北太平洋海温与次年盛夏副热带高压的遥相关响应

选取1952-2005年北太平洋月平均海表温度（SST）资料，经过奇异值分解分析表明：6月份日界线附近西风漂流区的海温集中了北太平洋海温场的主要信息，西风漂流区与赤道冷水区的海温存在遥相关震荡，并且在6月份达到全年的最高值，11月份其振幅出现次高值。6月西风漂流区的海温（SST）可视为来年盛夏（7-8月）西太平洋副热带高压的强弱变化的信号：当6月份西风漂流区的海温（SST）偏低，则来年盛夏西太平洋副热带高压偏强；反之，则来年盛夏西太平洋副热带高压偏弱。     

大孔径闪烁仪测量戈壁地区感热通量

利用2008年6月11～30日在金塔开展的"绿洲系统非均匀下垫面能量水分交换和边界层过程观测与理论研究"期间第一阶段戈壁下垫面大孔径闪烁仪(LAS)的观测资料,用混合对流方法和自由对流方法分别计算了戈壁感热通量。结果表明,对于利用LAS资料计算地表感热通量的方法中,混合对流方法相对于自由对流方法更加适用,且混合对流方法中Andreas给出的参数相对于DeBruin的参数更加适用于戈壁下垫面。此外,LAS测得的感热通量相对涡动相关方法的值较大,提高了地表能量闭合度。     

一种改进的GNSS高维模糊度快速降相关算法

为了提高GNSS高维模糊度的解算效率,提出一种改进的GNSS模糊度快速降相关算法.算法采用对称旋转排序策略和延后降相关策略对下三角Cholesky分解的整数高斯变换算法进行改进.通过模拟和实测数据进行验证,结果表明,改进算法在一定程度上减少了降相关过程中的条件方差交换次数和整数高斯变换次数,从而有效提高了解算效率,增强...     

基于决策树特征提取的支持向量机在岩性分类中的应用

由于支持向量机属于黑箱模型,因此在进行模型学习时无法直接对特征进行选择,而决策树模型在递归创建的过程中自身具有一定的特征选择能力。针对岩性分类问题,本文将决策树和支持向量机结合,通过决策树的建立,在考虑特征重要性的前提下,利用树节点的高度对特征进行提取,并将具有更高分类能力的特征送入支持向量机进行岩性分类。结果表明:通过决策树的特征提取,减少了支持向量机模型的输入特征,从而有效控制了模型的复杂度,使得模型更加稳定并具有更高的分类精度,测试集精度能够提升10%以上。     

基于GA-SVM封装算法的高光谱数据特征选择

封装型的特征选择算法相对于过滤算法而言更有助于提高分类精度,因此在当前计算技术及效率快速发展的背景下必将成为未来之趋势。本文以支持向量机(SVM)为分类器,遗传算法(GA)为特征子集的搜索算法,构建了封装型的特征选择算法GA-SVM,并用ENVI/IDL语言编程实现,最后以HYPERION高光谱数据为例对算法予以应用。结果表明,GA-SVM算法可从196个波段中选择出13个波段,同时分类精度较不做特征选择时提高了约4%。由此可见,GA-SVM封装型特征选择算法具有较好的同时优化特征子集和SVM核函数的性能,可为当前高光谱数据的特征选择提供一个较好的算法。     

昆明呈贡次生红黏土物理力学指标统计规律研究

为分析昆明呈贡次生红黏土物理力学指标的统计规律,以呈贡吴家营片区69个岩土工程勘察钻孔的275组次生红黏土试样的指标数据为研究对象,基于统计分析原理,运用SPSS统计分析软件,分析了13个指标的变化范围、平均值、标准差、变异系数及指标与深度的相关性,总结次生红黏土的物理力学特性,拟合指标间的线性经验公式,用偏斜度和峰值法检验指标的正态分布规律。结果表明:次生红黏土的土粒相对密度大,塑限和液限低,以可塑状态为主,压缩性高,抗剪强度低;指标与深度的相关性不高,力学指标的离散性比物理指标大,次生红黏土指标的离散性比原生红黏土大;指标间的相关性总体较弱,孔隙比、压缩系数、湿密度及内摩擦角与含水比呈负相关,压缩模量、黏聚力、湿密度及塑性指数与天然含水率呈正相关;仅湿密度、孔隙比和内摩擦角服从正态分布。研究结果为昆明呈贡地区岩土工程设计、土工参数的选取提供参考,为次生红黏土地区的工程防灾减灾提供基础依据。      

相关距离分析与勘察钻孔取样间距的合理确定

在场地岩土工程勘察中,为使所取土样之间满足数据独立性的要求,本文提出应使钻孔取样间距等于土的相关距离,这样能真实、准确地反映地基土的特性。根据Vanmarcke提出的随机场模型,结合数理统计和随机过程理论,采用递推平均法计算得到土的相关距离,其计算数据来自现场静力触探试验。     

热-机碎岩孕镶金刚石钻头的设计及试验研究

为提高钻进效率,合理利用钻进过程中产生的热量,本文采用摩擦热能辅助机械能碎岩（简称：热-机碎岩）的方法,将氮化硅作为摩擦元件引入孕镶金刚石钻头中,以提高钻头工作层的钻进性能。本文通过对钻头水口、摩擦元件的尺寸计算,钻头胎体、结构的设计,制造了一种新型热-机碎岩孕镶金刚石钻头（简称：热-机碎岩钻头）,并与常规六水口钻头和三水口钻头开展了室内钻进试验对比。结果表明,与六水口钻头和三水口钻头相比,热-机碎岩钻头加入摩擦元件后能够因摩擦生热而使岩石产生弱化作用,钻头钻速提高,在相同钻井液流量下最高可比六水口钻头的机械钻速高33.3%。热-机碎岩钻头胎体的磨损程度比三水口钻头小,热-机碎岩钻头可用于强研磨性地层的钻进。     

遗传算法优化的支持向量机湿地遥感分类——以洪河国家级自然保护区为例

湿地遥感分类作为湿地管理、监测与评价的重要手段,受到了广泛的关注。遗传算法(GA)借鉴了生物进化规律进行启发式搜索寻优,支持向量机(SVM)是一种新型的空间数据挖掘方法,二者相结合可以发挥各自的优势,寻找到支持向量机的全局最优参数,从而较准确地对湿地进行遥感分类。以洪河自然保护区为例,采用遗传算法优化的支持向量机方法进行了湿地遥感分类研究。同格网搜索下的支持向量机湿地遥感分类及最大似然监督分类对比,结果表明,遗传算法优化较格网搜索方式总精度提高了7.29%,较最大似然监督分类提高了12.06%,方法改善了沼泽、草地与裸地三种地物间的区分,是湿地遥感分类的有效手段。     

提高月降水量预报精度的一种尝试

用原始数据建立的多元自回归预报模型,虽然对气压,气温,绝对湿度的预报精度很高,但对月降水量的预报粗度较低,改用自典型相关因子建模,大大提高了月降水量的预报精度,对气压,气温,绝对湿度的预报亦有所改进。