利用实时路况数据聚类方法检测城市交通拥堵点

 城市交通拥堵严重制约其网络总体效率。开展检测交通拥堵点可有效识别网络瓶颈,以整治交通拥堵现象。对此,本文提出一种新的城市交通时空拥堵点检测的方法:即采用实时路况数据,通过定义时空关联,检测时空意义上长期性、规律性交通拥堵点。本文基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,以成都市为试验区,实现了这种拥堵点检测方法。试验表明,该方法可快速、有效、准确地检测出城市道路严重拥堵路段,并确定其拥堵时空范围,为交通管理、交通拥堵机理分析、交通拥堵预测等提供参考。     

马氏珠母贝SNP标记开发及家系遗传多态性分析

利用13个源自转录组序列的SNP标记对3个马氏珠母贝(Pinctada fucata)家系进行遗传多态性分析及聚类分析。结果显示,家系1#、3#、6#的平均期望杂合度(He)分别为0.307 8、0.318 9和0.382 7;平均观测杂合度(Ho)分别为0.342 2、0.341 0和0.394 2;平均多态信息含量(PIC)分别为0.243 5、0.247 9和0.297 7。结果表明,3个马氏珠母贝家系具低度或中度遗传多态性,为马氏珠母贝内SNP应用于遗传多态性分析等提供了基础。利用SNP标记对3个家系进行聚类分析,发现半同胞家系1#和3#在家系及个体聚类中均先聚在一起,然后再与亲缘关系较远的家系6#聚在一起。新开发的SNP标记能较准确地对家系及个体进行聚类,为SNP标记应用于马氏珠母贝遗传关系分析提供了研究基础。     

粤港澳闪电定位系统对高建筑物雷电的探测

为了评估不同聚类算法对雷暴系统的识别效果,进一步提高雷电临近预报能力,本文采用地闪定位数据和雷达反射率数据,利用基于密度的空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)、快速搜索和查找密度峰聚类(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,CFSFDP)以及改进的快速搜索和查找密度峰聚类(Extended Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,E_CFSFDP)三种聚类算法,对2018年9月21日19∶15—20∶57(北京时)发生在(114°—117°E、27°—30°N)区域的一次雷暴过程进行了聚类识别计算,探讨了三类聚类算法在雷暴系统识别中的差异。结果表明：(1) DBSCAN算法在地闪数据分布清晰且不同数据簇之间有显著距离间隔时,分类识别的准确率较高;当各个闪电数据簇的簇间距离或密度相差很大时,分类识别的准确率较低;(2) 地闪数据“无密度峰值”分布时CFSFDP算法会分裂出错误类,每个闪电数据簇仅具备唯一的密度峰值点是CFSFDP算法识别准确的前提条件;(3) E_CFSFDP算法解决了CFSFDP算法的“无密度峰值”问题,受地闪数据分布影响较小,因此基于E_CFSFDP算法的雷暴系统识别准确率明显高于DBSCAN和CFSFDP算法。

     

关于我国国家基础地理信息系统数据库按内容分级的探讨——以1∶5万数据库为例

在诸多地理信息系统中,基础地理信息系统是各类地理信息系统用户的统一空间载体,面向全社会和各专业部门,因而国家基础地理信息系统数据库的产品需求既是最广泛的,也是最复杂的。本文针对社会上不同行业、部门对国家基础地理信息系统数据库产品的不同需求程度,以1∶5万数据库为例,采用调查、统计分析和空间分析的方法,把国家基础地理信息系统数据库按内容创造性地分为三个等级,并得出“国家基础地理信息1∶5万数据库内容等级划分方案”,为下一步三级数据库产品生产提供了参考。     

遥感技术在古丹阳湖演变研究中的应用

根据1987—1988年太湖实测水质数据,利用系统动态聚类分析方法,将17个指标按营养盐、有机质、有毒有害物质三种污染类型进行综合评估,获得了太湖水域各类污染指标空间分布态势及差异特点,揭示了太湖现存的三种污染模式及地域分布状况,为进一步治理和改善太湖水质提供依据。     

基于动态聚类法的安顺降雪环流分型研究

该文以500 hPa环流作为关键影响因子,采用K-means动态聚类分型,将近10 a安顺降雪划分为平直气流型（Ⅰ）、南支槽型（Ⅱ）、多波动型（Ⅲ）3种主要形势。个例分析和合成分析表明:3种形势下降雪过程中相态变化、区域、持续时间等特点有所不同。合成分析还表明：3种形势在500 hPa环流上有明显的区别,Ⅰ型在高原东侧到贵州的气流基本平直,Ⅱ型从高原东侧到贵州有1个明显的南支槽,Ⅲ型在高原东侧到贵州有多个波动槽影响,在高原北侧沿河套地区和孟湾以东均有槽影响,形成阶梯槽。此外滇黔准静止锋的强度、影响区域、物理量以及垂直方向湿度配置、逆温等方面均有所区别：Ⅰ型湿层和上升区浅薄,有1℃左右逆温;Ⅱ型湿层较薄,Ⅱ型在贵州中部有3℃逆温范围较窄;Ⅲ型中低层有宽广的湿层,水汽和抬升条件配合较好,几乎没有逆温。     

"有序样品的Fisher聚类"对中华绒螯蟹渔获物的分析

为探讨河蟹生长特点以及渔获物与放养规格的关系，用有序样品的Fish聚类分析法首次对中华绒螯蟹的渔获物组成进行分析。结果显示，黄河三角洲广南水库沉砂池2000年河蟹渔获物可以分为3个群体，与其放养的3个不同规格群体相对应；据此推算了不同放养规格的回捕率；并对雌、雄生长和性成熟的差异以及合理的放养规格进行了探讨。     

用于数值分类的聚类分析

这里所谓聚类分析包括传统的聚类分析和作者提出的聚类统计检验分析。传统的聚类分析是常用的重要数值分类方法。但是，这个方法由于缺乏显著性检验，在国际上已长期公认是一个在多元统计中并不完整的方法。本文把聚类统计检验分析在其具有显著性检验的优越性上，和传统聚类分析作了对比分析。聚类统计检验分析区分有均匀聚类与中心聚类。前者用（１６）作为聚类判据，后者则用（２７），并且各用相应的公式（１７）－（２１）与（２     

不同地区毛蚶群体的形态差异的比较研究

运用多变量形态度量学分析方法,采用13个形态性状,对山东省4个地区:青岛红岛、威海乳山、东营河口、东营广饶,以及辽宁省葫芦岛和海南省三亚6个不同地区的毛蚶(Scapharca subcrenata)群体间的形态差异进行了比较研究。聚类分析和主成分分析结果表明:河口群体和广饶群体形态最为接近,海南群体的趋异程度最大。主成分分析建立了3个主成分—壳质量、楯面长、前端到腹缘,其贡献率分别为:31.25%,24.46%,12.39%,积累贡献率为68.10%。判别分析结果显示,6个毛蚶群体的形态差异显著(P<0.01)。建立了6个毛蚶群体的判别函数,其判别准确率P1为82.76%～98.63%,P2为80.00%～100%,综合判别率为91.7%。研究结果为毛蚶的地理群体识别、遗传特征研究、种质资源保护与恢复提供重要的依据。     

基于主成分-聚类分析法的沙埕港海域水质状况评价

通过对2012年沙埕港海域水质调查数据的主成分分析,并利用聚类法,对12个调查站位进行分类。根据分析结果对水质状况进行评价。结果显示沙埕港水质污染情况总体是从湾中部往湾顶和湾口逐渐加重。中部区域主要污染因子为无机污染物,湾顶和湾口的主要污染因子为油类和重金属。主成分-聚类分析较为客观地反映了实际情况,可较好地应用于海洋环境评价。