投影寻踪门限回归模型在年径流预测中的应用

为预测年径流这类同维复杂动力系统，提出了投影寻踪门限回归（PPTR）模型。构造了新的投影指标函数，用门限回归（TR）模型描述投影值与预测对象间的非线性关系，并用实码加速遗传算法优化投影指标指数函数和TR模型参数。实例的计算结果表明，用PPTR模型预测年径流是可行而有效的。PPRT模型简便、适用性强，克服了目前投影寻踪方法计算量大、编程实现困难的缺点，有利投影寻踪方法的推广应用，为解决高维非线性复杂预测问题提供了新途径。     

基于HASM-SSOR模型的近60年来中国气温与降水变化趋势模拟

为了改善HASM模型计算速度慢及存储量大等问题,提出了一种快速有效算法(HASM-SSOR),并以高斯合成曲面为例验证了该方法的有效性。利用全国752站1951—2010年的气象观测资料,对近60年的平均气温、降水分别采用多元回归与HASM-SSOR相结合的方法及多项式回归与HASM-SSOR相结合的方法进行模拟与分析;近60年平均气温、降水拟合的复相关系数分别为0.9923、0.9987;并对1951-2010年各年代际的平均气温、降水的变化趋势进行拟合与分析,发现各年代际气温变化并不一致,全国平均气温呈上升趋势,平均上升率为0.35℃/10a,全国降水平均变化率为9.4mm/10a,无明显的变化趋势。     

1986―2008年广东沿海海平面变化趋势

根据1993-2008年TOPEX和Jason-1观测的南海海面高度资料和1986-2008年广东省沿海验潮站潮位资料,分析南海绝对海平面及广东沿海相对海平面变化趋势,结果显示:近16年南海(绝对)海平面平均上升率为4.5 mm/a,近23年广东沿海相对海平面上升率为2～3 mm/a,较南海绝对海平面上升率低1～2 mm/a:月平均海平面及年平均海平面变化均存在极强的同步性,在年平均海平面变化中,验潮站的最高值一致出现于2001年.预估未来30年南海海平面比常年升高9～17 cm.海平面上升将加剧珠江口感潮河段的咸潮灾害.     

中国人均生态足迹和生物承载力构成的变动规律

基于熵值法提出能够衡量生态足迹和生物承载力构成多样性的生态足迹构成指数和生物承载力构成指数两个新概念,计算并构建了中国人均生态足迹构成指数和生物承载力构成指数较为理想的ARIMA预测模型分别为ARIMA(2,1,1)、ARIMA(1,1,1).结果表明,2006～2010年,中国人均生态足迹构成指数将在波动中有所下降,生物承载力构成指数持续下降,未来4年可持续发展潜力在波动中也将有所降低.中国人均生态足迹构成指数与10个驱动因素的偏最小二乘回归分析发现,正相关因素依次为城镇人口、第一产业产值、总人口、进出口贸易总额、第三产业产值,负相关因素依次为政府消费、农业人口、居民消费、人均GDP、第二产业产值.     

西安城市化与水资源利用关系的量化研究

基于1997-2010年的统计数据,利用统计分析软件SPSS17.0的主成分分析导出西安城市化水平综合得分,进而运用所建立的回归模型分析了西安城市化与城市用水量、用水效益、人均用水水平之间的定量关系.结果表明:西安城市化发展中,生产用水量随城市化的推进呈三次函数曲线型降低,生活用水量则相反;用水效益与城市化呈线性增长关系;人均生产用水量随城市化水平的提高呈三次函数曲线型降低,人均生活用水量则相反.据此,提出未来西安在城市化推进过程中应重视优化产业结构,发展节水技术,改善用水结构,提高用水效益,实现城市化与水资源、水环境的协调发展.     

空间软数据及其插值方法研究进展

由于对地观测技术的迅速发展,空间数据的种类和数量增长迅猛,由空间数据反演得到的各种信息日趋膨胀,这些反演结果中的信息不少以软数据的形式出现。在实际应用中,这些软数据往往与空间插值的目标变量具有一定的相关性,甚至成为控制目标变量空间分布特征的重要因素。然而,由于这些数据通常表示为非数值形式,在计算和处理上存在着一定困难,以致被传统的插值方法所忽视,从而造成信息浪费。近来出现的空间软插值方法是一种利用空间软数据作为辅助信息并以改善插值效果的方法,能够较好的处理并利用软数据所隐含的信息,具有较好的应用发展前景。本文根据空间软数据的特点及其分类,系统综述了空间软插值方法及其应用领域。首先分析了空间数据软硬性质的根本区别,论述了软数据的分类和“硬化”方法,然后介绍空间插值模型中对空间软数据的集成方法和原理,最后对空间软插值方法及其应用研究领域进行了展望。     

MPAS动力框架和伴随模式简介以及未来扩展和应用

跨尺度大气预报模式(MPAS-A)的动力学框架是非结构化的球面质心Voronoi网格,它代表了过去几十年来数值天气预报最重要进展之一.MPAS-A具有开放性、计算机程序和文件规范性、科学性及先进性等特点,因此可选其作为未来全球四维变分资料同化系统模式,目前已经发展了MPAS-A的切线线性模式和伴随模式.选择MPAS-A...     

基于广义回归神经网络的全球表层海水1°×1°二氧化碳分压数据推演

表层海水二氧化碳分压是评估海洋碳源汇强度的关键参数,但其实测数据较少、时空分布极不均匀,导致二氧化碳交换通量的估算有很大的不确定性,海洋源汇特征就不能确切获取。为了解决这个难题,在收集的表层大洋二氧化碳地图(Surface Ocean CO₂ Atlas,SOCAT)实测数据集基础上,运用广义回归神经网络建立二氧化碳分压与经纬度、时间、温度、盐度和叶绿素浓度间的非线性关系,构建了1998-2018年间全球1°×1°经纬度的表层海水二氧化碳分压格点数据,其标准误差为16.93μatm,平均相对误差为2.97%,优于现有研究中的前反馈神经网络、自组织映射神经网络和机器学习算法等方法。根据构建的数据所绘制的全球表层海水二氧化碳分压的分布与现有研究有较好的一致性。     

基于磁镜结构的Wang-Pan方法在磁强计在轨标定中的应用

磁通门磁强计(FGM)的磁补偿随时间会发生缓慢变化; 因此,提高FGM磁补偿的标定精度对实现高精度磁场测量至关重要.最近,一种基于磁镜结构的标定方法被提出,本文将其称之为Wang-Pan方法Ⅱ.本文分析了Wang-Pan方法Ⅱ在太阳风、地球磁鞘和磁尾电流片区域的适用性.我们发现,磁镜结构或线性磁洞事件个数的增加有助于降低Wang-Pan方法Ⅱ的计算误差; 此外,事件的背景磁场强度和磁场耗散程度会显著影响Wang-Pan方法Ⅱ的计算精度.Wang-Pan方法Ⅱ在太阳风和磁尾电流片中的计算误差在±0.2 nT以内的概率高达70%,在磁鞘中计算误差比太阳风及磁尾电流片中的大了约1个数量级.为了提高利用磁镜结构标定磁补偿值的精度,我们研究了线性磁洞事件的多个参数特征对磁补偿计算误差的影响,该研究结果将为Wang-Pan方法Ⅱ的应用提供磁镜结构或线性磁洞事件的筛选参考准则.