基于多种模型的云南元江哈尼云海景观预报研究

为推动区域旅游事业发展,满足旅游气象服务需求,研究针对云南元江哈尼云海景观进行了立体气象观测和业务预报实验。本研究基于云南元江云海气候站2016—2019年观测数据,利用经验预报法、Logistics回归、支持向量机、决策树分析等方法,进行了云海景观出现与否的二分类预报实验。结果表明：各预报方法间训练样本总体准确率在74.3%—82.2%之间差别不大,但传统经验预报基于云海机理研究背景,预报指标物理意义明确,随着预报经验的积累经验预报2019年TS评分为54.8,优于2016—2018年TS评分46.0,也优于仅使用局地数据的统计学习算法的预报评分,且其他几种统计学习预报方法的检验样本TS评分均不如训练样本评分高。云海景观出现需要水汽条件和大气静稳条件的配合,局地云海气象观测站建设收集的立体气候数据有利于预报人员改进预报指标体系,提高预报准确率,有利于提升区域旅游气象服务能力发展。     

湖南省人工增雨效果检验及效益评估系统方法之一——用五日滑动平均日平均降水选取对比区方法

提出了以日平均降水滤除自然降水的随机变动，同时以五日滑动平均降水寻找自然天气周期和者第二次平滑的办法选择对比区。同时，本文还就五日滑动日平均降水的正态性和正态化问题进行检验，说明经过二次平滑后的日平均降水值符合正态分布。因此，其回归分析和统计检验符合气候学和统计学原理。此方法可用于湘中、湘南阵性降水人工增雨的效果检验和效益评估。系统软件由VB5．0做成，在Windows95／98下运行。     

基于逻辑回归模型和确定性系数的崩滑流危险性区划

崩滑流是崩塌、滑坡和泥石流地质灾害的总称。本文根据逻辑回归模型和贵州省崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF,统计贵州省内崩滑流发生概率与其影响因子之间的函数关系; 并利用GIS技术编制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图。首先根据影响因子子集中已发崩滑流灾害面积和影响因子子集面积来计算崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF; 其次将灾害是否发生作为因变量,影响因子子集发生崩滑流地质灾害的确定性系数CF作为自变量,应用逻辑回归模型统计分析它们之间的函数关系; 然后利用GIS技术计算研究区内各独立属性单元发生崩滑流地质灾害的概率p,按p值10等分标准将研究区划分为10个危险性等级区,并绘制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图; 最后用已发崩滑流地质灾害的分布数据来检验危险性区划的效果。研究结果表明:本文根据逻辑回归模型和崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF,将贵州省分为Ⅰ～Ⅹ的10个崩滑流地质灾害危险性等级区与实际情况基本符合,能够良好地反映贵州省境内发生崩滑流地质灾害的难易程度。     

气象因素对自贡市呼吸道传染病的影响与预警技术研究

为探讨气象要素变化对呼吸道传染病发生的影响,本文利用2009~2013年自贡市疾病预防控制中心呼吸道传染病病例资料和自贡市地面气象观测站的气象资料,对呼吸道传染病与气象因素的关系进行相关性分析,得出了自贡地区呼吸道传染病发病人数的时空变化规律;采用多要素回归积分法建立自贡市呼吸道传染病四季医疗气象预报模型,通过检验该预报模式稳定性较好,将为自贡市各级疾病预防控制中心指导广大城乡居民卫生防疫提供科学依据。      

相关分析方法在长春台1989年地磁观测报告审校修改过程中的应用

对长春台１９８９年地磁观测报告审校、修改过程中，根据地磁日变化在相当范围近似一致性的特点，采用数理统计方法，作相邻两台观测数据的相关分析，检查并修改了该报告存在的许多内在质量问题，同时对某些缺记或仪器工作不正常时段作了修改或补图。     

基于方向信息约束的遥感平台强跟踪定位算法

为了提高机载遥感平台在应对气流抖动和外界强干扰时的定位性能,在加速度自适应截断正态分布的基础上,通过Lagrange乘子法将速度方向信息约束到强跟踪滤波中,得到了基于方向信息约束的强跟踪定位算法。仿真表明:该算法通过在线控制使输出残差强制近似正交,充分利用了方向约束信息。与一般的强跟踪算法相比较,在提高定位精度的同时可及时响应空中机动,较好地解决了机载遥感平台在强机动干扰条件下的跟踪定位问题。     

GPS网中已知点间兼容性检验的探讨

为各项测绘工程建立的GPS控制网都应以一定的已知点作为约束数据进行约束平差,求得网中各点在国家坐标系统或地方独立坐标系统中的坐标成果并得以应用,所以已知点间的兼容性对于保证GPS控制网的整体精度和点位坐标值的正确性非常重要。本文就相关规范的规定提出坐标及边长回归分析法进行已知点间兼容性检验,并使用几种常用的GPS平差软件结合实例进行计算和分析,成功地选定相兼容的已知点;并就实际生产中对已知点的联测和使用提出了建议。     

一种提高影像信息熵的图像预处理方法

简述了影像定量评价对图像处理的重要性,针对图像预处理方法进行了讨论,提出了一种提高影像信息熵的图像预处理方法。通过卫星遥感影像、近景影像和无人机影像的试验,验证了该方法能在有效去除影像噪声影响的同时提高影像信息熵,为有效提高影像匹配成功率及目标识别概率提供了理论基础及解决途径。     

土压缩模量预测回归分析方法

在土压缩模量Es的分析计算中,常用的分析方法是根据土的e-p曲线试验资料建立公式求解,本文引入了数学上的回归分析方法来探讨Es与其它各项物理力学指标参数之间的相关关系,旨在找出对Es影响最显著的指标参数,并建立最优回归方程式,以此来预测Es。研究结果表明:该方法通用性强,应用范围广,亦可推广应用于其它相关领域。     

基于两种机器学习方法分析东海北部海域三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)时空分布

为了解东海北部海域三疣梭子蟹(Portunustrituberculatus)资源时空分布规律,探索更适合三疣梭子蟹资源量预测的模型方法,根据2006—2007年共四个季度在东海北部海域的底拖网调查数据,运用梯度提升回归树(gradientboostingregressiontree,GBRT)和支持向量机(supportvector machine,SVM)这两种机器学习方法,分析了三疣梭子蟹时空分布与环境因子之间的关系,同时使用方差解释率(VE)、相对均方根误差(RMSE)以及决定系数R2等指标对不同模型的拟合效果、预测性能以及稳定性等进行了比较,选择其中最佳模型对东海北部海域三疣梭子蟹资源分布进行预测。结果显示, GBRT模型的拟合效果相对优于SVM模型,两种模型的拟合结果均显示底层海水盐度(SBS)为影响三疣梭子蟹资源分布最为显著的环境因子。GBRT模型的预测性能较高且模型较为稳定,其预测结果显示夏季的资源量高于其他三个季节,且各季节所研究海域的东南部均存在一个资源分布的低值区。研究结果预期可为三疣梭子蟹资源分布及资源量预测新方法的探索和分析提供技术指导。