一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标,属于典型的NP-Hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术,以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系,建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里金方差和最大熵为抽样目标,以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件,结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解,并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明,该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度,先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性,能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。     

第22周太阳活动上升期黑子群的一些特点

本文对22太阳周上升段期间的太阳黑子及质子耀斑进行了统计分析,结果表明此期间太阳活动确实存在一些明显的特点。并确定了上升期的活动经度:L220°—300°和L70°—130°。此外对四个强的活动区进行了介绍。     

用微机进行Mie散射算法研究

本文介绍在东海微机上用伦茨算法计算Mie级数的系数,其计算程序已运行成功。计算结果表明此法可使误差传播显著减小,计算精度提高,降低了对微机内存客量的要求,同时,本文得到的计算结果与国外公开发表的计算结果达到同样精度。     

The Influence of Ion-Acoustic Turbulence on the Electron Acceleration in the Reconnecting Current Sheet

Through solving the single electron equation of motion and the Fokker-Planck equation including the terms of electric field strength and ion-acoustic turbulence, we study the influence of the ion-acoustic wave on the electron acceleration in turbulent reconnecting current sheets. It is shown that the ion-acoustic turbulence which causes plasma heating rather than particle acceleration should be considered. With typical parameter values, the acceleration time scale is around the order of 10^-6 s, the accelerated electrons may have approximately a power-law distribution in the energy range 20 ～100 keV and the spectral index is about 3～10, which is basically consistent with the observed hard X-ray spectra in solar flares.     

Harmonic Structures of Gyrosynchrotron Radiation and Cyclotron Maser Instability

1 INTRODUCTIONSolar microwave bursts are usually produced by dtherellt radiation mechanisxns: gyroresonance absorption, Coulomb brernsstrahlung of the thermal baCkground plasma, as well asgyrosynchrotron radiation of the nonihermal electrons (Hildebrandt et al. 1998). Meanwhile,cyclotron or synchrotron maser instabilities may be responsible for microwave spaaes, blips, andtype ill bursts (Wu 1985; Huang 1987; Huang et al. 1996; Huang 1998), which are usuajly superposed on the ambient mi…     

双极化SAR数据反演裸露地表土壤水分

为了较高精度地获取大范围地表土壤水分,提出一种基于双极化合成孔径雷达数据的裸露地表土壤水分反演模型即非线性方程组,通过改进的粒子群算法求解非线性方程组从而得到土壤水分。首先通过AIEM模型数值模拟和回归分析,得到一种新的组合粗糙度,然后模拟分析得到土壤水分与雷达后向散射系数的关系,从而建立雷达后向散射系数与组合粗糙度、土壤水分的经验关系。利用ASAR C波段双极化雷达数据,基于经验关系和改进的粒子群算法即可实现土壤水分的反演。经过黑河流域实测土壤水分数据对模型进行验证,反演结果与实测数据具备良好的相关性(R~2=0.778 6)。与以往同一区域研究成果比较,文中的方法反演精度有所提高,更适用于裸露地表土壤水分反演。     

粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测方法研究

在遥感影像检测中,一般采用多变化阈值来提高检测精度,但会导致运算量的增加。为解决该问题,提出利用粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测新方法。首先采用影像差值法构造差异影像;然后提出利用粒子群和多阈值指数熵的遥感影像分割方法,并将其用于对差异影像进行分割获取变化区域;最后对选取的实验数据进行变化检测,并与基于模糊C均值、双阈值指数熵、三阈值指数熵的非监督变化检测方法进行比较。实验结果显示,提出的变化检测方法其精度为94.77%,本案方法是一种有效地、可靠的遥感影像变化检测方法。     

基于Lévy飞行的粒子群算法在大地电磁反演中的应用

粒子群优化算法在大地电磁测深反演中相较于一般的线性反演算法具有多种优点。然而标准粒子群算法在多维优化问题中存在早熟问题,为此,采用基于Lévy飞行随机游走策略的优化粒子群算法来处理局部最优解,增加寻优能力。通过对地电模型的反演对比表明,改进后的粒子群算法相较于标准粒子群算法适应度值下降速度更快、寻优能力更好。最后将该算法应用于已知钻孔旁实测数据,结果较好,表明该算法具有较好的实用性。     

窝崩区水流结构的概化水槽试验研究

窝崩是长江中下游常见的一种崩岸类型,具有流场结构复杂、发展速度快、破坏力强等特点。为揭示不同类型窝崩三维水流结构的特点,以长江中游虾子沟和下游扬中窝崩为例,设计了一般型与口袋型的窝崩概化模型,开展了相应的水槽试验。采用PIV流场测量技术,获得了一般型和口袋型窝崩的三维流场,研究了这2类窝崩的水流结构。试验结果表明：(1)窝塘及附近区域可分为主流区、掺混区和回流区;(2)一般型与口袋型窝崩回流区流速的最大值分别为主流平均流速的0.19倍和0.27倍,掺混区存在着较大的流速梯度且紊动强度大,掺混宽度沿主流方向逐渐增大;(3)一般型窝崩回流区的垂向平均流速比口袋型大48%～76%,且回流中心相比于口袋型更靠近窝塘外侧,这导致一般型窝崩更易将窝塘内泥沙输运至主流区;(4)在较高主流流速条件下,一般型窝崩窝塘水体与主流的交换速率大于口袋型窝崩,较低主流流速下则相反。