基于IBUNE方法的水文模型不确定性分析

在贝叶斯理论框架下,根据一种可结合多个水文模型给出模拟或预报结果的IBUNE方法探讨了水文模型的输入、参数以及结构的不确定性问题。将SCEM-UA算法和EM算法嵌入新安江和TOPMODEL水文模型用于参数优化和模型平均,进而将输入与参数的综合不确定性处理后得到的预报量后验分布进行多模型综合,据此对水文模型的不确定性及其对水文模拟结果的影响进行评价。以湖南洣水流域龙家山水文站以上集水区域为例进行了应用研究,结果表明,IBUNE方法能够有效估计水文模型的不确定性,并能给出合理的概率预报区间。     

P气田基于地质模型的储量不确定性分析

地质建模的最终目的是建立反映地质认识的地质模型,并对储层的不确定性以及由此带来的储量不确定性进行定量表征。南海P气田正处于开发的前期研究阶段,井点资料少,储层的纵横向变化快,储量不确定性强。该文以地质模型为载体,探讨了该气田地质储量不确定性分析的方法,总结了相似气田地质储量不确定性分析的一般方法:通过对变量的敏感性分析,确定影响该气田地质储量的主要变量,以此为基础通过拉丁超立方概率分析法进行储量评价及地质模型的优选,最终确定构造和气水界面的变化是影响该气田储量的主要因素,P50是该气田可动用储量。该方法为前期研究阶段的储量动用提供了新的思路。     

融雪洪水跳跃变异对其参数估计不确定性影响分析

利用Pettitt非参数检验法和Mann-Kendall非参数趋势检验法,分析年最大洪峰流量序列的非一致性,确定序列的变异形式,采用“分解-合成”理论对其进行一致性修正,得到过去、现状两种条件下年最大洪峰流量序列,根据贝叶斯理论对序列一致性修正前后参数不确定性进行估计,并对其预报区间优良性进行评价。研究结果表明：年最大洪峰流量序列变异点发生在1993年,序列整体上升趋势不显著,在1957-1993年子序列呈显著下降趋势,而1994-2006年子序列变化趋势不显著,跳跃变异为序列主要变异形式;给出了实测、还原及还现序列参数后验分布估计值及95%置信区间,将其结合优化适线法进行P-Ⅲ型频率分析,得到修正前后设计频率年最大洪峰流量预报区间估计值;还原、还现序列与实测序列相比,预报区间覆盖率均提高24%,平均带宽分别减少39.59%、23.17%,平均偏移幅度分别减少28.45%、11.39%。通过对非一致性年最大洪峰流量序列还原/还现计算,可减小参数估计不确定性对其计算产生的影响,从而提高预报区间的可靠性。     

基于模糊集理论的彩色图像融合分割

基于二维直方图的图像分割方法综合考虑目标像素灰度值及其邻域的平均灰度,通过确定阈值进行图像分割,本质属于硬决策方法。由于位于阈值附近的像素在分割时具有不确定性,硬决策法容易产生错误分割。因此,本文基于模糊集理论提出一种融合分割方法,利用隶属度函数对基于二维直方图分割中存在的不确定性建模,并通过模糊推理综合利用彩色图像各颜色通道的信息。实验结果表明,本文所提方法相较传统的阈值方法有更好的分割效果。     

黑河流域气温和降水再分析数据的不确定性评估

评价区域再分析数据的精度和不确定性对于陆面过程模拟和气候变化分析有重要意义。以黑河流域为研究区,基于站点观测数据对中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集(CMFD)、黑河流域2000—2015年大气驱动数据集(WRFOUT)及黑河流域3 km 6 h时空分辨率模拟气象强迫数据(SFD)在不同下垫面条件下气温和降水的模拟精度进行评价,并通过广义三角帽法(TCH)评价3套数据集的不确定性。结果表明:(1)对于气温数据,WRFOUT数据集在草地、灌丛地、荒漠裸地及湿地下垫面精度较高,而CMFD数据集在农田下垫面精度相对较高,5种下垫面中,3套再分析数据的气温产品在灌丛地精度最高;对于降水数据,CMFD数据集在5种下垫面精度均较高,SFD数据集在草地、灌丛地和荒漠裸地,WRFOUT数据集在草地、农田和湿地表现出高估。(2) CMFD与WRFOUT数据集中气温数据的不确定性相对较低,而SFD数据集中气温数据的不确定性相对较大; 3套数据集中降水数据均表现出相对较高的不确定性,且区域差异明显,地表植被类型复杂和海拔差异较大的地区数据不确定性较高。     

地理课堂教学中应对学生提问的策略

随着新课程的实施，《地理课程标准》提出的“尝试从学习和生活中发现问题”的要求在教学中逐步得到体现，学生也比以往更敢于提出问题了。然而，不同的学生有不同的眼光和思考，发现和提出的问题往往是五花八门的，且地理学科本身的许多内容的动态性和不确定性，使学生的提问更加复杂多样。因此，在地理新课程的实施过程中，如何应对学生的各种提问，成了广大教师面临的新问题。     

模糊目标的概念模型和应用

由于现实世界的连续性和多样性，地理实体具有不确定空间分布范围和边界，它们在GIS中的表达被称为模糊目标，提出了“模糊空间分布目标”的概念表示模糊目标即地理实体的复杂性和多样性。讨论了3个通用模糊目标模型以适用于不同的情形,FF－object具有模糊空间分布和模糊内核，适用于描述空间重叠的目标；FG－object具有确切内核和模糊空间分布，适用于描述空间分离但边界不明的目标，CF－object具有确切的条件边界和模糊内核，适用于描述空间分离且有边界的目标，我们用一个海岸带研究的实例说明模糊目标模型的应用。     

全球大气变暖使海平面升高

由于全球大气变暖，海平面有升高的趋势，对住在海岸两边的居民造成不良的影响。因此对它的预测能帮助人类制定宏观的政策。但是最新的天气变化对海平面上升的分析显示：20世纪对海平面上升预测出的平均值，低于实际观察得到的值。影响海平面高度的因素很多，20、21世纪，最重要的影响来自随大气变暖引起的热膨胀，另外起作用的还有融化的冰山、北冰洋及格陵兰冰层质量的变化，地面贮水的高度不确定性。     

GIS空间数据不确定性与质量控制的研究现状

GIS空间数据不确定性和质量控制的研究是GIS基础理论问题研究中的一个重要内容。文中具体介绍了对该问题研究的几个阶段，对目前这一理论问题的研究现状作了简要介绍，并对GIS数据质量控制的策略提出一些看法。     

环境与健康的评估问题和空间分析

评估环境污染对人民健康影响的研究需要结合空间，时间和统计分析，并吸引不同学科背景的研究人员合作研究，可是，在这个研究领域内，最重要的问题是研究结论的不可靠性程度很高，不同的研究方法会导致不同的结论，一个有系统的研究架构拥有不同的空间分析方法将会减少结论的可疑程度，有效的环保政策是需要可靠的研究成果，文中首先介绍在环境与健康的评估研究领域的四大重要问题，指出这项研究需要这项研究需要空间分析和地理信息系统方法，从而提出一个空间分析的研究框架和内裹的方法，通过路易斯安纳州的一个污染地点和肿瘤发病率关系研究实例，指出这项研究领域的各种问题和空间分析架构的重要性。