栅一体化查询与操作研究

在分析矢量栅格数据特点的基础上,提出一系列矢栅一体化查询函数,基于PostgreSQL/PostGIS数据库,实现了支持栅格数据存储与组织的扩展数据类型,并对栅格数据类型与PostGIS矢量数据一体化查询函数进行了扩展实现。最后,通过实例验证了矢栅一体化查询函数的表达能力和解决实际问题的应用前景。     

海底双相随机介质声反射的SVM神经网络分类识别研究

考虑海底沉积介质为双相介质,为了更好地模拟实际海底底质的不均匀性,将随机介质理论引入双相介质理论。首先,通过基于随机-双相介质理论的高阶有限差分数值技术模拟计算海底底质分别为泥质砂、泥、泥质砾时的地震反射波信号。然后利用小波变换分别求取不同底质的一次反射波的包络作为其特征向量,最后利用基于粒子群智能算法优化的支持向量机神经网络对这些反射波信号进行分类识别。为了进一步考察所用方法的抗噪能力,对正演得到的海底底质反射波信号分别加入10%、30%、50%的高斯白噪音之后再进行分类,支持向量机仍然取得了较好的分类预测效果。基于上述正演模拟及分类识别方法的论证,提出了一套行之有效的微机软件模拟海底沉积物分类识别的一般化流程,这将有利于开展海底沉积物反射特征的进一步研究。     

GRASS数据结构分析

详细分析了ＧＲＡＳＳ的三种数据结构，为设计ＧＲＡＳＳ与其它系统数据格式转换接口提供了基础。