基于分类回归树分析的遥感影像土地利用／覆被分类研究

以专家知识和经验为基础,综合影像光谱信息和其他辅助信息进行分类的基于知识的遥感影像解译方法,是提高遥感影像分类精度,实现自动解译的有效途径之一。然而,知识的获取一直是其得以广泛应用的“瓶颈”问题。以江苏省江宁试验区土地利用/覆被分类为例,利用分类回归树分析(CART)从训练样本数据集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间分布特征进行分类实验,并与传统的监督分类和逻辑通道分类方法进行比较。结果表明,基于CART的分类方法的精度基本在80%以上,与另两种方法相比,有了较大的提高,而且该算法复杂性低,效率高。由此说明,利用CART算法构建决策树获取的分类规则是合理的。它可以快速、有效地获取大量分类规则,是促进基于知识的遥感影像分类方法在土地利用/覆被分类中广泛应用的一项有效手段。     

岩质滑坡−碎屑流的运动距离计算公式研究

滑坡?碎屑流的远程运动距离是碎屑流体所能够达到的最大堆积距离,是灾害预警和评估的重要指标。通过总结已有碎屑流运动距离研究成果,从岩体势能入手开展研究,并结合量纲分析,首先建立了运动距离与势能之间的基本方程。其后,采用4种颗粒材料开展岩质碎屑流滑槽试验,研究碎屑体体积V、滑移区坡度?、碎屑粒径d以及最大垂直运动距离H等对碎屑流运动距离L的影响,通过逐步拟合回归,建立了基于势能的岩质滑坡?碎屑流最大水平运动距离的计算公式。最后,采用汶川地震触发的38个岩质碎屑流以及17个其他典型岩质滑坡碎屑流数据对计算公式进行了验证,结果表明,考虑该运动距离计算公式具有较好的可靠性,能够为山区滑坡?碎屑流灾害预警工作提供理论指导。     

缢蛏(Sinonovacula constricta)心率Arrhenius拐点温度(ABT)及其与生长性状相关和通径分析

运用一种无损伤性的生物心跳参数红外监测方法,记录分析了96只缢蛏个体在22—38°C温度变化范围内波形特征和心率数据,依据阿伦尼乌斯方程直线拟合求得每个个体心率的阿伦尼乌斯拐点温度(Arrheniusbreaktemperatures,ABT)指标,并进一步分析了缢蛏心率ABT与其生长性状的相关关系。结果表明:缢蛏心跳在温度上升过程中不断变化, 22—34°C范围内可采集获得心脏搏动的稳定波形,且心跳速度在前期呈现随温度的上升而加快,到后期随温度上升而减弱,平均心率31°C达峰值为33.65BMP,同时缢蛏个体之间的心率差异明显,22°C时个体间差异最大,范围在13.90—27.95BMP,平均心率为19.66BMP,变异系数达14.06%,26—31°C时个体间的差异相对较小,但变异系数也均在8.5%以上;缢蛏所有个体中心率ABT最小值为29.74°C,最大值31.86,平均值为31.02°C。建立了缢蛏心率ABT受生长性状影响的最优回归方程。壳宽对缢蛏心率ABT的直接负作用最强,直接通径系数为–0.6895,而壳长对心率ABT直接通径系数尽管只有为0.3959,但它还通过壳高、壳宽间接发挥作用(间接通径系数分别为0.221 8,–0.194 1),因而总的影响最大(相关系数为0.423 6)。     

湖北省县域粮食单产影响因素的空间异质性研究

在城镇化进程快速推进耕地保护形势严峻的背景下,粮食单产的区域差异研究对地区粮食安全具有重要意义。本文以湖北省粮食单产数据为基础,采用探索性数据分析方法和地理加权回归模型揭示省内县域粮食单产的空间关系和影响因素的空间异质性。结果表明:湖北省县域粮食单产具有显著的空间自相关特征,整体水平稳中有增。农村劳动力、化肥施用量、农村机械总动力和有效灌溉面积比对粮食单产具有正向促进作用和一定的空间分异规律,对农村用电量呈现出先正后负的影响,各因素的空间异质性显著。结合县域现状和因素的区域特质采取对应的有效措施应对粮食安全问题具有深远的现实意义。     

赣南生态屏障区林地时空变化分情景模拟

基于2000年和2010年土地利用遥感数据,从自然、区位、交通、人口和经济4个角度选取驱动因子,利用Logistic-CA-Markov土地利用综合模型预测赣南森林有林地、灌木林、疏林地和其它林地4种林地类型在当前模式、规划模式和保护模式3种情景下的空间演变格局。结果表明：① 到2020年,在当前模式和规划模式,林地总面积将减少,在保护模式则出现增加,3种情景都体现出有林地和其它林地增加、疏林地和灌木林缩减的趋势,只是增减幅度不同,但不论何种情形林地的组成结构都将发生较大程度的变化;② 3种情景都是以疏林地→有林地、有林地→其它林地和灌木林→有林地这3种类型的转化为主,向有林地的转化分布都比较分散,而向其它林地的转化却集中在安远、信丰、于都、赣县四县交界处;③ 相较于当前模式,在规划模式下集中在安远县及其周边的有林地向其它林地的转化出现大量缩减,在保护模式下这种缩减更加明显。     

中国中老年人红细胞压积参考值与地理因素的关系

海拔高度是影响中老年人红细胞压积参考值最主要的因素,随着海拔高度的逐渐增大,中老年人红细胞压积参考值也在逐渐增大,相关性很显著,用逐步回归分析的方法推导出二个回归方程,依据中老年人红细胞压积参考值与地理因素的依赖关系把中国分为青藏区,西南区,西北区,东南区,华北区,东北区等６个区。     

塔克拉玛干沙漠地下水矿化度与电导率关系的研究

用数理统计的方法推导水质矿化度与电导率的回归方程, 并绘制其关系曲线。经测定, 新疆塔克拉玛干沙漠84°E沿线水化学类型主要为Cl^-·SO₄^2--Na⁺, 通过推导得出, 25℃情况下, 当电导率为4.5~12ms/cm, 矿化度依电导率的回归方程为: y=-0.3016+0.6936x; 当电导率<5.4ms/cm, y=-0.171+0.6833x, 建立矿化度与电导率的关系后, 测定地下水的电导率, 即可获得待测样的矿化度, 为野外考察或定点观测提供获得地下水矿化度的简便、快速而准确的方法。     

On the choice of data transformation for modelling time series of significant wave height

Autoregressive models have been shown to adequately model the time series of significant wave height. However, since this series exhibits a seasonal component and has a non-gaussian nature, it is necessary to transform the series before a model can be fit to the data. Two different transformations that have been used in earlier work are shown not to be appropriate for all types of applications. A third transformation is proposed here, which combines the better features of the two earlier ones and which is appropriate for simulation work. This is demonstrated with an example of a series from Figueira da Foz, a location of the Portuguese Coast.     

最优子集的神经网络预报建模研究

作者尝试用最优子集方法进行神经网络长期预报模型的建模方法研究。结果表明,在很多情况下,由于最优子集方法比逐步回归方法能选取更好的预报因子,因此所构造的神经网络预报模型具有更好的拟合和预报效果,这为神经网络在长期预报的应用研究提供了新的思路和方法。     

青藏高原及周缘地壳浅层构造应力场量值特征分析

以"中国大陆地壳应力环境基础数据库"中的实测地应力数据为基础,合理筛选出地理空间范围为21°N-40°N,73°N—110°N的近2000条数据,深度范围0~2 km.通过将研究区内实测地应力扣除重力影响,并考虑数据样本数量沿深度分布不均匀的问题,分析构造应力场的作用.重力影响的扣除采用海姆假说与金尼克假说两种模式估算其下限与上限,给出了青藏高原及周缘及青藏地块、南北地震带北、中、南段上构造应力和构造差应力随深度分布的特征和量值范围,结果显示:(1)青藏高原及周缘地区最大水平应力σ_H、最小水平应力σ_h随深度D呈线性增加:σ_H=22.115D+5.761、σ_h=14.893D+3.269;最大水平构造应力σ_T、最小水平构造应力σ_t的量值估算范围分别为4.609σ_T15.522D+4.609、3.121σ_t6.366D+3.121(D0);构造差应力σ_T-σ_t=7.222D+2.492,地表值(D=0 km)为2.5 MPa左右,随深度增加以7.2 MPa.km~(-1)的梯度增大;(2)在测量深度范围内,青藏地块、南北地震带北、中、南段研究区σ_T、σ_t、σ_T-σ_t,随埋深均呈线性增大;D=1 km时,各地块σ_T的统计回归值中最大为30.1 MPa,最小为17.6 MPa,量值由大到小排序依次为:青藏地块、南北带北段、南北带中段、南北带南段;D=1 km时,各地块σ_T-σ_t,的统计回归值中最大为15.8 MPa,最小为8.9 MPa,量值由大到小排序依次为:青藏地块、南北带北段、南北带中段和南北带南段.总体表现为青藏地块强、南北带较弱的基本特征.(3)与南北带相比较,青藏地块地壳在从南向北的挤压作用下呈现出明显的"浅弱深强"特点.