基于支持向量机的雷暴潜势预报初探

根据2008—2010年夏季邵阳地区的NCEP全球再分析资料(分辨率为1°×1°)和闪电定位资料,利用支持向量机(SVM)分类方法建立该地区雷暴潜势预报模型,并用测试样本检验了该模型的预报能力,同时与Logistic回归模型和Bayes判别法的预报效果进行了比较。结果表明,SVM模型的预报准确率为86.21%,虚警率为15.25%,漏报率为13.79%。对比三种模型的TSS技术评分,发现使用SVM方法建立的模型对邵阳地区雷暴预报的效果最好,评分值为0.79。因此,SVM方法所建立的模型可以为邵阳地区6 h的雷暴潜势预报提供一定的参考价值。     

基于贝叶斯方法的贵州高原百花水库水体营养盐变化及评价(2014—2018年)

为了确定百花水库营养盐变化特征,选取百花水库5个监测点2014年1月-2018年7月共28个月份的水质实测数据,分析溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷和总氮的年际变化特征.采用基于熵权法赋权的贝叶斯理论对5个监测点的水质综合状况进行评价,并结合水库的实际状况,从生态修复、工业污染源、沉积物中营养盐、水库季节性热分层及农业与生活污染源5个方面对其水质变化的影响因素进行分析.结果表明:2014-2018年水体环境波动较大;除总氮外,各污染指标浓度均有不同程度的下降;综合水质后验概率表明百花水库水质有逐渐变差的趋势;总氮和总磷治理应成为百花水库污染治理的主要方面;生态修复工程的开展和工业污染源的削减是百花水库水质转好的主要影响因素,农业与生活污染源的增加是百花水库水质转差的主要影响因素.     

基于反射光谱和模拟MERIS数据的太湖悬浮物遥感定量模型

利用地物光谱仪研究了太湖水体的反射光谱特征,通过对比分析,发现580nm反射率值和810nm的反射峰高是太湖悬浮物的敏感波段,并通过光谱微分的方法,发现840nm附近的一阶微分与悬浮物浓度相关性最好,基于上述结论,分别建立了太湖悬浮物的反射光谱和一阶微分遥感定量模型,并利用反射光谱数据,模拟MERIS数据的波段设置,结果表明MERIS第5、12、13波段可以很好的估测太湖的悬浮物浓度.     

台风路径数值预报模式的并行化及路径预报误差分析

国家气象中心台风路径数值预报模式经过串行优化及程序并行, 成功地实现了在国产超级计算机神威上的并行运算, 并可满足业务时效要求。基于并行程序及神威机计算平台的台风路径数值预报业务系统于2002年6月30日投入实时运行, 其初估场与侧边界条件从T106L19模式产品升级为T213L31模式产品 (称为基于T213台风预报系统, 原串行系统称为基于T106台风预报系统)。通过对2002年夏秋季台风路径的检验, 总体来看, 基于T213台风预报系统48 h内的平均路径预报误差小于基于T106台风预报系统的路径预报误差。对西行及西北行登陆的台风, 基于T106台风预报系统的48 h预报好于基于T213台风预报系统的预报。对于转向台风而言, 转向后的预报, 基于T213台风预报系统的预报要好于基于T106台风预报系统的预报, 有效地减小了基于T106台风预报系统对转向台风路径预报的系统性误差:即台风转向后预报路径较实况路径偏西。     

Alternative Fuzzy Cluster segmentation of remote sensing images based on Adaptive Genetic Algorithm

Remote sensing image segmentation is the basis of image understanding and analysis. However, the precision and the speed of segmentation can not meet the need of image analysis, due to strong uncertainty and rich texture details of remote sensing images. We proposed a new segmentation method based on Adaptive Genetic Algorithm (AGA) and Alternative Fuzzy C-Means (AFCM). Segmentation thresholds were identified by AGA. Then the image was segmented by AFCM. The results indicate that the precision and the speed of segmentation have been greatly increased, and the accuracy of threshold selection is much higher compared with traditional Otsu and Fuzzy C-Means (FCM) segmentation methods. The segmentation results also show that multi-thresholds segmentation has been achieved by combining AGA with AFCM.     

测井解释中煤层含气量评价方法对比研究

随着煤层气勘探的不断深入,对煤层含气量预测精度提出了更高的要求。基于煤层含气量测井响应特征,分析测井参数与含气量的相关性,提出MIV（Mean Impact Value）技术与LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）结合的测井参数优选策略,优选最优测井参数作为网络建模的输入自变量组合,通过粒子群算法优化LSSVM网络核心参数,最后构建一套适用于煤层含气量预测的MIV-PSO-LSSVM模型。在此基础上,分别对比分析LSSVM、PSO-LSSVM、MIV-LSSVM和MIV-PSO-LSSVM模型对煤层含气量的预测性能,并与传统多元回归方法进行了对比,利用拟合优度和均方根误差对此5类模型进行评价。结果表明：PSO优化下的LSSVM模型预测精度得到有效提升,结合MIV方法优选测井参数可大幅度改善神经网络建模性能,MIV-PSO-LSSVM模型可实现煤层含气量高精度预测,为煤层气勘探及其储层评价提供新的技术支撑,且本研究的建模策略及思想可广泛应用于其他机器学习建模研究领域。     

内蒙古典型草原和草甸草原相对花粉产量重估

相对花粉产量（RPP）是利用地层花粉数据定量重建古植被的重要参数,但目前估算的不同地区同一植物类型的RPP多存在差异。为了解植被盖度计算方法对花粉产量的影响,本项研究利用卫星影像数字化重新计算了内蒙古锡林郭勒典型草原和乌拉盖草甸草原采样点周边100 m以外的植被数据,利用ERV模型重新估算了主要花粉类型的RPP,并运用景观重建算法（LRA）进行了检验。锡林郭勒典型草原ERV模型分析显示,ERV子模型1结合1/d距离加权法与植被-花粉数据拟合度最高,得到的相关花粉源范围（RSAP）为1470 m;以蒿属为参照种（RPP=1±0）,各科属RPP依次为藜科（0.53±0.03）、十字花科（0.17±0.01）、唐松草属（0.14±0.02）、菊科（0.09±0.01）、莎草科（0.08±0.006）、委陵菜属（0.07±0.01）、禾本科（0.050±0.003）。乌拉盖草甸草原ERV模型分析显示,ERV子模型1结合Prentice距离加权法与植被-花粉数据拟合度最高,得到的RSAP为770 m;以蒿属为参照种（RPP=1±0）,各科属RPP依次为藜科（5.85±0.58）、蓼科（5.27±0.37）、石竹科（5.15±0.47）、莎草科（4.16±0.13）、菊科（1.63±0.09）、百合科（0.49±0.08）、唇形科（0.38±0.06）、禾本科（0.200±0.004）。重估的RSAP和RPP均与首次估算时存在差异,表明植被盖度计算方法确实会影响RSAP和RPP。景观重建算法对RPP检验结果表明,卫星影像数字化估算的RPP重建的植被盖度与实际植被的相关性更高。

     

基于WiFi和WSN的室内外混合定位研究

充分考虑不同数据源在变化场景下的数据差异性和行人在导航定位服务中的空间认知习惯,提出了一种融合可视地标与不可视地标的行人相对定位方法。利用基于传感器复合证据理论的方法构建目标路径的不可视地标（如磁场变化、WiFi更新等）,检测GoPro Fusion设备获取的全景影像中的视觉显著的可视地标及其与采样点间的相对空间方位属性;根据行人实时获取的传感器数据和地标方位信息分别推估行人在目标路径中可能停留的路段区域;采用贝叶斯概率融合方法融合可视地标与不可视地标数据进行行人定位结果推估。实验结果表明,融合多源数据可以解决单一场景下行人定位精度不足的问题。在传感器特征较少的单一场景下,与基于不可视地标的行人定位方法相比,该方法的精度提升了12.78%。     

基于正交投影和广义投影（POCS）算法的研究进展

目的 在于提请有关读者关注近年来关于图象重建的凸集投影算法的进展,这一重要的方法及应用。方法主要讨论了基于正交投影和广义投影的算法。对基于正交投影的算法,并讨论了一般形式的加权松弛格式,这包含了分块格式和同时格式。并以三个定理报道有关的算法收敛性结果。结果 分别包含了相容和不相容条件和弱强收敛下的结果。对基于广义投影的算法,有关的基本概念和例子,基本算法的收敛性结果。结论 报道最近关于引入松弛系数的工作和在CT图象重建中的应用。     

CTBTO国际数据中心地震数据处理软件研究进展

全球台网地震震相有效关联与快速精确定位是地震监测和禁核试核查的核心问题之一。禁核试条约组织（CTBTO）筹备委员会临时技术秘书处（PTS）国际数据中心（IDC）自成立以来,一直致力于台网震相自动关联有效率及自动处理公报质量的提高,以减轻分析员的工作量。NET-VISA作为IDC下一代全球震相自动关联和事件检测定位软件,使用概率模型和贝叶斯方法找到解释检测观测结果的最佳事件集,进而从这些观测结果中生成自动处理地震公报。测试结果表明,NET-VISA产生的公报要比IDC目前使用的全球关联方法生成的自动处理公报SEL3更加完整和精准。本文介绍了NET-VISA方法的基本原理和测试进展,最后对CTBT北京国家数据中心参加NET-VISA测试中朝鲜6次核试验的NET-VISA关联结果作了分析对比。