气候变化对秦岭北陂径流过程的影响机制研究——以灞河流域为例

综合运用距平分析、连续小波变换（CWT）、交叉小波变换（XWT）、小波相干（WTC）和时滞相关性分析等方法对秦岭北坡灞河流域径流与六大气象因子进行了多尺度分析。结果表明：水文气象因子在不同时频域中存在1~4个显著性周期,且都能通过95%置信水平检验;太阳黑子数8~11.4 a的显著性周期对同时间尺度年均SOI和年均MEI的连续小波能量谱具有明显的影响;交叉小波变换和小波相干分析相结合的方法在识别水文和气象要素的共振周期、相位角变化、丰枯阶段转换、时滞性、相关性、突变与显著性检验等方面具有独特的优势;同期降水是灞河流域径流形成和变化的控制性因素,年均太阳黑子数的影响作用微乎其微,月均流量滞后月均AOI0个月或8~9个月时的相关系数绝对值达到最大,滞后月均SOI2个月或7~8个月达到最大,滞后月均MEI6~8个月达到最大。     

体育与地理空间的国内研究进展

基于对国内文献的搜集和整理,从体育的内涵辨析和学科演进梳理着手,对体育人才、体育产业、体育活动以及体育场地与地理空间的关系4 个方面进行综述。研究发现：体育人才、体育产业、体育活动和体育场地均具有很强的地理特征和空间指向性,体育人才与地域文化和历史关系密切,体育产业受基本经济地理格局深刻影响,体育活动具有明显空间差异特征;体育场地是城市空间的重要组成部分;体育学科内涵在持续拓展,与地理学的交叉将是一个重要机遇;人文地理学在学科综合、关注视角、研究方法和技术手段等方面具有较好的学科优势,能够很好地参与体育研究,推动体育现象的全景揭示和深度解析。     

一种计算补偿最小二乘正则化参数的最优化方法

在半参数模型补偿最小二乘估计中,如何有效地计算正则化参数是求解的关键。在建立一种新的补偿最小二乘模型的基础上,基于广义交叉核实与L曲线准则,采用最优化方法计算正则化参数。仿真计算表明,本文方法是一种计算正则化参数更为有效的方法。     

ROSAT选射电源的性质：Ⅰ.样本

ＲＯＳＡＴ卫星的全天巡天观测到了一大批射电星系和各种活动星核,为我们研究这些活动性剧烈的河外天体的辐射机制、多波段辐射相关性以及各类星系核之间的演化联系提供了重要数据。通过将ＲＯＳＡＴ全天巡天观测与ＰＭＮ射电（５ＧＨｚ）巡天观测进行交叉证认,我们得到了６４２颗天射电源。对这些对应体随后进行的光学证认构建了一个星系和活动星系核的大样本。其中３１１个对应体（占５２％）被过去的光学观测证实为河外天体（包     

多波束水深数据不确定度研究

针对目前多波束水深数据质量评定问题,提出一种基于交叉检查的多波束水深数据质量评定方法。该方法计算原始水深的不确定度信息,利用多波束交叉测线成果水深信息,分析交叉检查区域水深差值与不确定度相符情况。试验结果表明,不同的多波束软件得到成果水深及其不确定度不同,所提方法能检查出多波束成果水深与其不确定度不符程度。     

基于地形高程的云南省降雨量空间插值方法研究

以云南省1961-2010年多年平均降雨量和云南省数字高程模型为基础数据源,通过对降雨数据的分析,将数字高程模型作为影响降雨强度的主要因素,引入到降雨量空间预测的多元地理统计中,并利用协同克里格算法构建降雨强度与地形高程之间的数学关系模型,对云南省年平均降雨数据进行空间插值模拟。插值结果与距离权重法、一阶局部多项式法、二阶局部多项式法、样条函数法、普通克里格法等其他5种空间数据插值方法进行对比与分析,并通过分析各个交叉检验统计量来验证评估数据的误差,从而选取出最优的空间插值方法。结果显示,普通克里格法和协同克里格法对降雨量空间插值的效果和精度高于反距离法、局部多项式法和样条函数法,而协同克里格法由于考虑了地形高程对降雨量的影响,具有更好的插值效果,因而更适合山地降雨数据的空间插值。     

交叉台链无线电导航定位中几何精度因子算法

罗兰C系统常用单台链双曲线算法进行定位.我国台站的分布导致定位精度下降,为了改善台站分布对精度的影响,对罗兰C交叉台链双曲线的几何精度因子(GDOP)算法进行了推导.并运用MATIAB工具仿真了南海(16°N,107°E)到(25°N,118°E)区域的几何定位因子分布.对单台链和交叉台链算法的几何精度因子进行了对比,...     

带分类值排列算法的改进的Parallel Sets

针对分类型可视化工具Parallel Sets任意排列分类值产生较多交叉的不足,提出了基于中位数的启发式分类值排列算法,自动优化分类值布局顺序,减轻视图中的可视混乱,而后应用改进的Parallel Sets分析了全球恐怖主义数据库。实验结果表明,改进的Parallel Sets可清晰展现国际恐怖主义数据库中各分类值间的关联,从而辅助用户获取不同恐怖组织的行为特征等隐性信息;基于中位数的启发式分类值排列算法简单高效,适用于数据量较大、分类值较多的数据集。     

集成学习支持的复杂地貌类型区土壤全钾含量自适应曲面建模

土壤属性空间分布受复杂地学环境要素影响,空间分异特征十分明显,用单一全局插值模型进行土壤属性模拟,难以实现高精度模拟。对于空间不连续、全局插值模型精度有限及适应性差的特点,本文提出了一种集成学习支持的、融合地学环境变量的土壤属性自适应曲面建模方法（ASM-SP）。利用2013年采集的110个样点数据,使用回归克里金（RK）、贝叶斯克里金（BK）、普通克里金插值法（OK）、反距离加权法（IDW）、ASM-SP,分别对青海湖复杂地貌类型区进行土壤全钾含量的插补。本文采用逐点交叉验证（LOOCV）插值方法模拟精度。结果表明,ASM-SP不仅考虑了地学环境变量与土壤属性的非线性关系,而且融合了多个模型的适应性优势,是实现复杂地貌类型区土壤全钾含量的高精度模拟的一种新方法。