基于粗差探寻的回归分析法在沉降监测中的应用

沉降监测工作通常需要长时间进行测量,随着数据量的增大及监测环境的逐渐变化,有可能会导致监测数据出现粗差,以存在粗差的原始数据进行沉降监测分析时,会导致分析预测结果出现较大的错误。本文由正态分布特点出发,对沉降数据使用了粗差探寻的剔除方法,将原始数据中的粗差剔除,再通过回归分析模型进行沉降监测的预测分析。结果表明,粗差探寻能有效地剔除粗差,提高沉降监测的预测精度,平均相对误差由5.795%降低到5.009%。     

吐鲁番市春季灾害性大风的特征及预报方法

在对吐鲁番市春季灾害性大风的天气、气候特征进行分析的基础上,通过对大风出现同时刻历史资料的普查,找出预报因子,建立权重回归和二级判别方程,利用欧洲中心数值预告产品和本站实时资料用PP法做灾害性大风的有、无和强度预报.同时也是在无自绘图只有传真图的情况下进行要素客观预报的一种尝试.     

基于偏最小二乘回归的区域换式风速预报订正技术研究

利用偏最小二乘回归技术,将预报产品作为自变量,相应的自动气象站观测资料作为因变量,对2013-2016年冬季浙江省中尺度区域模式预报近地面风速进行订正和评估。所选956站中多数站点风速订正后有所改善,通过定量分析可知浙江西部地区整体改善效果最好,其中效果明显站点占91.7%;中部地区改善效果明显站点占86.5%;东部沿海地区改善效果略差,明显改善的站点占67%。各地级市整体表现均不错,除舟山地区为49.9%外,其他地区风速改善比例均超过50%。选取2017年1月20日浙江东北地区沿海大风过程分析发现订正后的风速与观测风速更为接近,在定海大岛站点(靠里)中表现尤为明显,订正后的结果具有显著参考价值。     

新型热压WC-Fe基金刚石钻头胎体性能研究

为了提高钻头在坚硬致密岩层中的钻进效果并降低钻头成本,将传统的热压碳化钨（WC）基金刚石钻头胎体中一部分WC用Fe代替。用粉末冶金的方法烧制胎体试块并测试其性能。通过对比性能测试,分析了碳化钨和铁的含量变化对胎体性能的影响规律。应用回归分析和规划求解,分别建立了硬度和耐磨性的回归方程,确定了最优的胎体硬度和耐磨性以及对应的胎体配方。     

极干旱区稀疏荒漠植被地上生物量遥感估算

以库姆塔格沙漠南部阿尔金山北麓山前戈壁区为研究区,借助无人机影像数据准确提取植被覆盖区;采用高空间分辨率WorldView-3数据的估算结果对中空间分辨率Landsat-OLI数据的估算结果进行修正;选取红光反射率波段(RED)、近红外反射率波段(NIR)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)和修正土壤调...     

多元门限回归模型的一种建模方法

本文根据门限自回归模型的基本思想[1]，提出一种多元门限回归模型的建模方法。其特点是充分考虑了预报系统中某些特殊预报因子突变点对预报关系的改变作用。数值实例表明，该模型在模拟和预报精度上比一般线性逐步回归模型有一定程度的提高。     

基于验后方差估计的稳健整体最小二乘方法

根据整体最小二乘的验后方差估计,求出观测值的验后方差,通过方差检验可找出方差异常大的观测值。然后根据经典权与观测值方差成反比的定义赋予它一个相应小的权进行下一步迭代平差,逐步实现粗差定位。通过坐标转换实验,利用一般最小二乘法(LS)、加权整体最小二乘法(WTLS)以及文中提出的稳健整体最小二乘法(RTLS)分别对待估参数进行求解对比,解算结果表明文中提出的方法能对粗差进行有效的定位,且估计量受粗差影响较小,具有稳健性,估算效果优于其它两种方法。     

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。     

贫困村空间分布及影响因素分析——以乌蒙山连片特困区为例

针对目前贫困分布研究以大尺度为主而缺乏对小尺度的关注和致贫因素分析忽略个体效应或背景效应的不足,基于空间贫困视角,以乌蒙山片区为研究区域、贫困村为研究对象,运用空间点模式分析方法探究贫困村空间分布特征,并设计多层线性回归模型从贫困村和县域两个层面综合定量剖析贫困影响因素。研究发现：① 贫困村的空间聚集特征较为明显,总体分布呈现大分散小集中、散点-极核-轴带-团块并存的空间格局。② 贫困村的贫困程度受多层因素的显著影响。其中,村级影响因素为：人口密度、通路率、劳动力比例、遭受自然灾害频次、安全饮用水比例;县级影响因素为：人均地方生产总值、高中阶段毛入学率、植被覆盖率。③ 农村贫困来源于贫困村与县域的双重作用。因此在精准扶贫工作中,政府及相关部门可针对不同尺度对象有针对性地施策,合理配置扶贫资金。     

基于CART集成学习的城市不透水层百分比遥感估算

利用Landsat ETM^＋遥感数据，提出了一种基于CART集成学习的ISP遥感亚像元估算方法，将Boosting重采样技术引入CART分析中，用于提高ISP估算的精度。实验结果表明，该方法的ISP估算性能优于传统的单一CART学习算法，从ETM^＋影像中估算的ISP值与真实值之间的相关系数达到0．91，平均偏差为11．16％。