Long-Term Trend and Abrupt Change for Major Climate Variables in the Upper Yellow River Basin

On the basis of the mean air temperature, precipitation, sunshine duration, and pan evaporation from 23 meteorological stations in the upper Yellow River Basin from 1960 to 2001, the feasibility of using hypothesis test techniques to detect the long-term trend for major climate variables has been investigated. Parametric tests are limited by the assumptions such as the normality and constant variance of the error terms. Nonparametric tests have not these additional assumptions and are better adapted to the trend test for hydro-meteorological time series. The possible trends of annual and monthly climatic time series are detected by using a non-parametric method and the abrupt changes have been examined in terms of 5-yr moving averaged seasonal and annual series by using moving T-test (MTT) method, Yamamoto method, and Mann-Kendall method. The results show that the annual mean temperature has increased by 0.8℃in the upper Yellow River Basin during the past 42 years. The warmest center was located in the northern part of the basin. The nonlinear tendency for annual precipitation was negative during the same period. The declining center for annual precipitation was located in the eastern part and the center of the basin. The variation of annual precipitation in the upper Yellow River Basin during the past 42 years exhibited an increasing tendency from 1972 to 1989 and a decreasing tendency from 1990 to 2001. The nonlinear tendencies for annual sunshine duration and pan evaporation were also negative. They have decreased by 125.6 h and 161.3 mm during the past 42 years, respectively. The test for abrupt changes by using MTT method shows that an abrupt wanning occurred in the late 1980s. An abrupt change of the annual mean precipitation occurred in the middle 1980s and an abrupt change of the mean sunshine duration took place in the early 1980s. For the annual mean pan evaporation, two abrupt changes took place in the 1980s and the early 1990s. The test results of the Yamamoto method show that the abrupt changes mostly occurred in the 1980s, and two acute abrupt changes were tested for the spring pan evaporation in 1981 and for the annual mean temperature in 1985. According to the Mann-Kendall method, the abrupt changes of the temperature mainly occurred in the 1990s, the pan evaporation abrupt changes mostly occurred in the 1960s, and the abrupt changes of the sunshine duration primarily took place in the 1980s. Although the results obtained by using three methods are different, it is undoubted that jumps have indeed occurred in the last four decades.     

汉江流域极端水文事件时空分布特征

利用1960-2012年汉江流域15个气象站点的日降雨资料和3个水文站同时期日径流资料,分析了9个极端降雨指数的空间分布规律,运用广义极值分布（GEV）、Gamma分布两种极值统计模型对各站点的最大1 d降雨、最大3 d降雨极值样本进行拟合,遴选描述降雨极值分布规律最优概率模型,进而推算给定重现期下的降雨设计值,并分析其空间分布规律;选用Gumbel、Clayton和Frank这3种Copula函数建立降雨-洪量极值联合分布模型,优选最合适的Copula函数,由此计算给定重现期下的洪量设计值。结果表明：GEV分布模型能更好地模拟降雨极值序列,不同重现期下的降雨极值在空间上均呈西低东高的特征;3种Copula函数中,Frank Copula函数能更好地拟合降雨-洪量相关关系,由此推求的洪量设计值大于单变量拟合设计值。     

带有变量中误差非正态模型中的Box—Cox变换

Ｂｏｘ－Ｃｏｘ变换主要用于得到近似正态分布的随机变量，线性模型中的响应（因）变量Ｙ（或经过变换的Ｙ）通常建立在精确测量无误差的独立变量集上，本文研究独立变量中的测量误差（即变量中误差）对Ｂｏｘ－Ｃｏｘ变换中参数估计影响，研究结果表明，忽略变量中的误差将产生变换参数估计的偏离，该结论由分析论证和随机模拟得以支持。     

水文双变量重现期分析及在干旱中应用

单变量水文统计中一些广为接受的概念在多变量环境下尚缺乏深入分析,也易被误解,如N年内重现期大于等于T的多变量事件发生的次数与N/T的关系。实践中,多变量联合重现期与其边缘分布变量重现期的一些经验关系被发现并通过了案例验证分析,但缺乏解释和推导。基于GH Copula推导了双变量联合重现期与边缘分布变量重现期的关系以及双变量事件发生次数与其重现期、变量相关程度间的定量关系。以昆明56年的逐月SPI(Standardized Precipitation Index)和SRI(Standardized Runoff Index)识别了干旱事件,采用GH Copula构建了干旱历时和烈度的联合分布函数,验证了双变量联合重现期与边缘分布变量重现期的关系以及多变量事件发生次数与其重现期的定量关系。表明不宜以“and”第1重现期是否接近于比该干旱事件的旱情更重的干旱发生的平均时间间隔来说明干旱特征值重现期分析的合理性。变量的相关性不强时,需谨慎采用边缘分布变量重现期的较大值近似代替“and”事件的第1重现期。     

基于单目视觉的钻杆位姿识别技术研究

钻杆自动装卸技术作为智能钻探装备领域的关键技术,制约着煤矿井下钻探装备的自动化和智能化发展,现有钻杆自动装卸系统主要依靠机械结构和接近开关进行定位,存在定位精度差自动化程度低的问题。针对此问题,提出一种基于单目视觉技术的钻杆位姿识别算法,利用摄像机拍摄含有合作目标的图像,解算摄像机与合作目标之间的相对距离和姿态,通过固定坐标变换,推导钻杆相对于机械手的位姿,引导机械手进行钻杆自动装卸。首先,确定系统总体方案,利用小孔成像原理和张正友标定法建立摄像机成像数学模型,求解摄像机内外参数;然后,使用棋盘格标定板作为被测钻杆的合作目标,根据小孔成像模型和空间成像关系,建立空间任意平面的单目测距模型,计算得到相机光心与合作目标点的距离;最后,通过摄像机成像模型得出合作目标的姿态矩阵,结合摄像机内外参数,经坐标转换求解得到合作目标在世界坐标系中的姿态矩阵,再通过固定坐标变换完成钻杆位姿识别。为验证算法准确性,在室内进行了钻杆位姿识别试验,试验中对每张现场图片进行重复测距与姿态估计,结果显示钻杆距离识别偏差在0.12%之内,钻杆姿态识别偏差在1.08%之内,满足钻杆自动装卸精度要求。试验结果表明,基于单目视觉技术的钻杆位姿识别算法真实有效,利用该算法可实现钻杆定位智能识别,提高钻杆自动装卸精度和钻探装备的智能化水平。      

非线性层析技术在琼东南天然气水合物成像中的应用

琼东南海域地震剖面上存在大量的含气特征,同相轴下拉、明显的速度横向变化等,因此水合物之下地层存在成像模糊且归位不准等问题,本文利用基于非线性层析的深度偏移方法提升成像精度。该方法采用全三维体的层析成像反演法建立深度域速度模型,通过对深度偏移道集拾取RMO量,并对其进行反偏移计算运动学不变量;在建立层位、倾角等骨架信息约束的混合模型基础上,利用运动学不变量进行速度层析,使得RMO最小以实现模型更新。该方法避免了常规速度更新的多次迭代偏移,能极大地提升层析效率,并能充分利用剖面骨架和倾角信息,获得高精度的速度模型。在琼东南水合物资料的实际应用中,有效地消除了含气对地层的影响,获得高精度的深度域成像结果。     

由GOCE引力梯度张量不变量确定卫星重力模型的半解析法

提出了利用半解析方法解算重力场与稳态海洋环流探测器(gravity field and steady-state ocean circulation explorer,GOCE)引力梯度张量不变量观测值来恢复全球卫星重力模型的方法,该方法比最小二乘方法效率高,同样可给出模型的验后方差。推导了半解析法快速解算引力梯度张量不变量的理论公式,给出了该方法利用卫星重力梯度观测数据快速求解重力场模型的基本步骤。利用89.5°倾角圆形严格重复轨道上的模拟梯度观测值验证了半解析方法用于张量不变量解算的理论严密性,并利用GOCE任务61 d 梯度仪坐标系(gradiometer reference frame,GRF)下无噪声和有噪声的I₂和V_zz模拟观测值进行了模型反演和结果分析。结果表明,利用I₂观测值求解模型的精度略优于仅用V_zz分量解算模型的精度。     

融合光谱指数与高分影像的塑料大棚语义分割模型

针对现有场景分类方法特征表征能力差以及单视角遥感影像分类精度难以提升的问题,提出一种融合多尺度注意力的多视角遥感影像场景分类方法。首先,将航空图像和地面图像构造成正负图像对,并划分为训练集、验证集和测试集;其次,构建融合多尺度注意力的卷积神经网络并训练,通过特征融合模块得到融合注意力且表征能力更强的特征,实现多尺度特征学习;然后,利用训练的多尺度注意力网络分别提取航空图像和地面图像特征并进行融合;最后,基于融合后的特征使用支持向量机进行场景分类。实验结果表明,相比现有方法,所提方法在两个公开数据集上均取得了更高的分类精度,改善了单视角场景分类效果,同时也证明了多视角所提供的补充信息能进一步提升遥感场景分类的准确性。

     

一种改进包模型的遥感图像检索方法

目的 提出了一种改进的包模型图像检索方法,使用本底图像构建视觉词汇字典。在建库过程中,通过近似KD-Tree搜索本底图像局部不变特征与入库图像特征间的对应匹配关系,并记录该关系;图像检索时,搜索检索图像与本底图像特征的对应关系,进而计算与入库图像的关系。该方法仅保存本底图像的局部不变特征,可实现感兴趣区域的图像检索。实验结果表明,该方法在提高图像检索准确性的同时,可以减少所需存储局部不变特征的数量。     

采用力矩平衡原理建立地图视觉平衡模型

提出了一种基于力矩平衡原理的视觉平衡模型,该模型将定性的评估转化为定量的评估方法。基于C^#+ArcGIS Engine平台,利用3幅代表性的地图作为实验用图,证明视觉平衡模型的计算结果与用户的视觉感受一致。