模糊时间序列模型在短期气候预测中的应用

将模糊时间序列模型引入短期气候预报,利用重庆34个地面气象观测站的逐日观测资料(1971—2007年)和重庆市旱涝灾害监测预警决策服务系统计算的干旱指数和洪涝指数等资料,运用模糊时间序列模型分别对2001—2007年重庆市城口县1月降水、1月平均气温的预报结果(年度预测)和重庆市春旱指数的预报结果(年度预测)进行了模糊时间序列分析,预测了2004—2007年的发展趋势,用2004—2007年实测值与预测结果进行了比较,并与加权集成、人工神经网络集成、数据挖掘集成等模型进行了精度比较和分析.结果表明:模糊时间序列模型各项精度评定指标优良,并且计算简单,具有一定的实用价值.     

非线性Schrödinger方程的一个线性化紧致差分格式

对非线性Schrödinger方程给出了一个线性化紧致差分格式,运用不动点定理和能量方法证明了格式的唯一可解性,还运用能量方法和数学归纳法,避开困难的先验估计,证明格式在空间方向和时间方向分别具有四阶和二阶精度,数值算例验证了格式的精度和数值稳定性.     

拉萨紫外辐射特征分析及估算公式的建立

本文利用2005~2010年的辐射观测资料对拉萨地区紫外辐射的时间变化特征及紫外辐射与总辐射比值的变化特征进行了分析,结果表明,紫外辐射与太阳总辐射的变化规律基本一致,日变化表现为正午大、早晚小;季变化特征是夏季6月最大,冬季1月最小.紫外辐射日累积值6年平均为0.87 MJ·m-2·d-1;紫外辐射有逐年递减的趋势.紫外辐射与总辐射比值也存在着明显日变化,表现为正午大、早晚小的规律;其季节变化也是夏季最大,冬季最小.紫外辐射与总辐射比值6年平均为0.0418;紫外辐射与总辐射比值也呈现逐年递减的趋势.利用2010年大气质量数和晴空指数,建立了适合于拉萨紫外辐射估量的公式,估算值的瞬时值与观测值的平均相对误差最大为8.66%,紫外辐射日累积重构值与观测值平均相对误差仅为5.5%.     

异常气温作用于水稻一维能量模型的数值分析

应用动力学方程建立四川内江市水稻的生长模型,通过FORCAL和MATLAB对方程参数拟合,并进行数值分析和定性分析,为水稻产量预报和气温对水稻生物量的影响评估提供科学依据。在传统的一维能量模型基础上,将水稻对外界能量的摄取能力与水稻生长季中的气温变化规律联系起来,得到水稻的生长曲线x（t）,并通过相平面轨迹得到x—T曲线,定性分析水稻的临界气温和最快生长率出现时间。通过低温对水稻分蘖期和高温对生殖生长期影响的比较,得出如下结论：水稻后期受高温影响比前期受低温影响严重。     

开放式空间基础信息平台的发展特征与技术内涵

基于测绘和地理信息产业发展背景,针对日益增长的数据融合、实时共享、深度处理和个性化的需求,对数字城市中测绘服务特征进行分析,重点介绍符合云计算模型的开放式计算环境、多路径数据更新、多源数据一体化集成、全尺度城市编码、自适应空间数据处理和动态在线制图等理论、方法与关键技术。在此基础上,研制开发了开放式空间基础信息平台,并成功应用于数字深圳的建设中。     

日本Mw9.0地震前GRACE卫星重力变化

利用GRACE重力卫星月重力场数据,通过去相关与高斯滤波等方法获取日本大地震震前震源区周缘年度、季度和年度差分重力变化,以及若干点位时间序列重力变化;分析结果表明:日本大地震前5年内在震源区周边出现了比较明显的卫星重力异常正负交替和迁移现象,至震前1－2年,震区周边形成了明显正负异常区,正重力异常区重力增加现象明显;点位重力时间序列分布指出了日本MW9.0级地震前存在与1976年唐山地震类似的重力变化现象。这些结果反映了日本大地震震前震源区周边地下物质运动、质量迁移和能量积累等问题,为研究该地震的孕育过程提供了证据。     

时间序列InSAR技术中的形变模型研究

时间序列InSAR技术,包括PS-InSAR技术和小基线集InSAR技术, 能有效克服传统D-InSAR的失相干限制, 逐步成为形变测量中的实用化技术。但是, 现有时间序列InSAR技术主要采用线性函数对真实形变进行模拟, 在真实形变呈现强烈的非线性时, 这种处理将不能得到正确的形变结果。本文就时间序列InSAR的形变模型问题展开研究, 首先从干涉相位模型解算的方法入手, 深入分析了线性形变模型的不足, 当干涉点目标的密度不够并且真实形变的非线性较强时, 干涉相位方程的解将会发散。根据魏尔斯特拉斯逼近定理, 提出以高阶多项式取代线性形变模型, 并给出了基于多项式形变模型的干涉相位方程解算方法。 利用太原市2003-2009年的23景ENVISAT ASAR影像, 分别采用线性形变模型和三次多项式形变模型, 利用小基线集技术进行了形变反演。将这两种方法得到的结果分别与水准测量结果进行了比较。结果表明, 采用多项式形变模型不仅能取得更高的形变测量精度,而且能提高点目标的密度。由于高阶多项式总能比低阶多项式更准确地拟合连续函数, 因此本文提出的多项式形变模型在时间序列InSAR形变监测中具有广泛的应用价值。     

基于时间序列分析和灰色理论的建筑物沉降预测模型研究

基于时间序列分析方法建立建筑物沉降预测模型,其中通过二次移动平均法提取出沉降监测序列中的趋势项,并在此基础上采用灰色系统理论动态GM（1,1）模型进行趋势项预测。实际算例结果表明,该模型能够较好地预测沉降变化的发展趋势,并具有较高的预测精度,证明了该预测模型具有一定的可行性和有效性。     

全球定位系统的新进展（讲座六）——广域实时精密定位技术和三频电离层延迟改正

介绍了广域实时精密定位的基本原理和关键技术,并用实例证实了该系统能为双频用户提供精度优于10cm的平面坐标以及精度为1～2dm的高程,具有广阔的应用前景。论文还介绍了利用三频组合观测值来消除电离层延迟的方法,指出了这些方法的优缺点。     

中波红外图像条纹处理方法

卫星搭载的有效载荷在进行在轨对地观测过程中,受仪器本身特性和地球固有特性因素的影响,在图像上会产生多种观测失准和干扰现象。如图像旋转现象,蝴蝶结效应以及探元非均匀性条纹现象等。针对这类可以预见到的冗余和条纹,对仪器设计优化以及借助卫星星历轨道等辅助数据和成熟的图像处理算法可以对其实现有效地恢复。仪器在轨运行期间新引入的周期性或非周期性干扰,则需综合运用多种数据来源和关于干扰产生原理的先验知识,并结合图像处理手段实现图像恢复,同时保存原有辐射信息的真实性,为定量研究提供高质量可靠的数据准备。本研究针对某卫星中波红外图像干扰条纹,利用星上定标数据,并通过条纹现象分析和产生机理分析,探索了一种新的基于空域信号补偿原理的图像干扰条纹处理算法,通过大量图像数据处理实践证明,该算法对图像质量改善明显,且在动态范围和辐射信息保存方面优于传统频域滤波算法。