Our Warmest Thanks to AAS Reviewers 2014

正The editorial office of Advances in Atmospheric Sciences(AAS),on behalf of all AAS editors,would like to publicly acknowledge the people listed below who served as reviewers for the journal daring 1 September 2013 to 24 August 2014.We recognize that the time and work of the reviewers is the most important resource in academic publishing.The quality of our journal depends in a crucial way upon the reviewing process and therefore all reviewers'time and efforts taken to sustain the quality of the journal are greatly appreciated.     

协同模型与遗传算法的集成

提出协同模型中蚁群算法和遗传算法集成的方案，用于生成纹理分类的模板。介绍了蚁群算法的原理和集成方案的实施步骤，以及在搜索最优解过程中蚁群移动方向的决策方法。为了验证集成方案的正确性，对航空影像的居民地、灌木、水田、山地、旱地5种目标进行了识别试验，并与仅使用遗传算法的结果进行了比较。试验结果表明，该集成方案的识别效果有明显的提高。     

数字天顶摄影仪中星象匹配识别与匹配星表编制

在利用数字天顶摄影仪通过天文测量确定重力垂线偏差的工作中,需要建立高精度高密度的恒星星表,实现CCD观测星象与星表中恒星匹配识别。本文提出了一种新的控制三角形匹配算法,利用CCD影像平面中星象与天顶切平面中恒星的三角形角、三角形边长及星等信息作为判定条件,快速准确实现CCD影像平面中星象与切平面中恒星的控制星和参考星识别匹配。根据数字天顶摄影仪CCD星象观测能力,通过对 Hipparcos、Tycho-2星表处理,分别编制了数字天顶摄影仪控制星和参考星匹配星表数据库。0．3s内完成一幅3073＆#215;2048大小的CCD实测图像星象准确匹配识别。     

基于浮标轨迹的涡旋信息提取算法

浮标在运动过程中如果受到涡旋的影响,会回到之前某一时刻所在的位置,其轨迹中就会出现环状结构,故提取浮标轨迹中的环状结构,就可识别涡旋。鉴此,本文针对ALIS（A Simple Automated Loop Identifying Scheme）算法忽略了这一环状结构中出现的“复杂结构”之不足予以改进,提出了基于浮标轨迹回环结构的涡旋及其移动轨迹提取算法AILIS（An Improved Automated Loop Identifying Scheme）算法。其通过判断环状结构中的轨迹片段是否有自相交对“复杂结构”进行处理,使提取结果更加完善;在此基础上,该算法通过判断涡旋瞬时状态的相似性,可追踪涡旋的部分移动轨迹。本文通过与ALIS算法及其他相关算法结果的对比,并使用SLA数据及HD（Hybrid Detection）、HT（Hybrid Tracking）算法实验结果表明,本文提出的算法能得到更多的海洋涡旋的瞬时状态和移动轨迹,为获取涡旋的物理参数提供重要的途径。     

利用测井资料划分胜坨油田沙河街组三段下亚段高分辨率层序地层

常规测井资料和新的测井技术为研究高分辨率层序地层提供了可靠的资料,特别是FMI测井资料可以显示出井眼周围岩石的结构和构造等特征。通过岩芯刻度FMI图像,岩芯或FMI图像刻度常规测井曲线,建立利用常规测井资料识别岩性模型,基于高分辨率层序地层学的基本原理,利用测井资料识别长、中、短期基准面旋回,胜坨油田沙河街组三下亚段可分为五个中期旋回、两个长期旋回和若干个短期旋回。     

基于GIS确定地球化学异常下限的新方法

运用地理信息系统(GIS)空间分析原理,研究了地球化学元素含量与分布面积之间的关系及在异常下限划分中的应用,并以凤凰山矿田为实例,与分形理论做了对比研究,发现利用分形理论对原始数据进行处理得到的异常下限为1000×10-6,利用样品平均值取代特高品位后的分形异常下限为240×10-6,而利用新方法直接对原始数据进行分析的结果为250×10-6。研究表明,新方法并不要求数据服从正态分布或对数正态分布,能从原始数据中直接识别致矿异常,是确定地球化学异常下限的简便方法。     

支持向量机在水淹层测井识别中的应用

支持向量机(SVM)算法是特别适合于用有限已知样本训练建模,进而预报未知样本属性的模式识别新算法。笔者尝试将Vapnik提出的支持向量机算法用于水淹层测井识别。总结了P油田水淹层的声波时差、自然电位、深感应电阻率、中感应电阻率及密度测井曲线与水淹程度的对应关系,建立了基于支持向量分类机的识别模型,并将上述参数作为训练样本的输入,油气特征作为训练样本的输出,对支持向量机进行训练。对于P油田水淹层的实际预测结果表明:支持向量机可以成为一种用于水淹层识别的有效工具。     

点状符号识别的旋转、缩放不变性研究

针对点状符号神经网络识别中的旋转、缩放不变性问题,利用不变性特征输入和构建旋转、缩放不变性网络两种方法加以实现。前者的关键是提取符号的不变性特征作为网络的输入,后者的重点是构造复合神经网络实现不变性识别分类。     

大连市近岸海域水环境改善与城市社会经济协调发展

大连是中国北方沿海重要的中心城市和国际风景旅游城市,环境与经济的协调发展是大连城市可持续发展的关键.近年来,由于经济的飞速发展,近岸海域水环境不断恶化。文章在对大连市近岸海域水环境动态分析的基础上,进一步研究了近岸海域水环境与社会经济的协调发展。最后提出了大连市近岸海域水环境与社会经济协调发展措施。