大桥施工平面控制网的设计与施测

对大型斜拉桥施工控制网的网形优化、精度设计、选点原则、施测方法等进行分析，提出使用的施工控制网网形和施测方案，以保证全桥及主桥与线路连接的整体性，同时满足定位测量、施工放样的需要。     

基于雷达资料的定量降水预报外推算法试验

摘要：目前贵州在短时临近降水预报客观算法方面研究匮乏,而短时强降水常常给贵州造成严重的洪涝灾害和地质灾害。将短时临近降水预报应用于气象防灾减灾、电网输电线路安全预警、水利防洪自动化方面是未来重要的研究应用方向。本文基于灾害天气短时临近系统（Severe Weather Automatic Nowcast System,SWAN）的定量降水预报(QPF)产品进行0～2小时QPF外推试验研究。利用贵州省地面自动站数据、SWAN 输出的1h-QPF产品、SWAN 1h定量降水估测(QPE)产品。选取2018年3次典型暴雨个例进行试验,采用融合订正技术,利用相似离度算法对降水强度位相进行调整、Weibull分布算法对降水极值分布进行订正、改进后的交叉相关法(Improved Cross-correlation Extrapolation Method,COTREC)进行降水外推预报。通过主客观检验对比,初步说明基于Weibull分布算法的降水极值订正对降水极值分布有很好的模拟效果。融合订正外推的贵州省短时临近定量降水预报产品（Nowcasting precipitation forecast of GuiZhou,下文简写为GZ_NPF）在大于5mm以上量级降水的TS检验中评分更高。GZ_NPF的空报率明显降低,但空报率降低的代价是漏报率相对提高。GZ_NPF总的相对误差减小,格点总降水量与实况总降水量更为接近。试验说明新的融合订正外推算法提高了0～2h短时临近降水的预报能力。     

CIMISS中气象观测资料处理入库效率优化方法

气象资料种类多、海量、格式多样复杂,造成综合气象信息共享系统(CIMISS)巨大的处理压力。以高空L波段数据作为个例,进行详细的分析,在数据库表设计上,通过"键-要素"的拆分方式减少数据库冗余,建立合理的索引和分区提高数据表访问效率。在处理流程方面,通过简约化流程减少系统间消息交互和IO,从而优化系统的存储效率。同时简约流程中对比PRO*C和OCI两种入库方式,PRO*C简单高效便于开发,而OCI功能全面但相对复杂,通过比较两种入库方式的效率,系统采用PRO*C方式。高空L波段数据实际运行效果表明,平均28s完成一份数据的处理。对比高空探测数据的处理,简约流程比原流程入库更快。     

一种面向WFS服务的分布式空间连接查询优化策略

研究了一般分布式环境下空间连接查询的优化策略,针对OGC的WFS服务规范的特点,提出了一种基于递归区域划分的WFS服务空间连接查询优化策略。实验结果表明,当查询区域范围内包含的数据量越大时,该策略越能有效地降低查询需要的网络数据传输费用,缩短查询执行时间。     

基于生态足迹的孟连县土地利用结构优化研究

采用生态足迹法对云南孟连县2005—2011年生态足迹进行计算,根据2005—2011年数据运用GM(1,1)灰色预测模型对2020年生态足迹进行预测,得到2020年人均生态赤字将达到2.762 hm2/人,土地利用结构急需调整优化。在此背景下建立以生态赤字最小化和经济效益、社会效益最大化为目标函数的多目标线性规划模型,设置了8个变量和13个约束条件。根据模型求解优化方案,对孟连县2020年土地利用结构进行优化调整,结果表明:相比于优化前,人均生态赤字减少10.87%,经济效益增加0.52亿元,社会效益增加0.001 hm2。优化后的土地利用结构基本上实现了经济、社会、生态效益的统一。     

B／S结构系统的优化问题探讨

本文从系统架构、应用服务器、编码、存储过程四个方面探讨B/S系统的优化,并结合国土资源部网站建设的实践探讨B/S系统优化的一些具体实用方法。     

优化网格法在小面积区域雷暴特征分析中的应用

为满足小面积区域(10 000 km²左右)雷电防御工作准确化、精细化的要求, 选取人工观测半径用以优化1 km×1 km网格的雷电参数。实例分析表明:优化网格法可以修正1 km×1 km相邻网格的年平均地闪密度值的大幅波动, 避免相邻网格突变值的出现。也可以使1 km×1 km网格的雷电日更符合气象意义。并可以准确分析用于表征区域强雷暴分布的平均单位雷电日地闪密度和最大单位雷电日地闪密度等雷电参数。     

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型

利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。