逆方法最优解确定九州近海流速、流量

日本以南海域的调查研究,过去已有不少报道[1~3].众所周知,东海黑潮、西太平洋水和九州沿岸水在九州附近海域交汇,近年来,这里一直是中日黑潮合作调查研究[4]的重点海区之一这些工作显示,日本以南海域的基本特征表现为黑潮路径的大弯曲及其伴生的大冷水团和黑潮两侧中尸度涡的消长过程等等,同时表明确定该海区的流速、流量是探讨以上特征的主要内容之一以往多数作者是采用动力计算方法来确定黑潮相对流速、流量.大家知道,动力计算在不同的参考零面下所得的结果是不同的,这在黑潮强流区表现得尤为明显[5].     

用逐步回归预测棉铃虫发生期和发生量

收集了1973年至2000年的气象，农作物、棉铃虫虫害等196年因子，以运城、汾阳和临汾为山西省代表站，利用最优二分割法把发生量分为10级，5级和不分级3种情况；使用逐步回归计算了219个模型，从中选出27个棉铃虫二、三代发生期，发生量最优模型，在农气服务中应用，预报准确率为95％，效果良好。     

一种求解旅行商问题的改进蚁群算法

蚁群算法作为一种新型的优化算法,具有很强的适应性和鲁棒性,已广泛的应用于系统控制、人工智能、模式识别等工程领域。由于蚁群算法在搜索过程中易于陷入局部最优解,存在着加速收敛和早熟停滞现象的矛盾。文章针对这些问题,在基本蚁群算法的基础上,从参数的动态调整、信息量的更新规则、局部搜索策略进行相应的改进,引入信息素平滑机制,以求在加快收敛和防止早熟停滞之间取得较好的平衡。旅行商问题的仿真表明:改进后的蚁群算法具有较好的收敛性和稳定性,能够克服算法中早熟和停滞现象的过早出现。     

基于相关系数和Fisher最优分割法的汛期分期研究

从径流形成原理出发,提出了采用降雨径流相关系数作为汛期分期指标的基本思路。以陕西省石头河水库1954~2007年的日降水和日流量资料为基础,采用主成分分析法对影响时段径流的因素进行了分析,筛选出了影响不同时段径流量的主要因素,计算了主要影响因素与时段径流量的相关系数,采用Fisher最优分割法将石头河水库汛期划分为汛前过渡期(4月1日~5月20日)、前汛期(5月21日~7月10日)、主汛期(7月11日~8月10日)、后汛期(8月11日~9月20日)和汛后过渡期(9月21日~10月31日),并结合区域气候特点和实际发生的洪水对成果进行了合理性论证。该方法资料要求低,计算简便,具有一定的推广应用价值。     

中国蓄滞洪区洪水管理与可持续发展途径

蓄滞洪区的行蓄洪启用频率和蓄水方式决定着洪水管理与可持续发展途径,影响流域经济社会的可持续发展.根据各大流域蓄滞洪区的设计启用频率,设置了未来35年内蓄滞洪区发展的3种情景:维持现状、部分水库化和部分湿地化,构建了涵盖防洪、社会经济和生态发展等因子的途径选择指标体系,运用数据包络分析法(DEA),识别了不同设计启用频率的蓄滞洪区洪水管理与可持续发展的最优途径.结果表明:① 不同设计启用频率的蓄滞洪区在建成35年内,部分湿地化情景是中国70%蓄滞洪区的最优发展途径.② 设计启用频率50年一遇是蓄滞洪区发展途径选择的边界值;当等于或低于50年一遇时,部分湿地化是其最优途径;当高于50年一遇时,维持其现状是最优途径.     

面向对象的高分辨率影像土地利用信息提取

运用面向对象的分类方法对实验区高分辨率影像进行最优分割尺度的影像分割。首先利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度,再运用CART决策树分类对土地利用信息进行提取,并对分类结果进行后处理,进一步提高分类精度。最终分类结果精度达到80.38%。     

基于AHP-PSR模型的西南丘陵地区农用地集约利用动态评价

针对西南丘陵地区农用地利用效率低、耕地质量锐减、人地关系逐步恶化等问题构建了基于AHP-PSR模型的西南丘陵地区农用地集约利用评价系统。采用专家打分法进行指标筛选后,基于AHP-PSR模型进行农用地集约利用动态评价,对系统内部协调及稳定性进行分析、评估,较深入地研究农用地集约利用驱动因子,并采用最优子集选取策略分析集约利用驱动力,以避免仅以简单相关性就加入或剔除驱动力因素导致回归系数不符合实际内涵的现象。实验表明:可利用系统调整指标间权重,动态展示人地关系协调可持续发展关系,其分析结果可供有关部门决策参考。     

松嫩典型黑土区耕地黑土层厚度数字制图方法比较

黑土层厚度与农田土壤肥力和质量密切相关,准确刻画东北松嫩典型黑土区耕地黑土层厚度的空间分布对黑土地保护和农业可持续发展具有重要意义。然而,常用的预测模型在平原漫岗地区进行数字制图具有较大的难度,如何准确预测黑土层厚度的空间分布特征是亟待解决的问题。选取东北地区松嫩典型黑土区作为研究区,以研究区内106个剖面点和45个环境因子为基础数据,通过因子重要性排序和相关性剔除法筛选变量,利用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)、随机森林(Random Forest,RF)、梯度提升树(Gradient Boosting Decsion Tree,GBDT)、极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)、随机森林回归克里格(Random Forest-Regression Kriging,RF-RK)和堆叠泛化模型(Stacking)对黑土层厚度进行空间预测制图,评估不同模型预测精度并研究影响黑土层厚度空间分布的最优协变量,并基于较优模型绘制东北黑土区耕地黑土层厚度分级图。结果表明：(1) Stacking组合多种模型的...     

高度计波高数据同化对印度洋海域海浪模式预报影响研究

为提高海浪模式预报的精度,改善初始场是途径之一。研制了基于最优插值(OI)方法的海浪数据同化并行程序模块,并将其植入第三代海浪模式WAVEWATCH IIITM,建立了印度洋海域海浪同化预报方法,使用卫星高度计波高数据进行了同化预报试验。OI模块的并行设计使得植入同化模块的海浪模式仍能以并行方式运行。文中5°S以北印度洋海域为目标区域,嵌套在WAVE-WATCH IIITM的全球网格中,使得目标区域开边界条件得到较好解决。同化数据使用Jason-2高度计测量有效波高(SWH)沿轨数据。海浪同化预报模式由大气模式WRF(Weather Research andForecasting)输出的1小时一次的海面10 m风场驱动。将同化的模式结果(SWH)、无同化的模式结果(SWH)分别与高度计沿轨数据(SWH)进行比较,表明同化改善模式预报初始场的效果是明显的。以同化初始场出发进行海浪预报试验,结果表明,高度计波高数据同化在一定程度上可改进海浪短期预报的精度。