校园人群应急疏散行为及其影响因素研究

校园作为城市高密度地区的典型区域,建筑密度高、道路错综曲折、灾后疏散难度大。以南京中心城区某高校为实证研究案例,展开问卷调查;采用皮尔逊卡方检验法,对校园人群安全意识及疏散行为和性别、年龄、受教育程度及参加疏散演练次数等人员特性信息进行交叉分析,得到存在相关性的变量组;基于Logistic回归模型,建立了人群特征、安全意识评价指标对校园人群疏散行为及心理影响的评价模型,识别疏散行为影响因素,以及各因素的影响程度大小。结果表明:年龄、性别以及参加过疏散演练的次数是影响人群安全意识及疏散行为的显著相关因素,学历是相关因素;地震灾害下受访人群对避难场所的选择偏好为:场地型避难场所>建筑型避难场所>地下空间;参加疏散演练的次数,安全意识、风险认知对灾害发生时的人群疏散行为有显著影响。     

国道213汶川—松潘段滑坡隐患遥感识别与易发性评价

国道213汶川—松潘段位于强震山区,滑坡灾害频发,每年都会因滑坡灾害导致交通中断,迫切需要查明沿线滑坡隐患的空间分布,并对其易发性进行评价。利用光学遥感和InSAR综合遥感技术对沿线滑坡隐患进行识别,共识别滑坡隐患288处,其中InSAR探测出有形变的滑坡隐患点27处。以识别出的滑坡隐患为评价样本,选取高程、坡度、坡向、地表曲率、工程地质岩组、归一化植被指数(normalizied difference vegetation index,NDVI)、距道路距离、距河流距离、距断层距离等9个影响因素作为评价因子,采用Logistic回归模型评价该沿线滑坡隐患易发性,评价结果可为国道213汶川—松潘段滑坡灾害防治提供参考。     

基于模式识别理论的卡钻类型判别分析

将模式识别理论中的支持向量机、Bayes判别分析以及多元回归分析应用于卡钻类型判别分析,建立了基于模式识别理论的卡钻判别模型。以近几年川东北卡钻数据为例进行了算例分析,结果表明：采用支持向量机、Bayes判别法及多元回归法对卡钻类型判别的结果与实际结果的误判率分别为1.92%,11.52%,61.54%。支持向量机（SVM）判别结果精度最高,但其判别方程式较为复杂,不能直观看出各分量对结果的影响程度;多元回归分析判别方程形式简单,可以直观表达各参量与卡钻之间的密切程度,但其判别精度较低;Bayes判别法计算精度介于二者之间,但其判别精度与判别式的个数密切相关。     

变权组合预测模型在大坝沉降监测中的应用

为探讨变权组合预测模型在变形监测中的应用,以监测某大坝沉降量为实例,研究基于线性回归预测模型和灰色模型GM(1,1)的变权组合。通过预测该大坝坝内沉降量,比较两种单一预测模型和变权组合预测模型的预测误差平方和,证明变权组合预测模型在沉降预测中具有更好的预测精度。     

基于局部体样条函数的海洋盐度场建模

海洋盐度是海洋水文要素的重要组成部分,是海洋战场环境研究的重点。在介绍海水盐度数据特点的基础上,采用局部体样条函数法对散乱的大规模盐度场标量数据进行建模,并利用遗传算法和非线性规划相结合的方法解决体样条函数法的区域划分问题。通过一组实测数据进行建模实验并将得到的数据场进行可视化,表明该方法适用于大规模散乱数据场的建模,可为海洋战场环境的数据分析和场景构建提供建模手段。     

基于双位置的磁悬浮陀螺异常数据检测

针对磁悬浮陀螺全站仪在极端工作环境下受异常数据干扰的问题,该文提出了一种利用磁悬浮陀螺双位置采样数据特征进行异常数据检测、剔除的数据处理方法。采用回归分析的方法对理想工作状态下的磁悬浮陀螺双位置采样数据与陀螺寻北方位间的函数关系进行拟合分析;通过区间预测的方法明确了陀螺寻北信息中异常数据的检验标准,并依据该标准实现了对寻北观测值中粗差等异常数据信息的有效识别。工程实测数据的验证结果表明:该检验法可以有效地对磁悬浮陀螺寻北数据中的异常值信息进行分离,提高陀螺寻北定向精度。     

采用逻辑回归的汾河流域遗址分布研究

为了更好地指导考古挖掘和理解古人类活动,该文从汾河流域DEM数据中提取高程、坡度、坡向、地形起伏度、地表曲率、距河流距离及距大遗址距离等作为自变量,利用二元逻辑回归建立流域内仰韶时期至夏商时期各时期遗址分布模型,对模型结果进行了定量分析并生成了汾河流域各时期遗址分布概率图,在此基础上对汾河流域人类文化遗址的分布特征进行研究。遗址分布模型总体分类精度较好。遗址分布模型对考古工作及古环境研究具有重要价值,可以为考古工作提供决策支持。     

基于逻辑回归CA模型的溢油模拟与预测

结合逻辑回归方法和元胞自动机模型构建了逻辑回归CA模型,模型中的逻辑回归方法能够很方便地获取影响因子的权重,再设置起止条件等,便可以模拟出溢油的动态变化情况。把模型应用到Deep Spill项目的溢油模拟实验中,结果表明,从模型结果的形态看,模拟结果与检验结果吻合程度较高,能够很好地模拟出溢油扩散与漂移等重要的溢油特性。从统计分析中可知,模拟结果的总精度可达96.8%,Kappa系数达到0.834。     

基于CCI和MODIS数据的淮河流域地表土壤湿度降尺度方法研究

土壤湿度是控制陆地和大气间水热能量交换的一个关键参数,同时也是陆面生态系统水循环的重要组成部分。本文选用25 km分辨率的CCI(Climate Change Initiative)土壤湿度产品数据,并结合1 km分辨率的MODIS数据,构建微波土壤湿度产品数据降尺度回归算法,获取淮河流域1 km空间分辨率的土壤湿度数据。降尺度后所获取淮河流域1 km空间分辨率的土壤湿度数据总体上提高了25 km空间分辨率的CCI土壤湿度产品数据的精度.     

A Statistical Analysis of Trends for Warm and Cold Spells in Uppsala by Means of Counts

Statistical studies of extremes are of interest in the climatic sciences, in particular trends of periods of unusually warm or cold weather, which could be labelled warm and cold spells, respectively. We study the yearly number of spells in Uppsala, Sweden which from a data‐analytic point of view truly are counts, and employ theory and methods from the field of regression models for counts. A possible trend for the period 1840–2012 was investigated. The trend for warm spells is positive and demonstrated to be larger in magnitude compared with the one for cold spells, and is found to be statistically significant. The methodology could be extended to analyse other climate indicators.