基于拉格朗日插值法修正地形影响的分布式降水模型研究

降水量一直是进行水文分析计算的输入项，对其分布状况的模拟直接影响水文分析成果精度。降水中心位置及其中心降水量对暴雨分析尤为重要，而目前尚未见对降水中心位置方面的模型研究。在对目前国内外降水模型分析的基础上，根据天气系统降水如不受地形影响其降水量等值线在平面上的分布近似为一组同心椭圆这一原理，建立了一种能够模拟次降水过程的降水中心位置及其中心降水量的新型分布式降水数学模型，并对其进行地形影响因素修正。由于模型建立原理简单，易于实现对流域未设站研究点的实时降水量估计，同时由于模型能够指明降水中心位置及其中心降水量，因此在流域暴雨分析和洪水预报中具有实用价值。模型经实践检验具有较高精度。     

地球空间信息学的机遇

从地球空间信息产业和地球空间信息技术发展的前景两个侧面阐述了美国劳工部把地球空间技术与纳米技术、生物技术一起确定为新出现的和正在飞速发展中的三大最重要的技术的原因 ,并分别从时空信息获取、加工、管理和服务 4个方面对地球空间信息未来的技术发展作了简要的叙述     

“全息”地图研究初探

地图产品种类层出不穷,全息地图近年来成为焦点走进人们的视野。本文首先明确了与全息地图相近的三维地图和全景地图的概念;然后,简要阐述了传统的光学全息地图与新兴的全息位置地图的概念、原理以及几种地图产品的差别。在此基础上,分析了两种冠以"全息"二字地图的发展现状,并探讨了它们未来发展的主要方向。     

集合卡尔曼滤波同化中雷达位置的敏感性研究

针对对流尺度集合卡尔曼滤波（EnKF）雷达资料同化中雷达位置对同化的影响进行研究。为了考察强对流出现在雷达不同方位时集合卡尔曼滤波同化雷达资料的能力,以一个理想风暴为例,设计了8个均匀分布在模拟区域周围的模拟雷达进行试验。单雷达同化试验中,初期同化对雷达位置较敏感,而十几个循环后对雷达方位的敏感性降低。造成初期同化效果较差的雷达观测位于模拟区域正南和正北方向,这两部雷达与模拟区域中心的连线垂直于风暴移动方向（即环境气流的方向）。双雷达试验的结果表明,正东、正南、正西和正北方向的雷达组合观测会使同化初期误差较大,这说明并不是所有与风暴连线成90°的雷达组合都能在短时同化中得到合理的分析结果,还需要都处于模拟区域对角线上（即与环境气流成45°夹角）,同化效果才较好。短时同化后的确定性预报结果表明,较大分析误差也会导致较大预报误差。这些分析误差主要是由于同化初期不准确的集合平均场驱动出的不合理的背景误差协方差造成的。当背景场随着同化循环得到改进后,驱动出的合理的背景误差协方差使得不同位置雷达同化造成的差异逐步减小。基于上述结果,引入迭代集合均方根滤波（iEnSRF）算法,结果显示使用该算法后,雷达位置对同化效果的影响减小,同化不同位置的雷达资料均能有效降低分析和预报误差。      

顾及位置关系的网络POI地址信息标准化处理方法

针对互联网POI(兴趣点)地址信息中广泛存在的地址要素不完整、文字表达不一致等不规范现象,提出一种顾及位置关系的网络POI地址信息标准化处理方法,首先对POI信息进行切分提取并逐层匹配地址树模型;然后基于4种位置关系从标准POI库中选出相应集合,作为丰富和修正非标准POI地址要素的候选;最后通过最小粒度地址要素的回溯,实现POI地址信息的快速标准化处理。试验表明该方法可以获得较高的准确率,尤其适用于在互联网数据环境中的POI地址信息标准化。     

广义残差地形模型及其在局部重力场逼近中的应用

研究了残差地形模型中的非调和性问题,比较了基于棱柱体和球冠体的积分模型,提出了基于球冠体积分的广义残差地形模型。以泊松小波径向基函数为构造基函数,结合广义残差地形模型,融合多源实测重力数据构建了局部区域重力场模型。研究结果表明:基于棱柱体积分的残差地形模型精度较低,在山区可能引入毫伽级以上的误差,建议采用更为接近真实地形表面的球冠体积分模型。相比于原始的残差地形模型,基于球冠体积分的广义残差地形模型能更为精确地逼近局部重力场模型中地形因素引起的高频效应。     

基于多尺度特征融合网络的云和云阴影检测试验

基于深度学习的高分辨率光学影像云检测过程中,云和云阴影及其边缘细节丢失较为严重,主要原因在于不同尺度空间语义信息特征融合存在不足。针对该问题,本文构建一种基于深度学习的多尺度特征融合网络（Multi-scale Feature Fusion Network, MFFN）的云和云阴影检测方法,该算法结合防止网络退化的残差神经网络模块（Res.block）、扩大网络感受野的多尺度卷积模块（MCM）和提取并融合不同尺度信息的多尺度特征模块（MFM）。试验表明,本算法能提取丰富的空间信息与语义信息,可取得较为精细的云与云阴影掩模,具有较高检测精度,其中云检测准确率达0.9796,云阴影检测准确率达0.8307。同时,该工作可为深度学习技术应用于业务云检测提供理论支持及技术储备。     

基于数据质量分析的TECR周跳处理算法

针对电离层活跃期或磁暴发生时,现有周跳探测算法未能正确探测并修复周跳的问题,提出了基于数据质量分析的电离层总电子含量变化率（以下简称电离层速率,TECR）拟合残差算法。通过对电离层拟合残差进行数据质量分析,可自适应确定最优拟合历元数,利用此历元数拟合得到的TECR拟合值可有效削弱电离层延迟影响。为保证周跳修复的准确性,采用搜索再判定与TECR补充检测方法对周跳修复值进行验证与确认。通过高电离层延迟条件下的实测数据对本文算法进行验证分析,实验结果表明该方法能够消除电离层延迟影响,实现电离层活跃期时的周跳探测与修复。     

热河生物群爬行类化石Monjurosuchus splendens中文译名讨论及其属种分类位置研究简史

Monjurosuchus splendens是辽宁西部热河生物群中最早被正式命名的爬行类化石,该属种名称在最初以英文发表的论文中并没有明确其含义,导致它的中文称谓有“文珠龙”（属名）、“荣耀满洲鳄”、“楔齿满洲鳄”等几种说法。本文认为属名（Monjurosuchus）应尊重最初命名者论文中的日文摘要表述的含义,称之为“满洲鳄”,而种名（splendens）的拉丁文并不是“楔齿”之义,应按其本义译为“华丽”,因而Monjurosuchus splendens的正确中文译名应为“华丽满洲鳄”。华丽满洲鳄的分类位置、以及其与辽宁西部另一爬行类化石“东方喙龙Rhynchosaurus orientalis”的关系长期以来亦存在着不同看法,直到20世纪末和21世纪初Monjurosuchus splendens作为有效属种名称被再次确认且被正确归入离龙目（Choristodera）。本文回顾了该属种研究历史及其分类位置的认识变化情况,支持将其归入离龙目（Choristodera）满洲鳄科（Monjurosuchidae）、而且“东方喙龙Rhynchosaurus orientalis”为华丽满洲鳄Monjurosuchus splendens的晚出同物异名这一观点。