Water level variations in the Neuse and Pamlico Estuaries,North Carolina due to local and remote forcing

Water level time series records from the Neuse and Pamlico River Estuaries were statistically compared to local and distant wind field data, water level records within the Pamlico Sound and also coastal ocean sites to determine the relative contribution of each time series to water levels in the Neuse and Pamlico Estuaries. The objectives of this study were to examine these time series data using various statistical methods (i.e. autoregressive, empirical orthogonal function analysis (EOF), exploratory data analysis (EDA)) to determine short- and long-time-scale variability, and to develop predictive statistical models that can be used to estimate past water level fluctuations in both the Neuse Estuary (NE) and Pamlico Estuary (PE). Short- and long-time-scale similarities were observed in all time series of estuarine, Pamlico Sound and subtidal coastal ocean water level and wind component data, due to events (nor'easters, fronts and tropical systems) and seasonality. Empirical orthogonal function analyses revealed a strong coastal ocean and wind field contribution to water level in the NE and PE. Approximately 95% of the variation was captured in the first two EOF components for water level data from the NE, sound and coastal ocean, and 70% for the PE, sound and coastal ocean. Spectral density plots revealed strong diurnal signals in both wind and water level data, and a strong cross correlation and coherency between the NE water level and the North/South wind component. There was good agreement between data and predictions using autoregressive statistical models for the NE (R² = 0.92) and PE (R² = 0.76). These methods also revealed significant autoregressive lags for the NE (days 1 and 3) and for the PE (days 1, 2 and 3). Significant departures from predictions are attributed to local meteorological and hydrological events. The autoregressive techniques showed significant predictive improvement over ordinary least squares methods. The results are considered within the context of providing long time-scale hindcast data for the two estuaries, and the importance of these data for multidisciplinary researchers and managers.     

上游建库引水对健跳港冲淤影响的经验预测

从分析健跳港水文和泥沙特性出发,探讨了健跳港水动力和河床演变的基本特征,结果表明,尽管健跳港内落潮最大流速大于涨潮最大流速,但该港泥沙净输沙方向还是朝向港内;流域径流对健跳港海床稳定起着重要作用,维护健跳港冲淤平衡的主要动力来自洪水期的径流.利用水沙关系和河相关系模型预测了健跳港上游引水后对该港海床淤积的影响.     

土地规划与土地使用制度改革的关系

文章在论述土地利用总体规划和土地使用制度政策的基础上,分析了两者之间的关系,并就土地利用中出现的问题提出对策.     

声速剖面EOF表示的第一模态解析

为实现对声速剖面EOF表示后第一模态时间系数和空间函数变化规律的解析,提出了一种简化的声速剖面变化模型,即"拐点"深度值和声速值的变化;声速梯度的变化和表层海水温度周期性变化所引起的海水声速变化,通过将4种因素所引起的第一模态空间函数的变化规律与实际声速剖面簇第一模态空间函数的变化规律对比,分析引起实测声速剖面变化的主要因素,最后,分别用深海和浅海实测声速剖面数据对其进行验证。     

基于EMD方法的地心运动时间序列分析

针对时间序列混有的高频信息会影响地心运动规律分析的问题,采用网平移法对IGS提供的GNSS周解进行解算,得到2007-2017年地心运动时间序列,对其进行分解重构,剔除高频项,并利用重构时序对地心运动规律作进一步分析探讨。结果表明：本文解算的地心运动在T_x、T_y和T_z方向的精度均为毫米级。EMD方法重构的时序保留了原序列的基本信息,且抑制了高频项的影响,提高了周期贡献率,3个方向的贡献率分别提高了12.3%、16.7%及6.3%。通过分析重构后的时序发现,周年项振幅为各周期对应振幅的最大值,分别为2.32、1.89和2.07 mm;T_y和T_z方向长期变化趋势较T_x更为明显,分别为0.13和-0.27 mm/a;半年项较小,且在T_x和T_y方向上具有时变性。此外,还发现了一些其他较小的年际变化。     

基于WSR框架的《开发区土地集约利用评价规程》指标体系分析

旨在剖析我国《开发区土地集约利用评价规程》中指标体系存在的问题并提出改进建议。在界定开发区土地集约利用内涵基础上,从要素特征(W维)、利用目标(R维)和评价过程(S维)等3个维度阐述了开发区土地集约利用评价的系统要求,构建关联分析矩阵,对《规程》中评价指标体系的特征差异化、层次完整性和目标关联性等3个方面进行了分析讨论。针对当前《规程》中存在的评价对象混杂、开发区类型需要细化、指标体系不完整、计算方法需修正等问题提出了相应修改建议。     

梅雨降水季节预测的多方法比较

基于1961—2000年逐月降水观测资料和全球大气再分析资料,分析了6—7月长江中下游(108°～123°E,27°～33°N)梅雨的时空分布特征。通过观测诊断和数值试验确定了影响梅雨异常偏多的3个前期因子:4—5月平均的西北太平洋海平面气压正异常;3月至5月北大西洋海平面气压负变压倾向;1月至4月西伯利亚的2 m温度负倾向。利用这3个具有物理意义的影响因子构建了梅雨季节预测模型,该模型在训练期(1961—2000年)和独立预测期(2001—2022年)均具有显著的预测技巧(相关系数分别为0.79和0.77,均方根误差分别为0.59和0.68)。同时,基于相似的潜在预测因子,对比了利用偏最小二乘回归方法和5种机器学习方法(随机森林、轻量级梯度提升机、自适应提升、类别型特征提升、极端梯度提升)建立的预测模型的技巧。虽然训练期(1961—2000年)偏最小二乘回归和机器学习建模拟合效果更高,但在独立预测期(2001—2022年)上述模型的预测技巧显著降低(相关系数均低于0.44,均方根误差均大于0.93),出现了明显的过拟合问题。本研究强调梅雨的短期气候预测应建立在物理机制基础之上,而使用机器学习方法需谨慎。     

专题地图制图决策系统规则库的设计

在分析已有的专题地图制图决策支持系统的有关理论的基础上,总结相关制图知识,提出规则库设计的方法并设计部分规则实例,最后对规则库如何映射到关系数据库做了一些探讨,并建立了模型。     

基于主体人与地学本体的人-地-GIS关系讨论

“人-地-GIS”关系是地理信息科学及相关研究的基础。传统的人-地-GIS双向联系模型正在向以地学本体为核心的本体中心模型演化。通过主体人与客体人的区分,探讨两者在“人-地-GIS”关系中的地位与作用,分析人-地、地-GIS与人-GIS的相关关系。通过地学本体与本体论的分析,讨论地学本体与科学本体、哲学本体论之间的关系,分析地学本体与类、元数据之间的区别与联系。进而构建以地学本体为核心的“人-地-GIS”关系新模型,该模型整体上分为认知与再现两部分,由核心的本体模型及人的认知层、GIS的模型层与“地学”现象及其关系层构成。以主体人的认知为主线,讨论该模型中各模块的功能与相互关系,指出今后的发展方向。     

面向问题的空间应用表达与实现

讨论空间应用的一种面向问题的表达方法与实现机制。为解决空间应用的描述问题,在建立时空一体化空间数据模型基础上,定义了对SQL进行扩展的时空复合查询语言,实现了对空间应用问题的非过程化描述;研究复杂空间应用的表达问题,讨论时空复合查询语言的限制,并在语言中引入流机制,通过空间应用问题的组合实现更为复杂的空间应用,并支持空间数据分布式计算;最后给出若干空间应用实例及其面向问题的表达。