静止水色卫星GOCI及其应用进展

海洋水色遥感技术是新兴的探测技术,能够通过遥感平台上搭载的探测器对海表水色信息进行探测进而获取海洋信息。随着极地轨道卫星发展逐渐成熟,地球静止卫星也进入了发展阶段,开启了水色遥感技术的新时期。本文基于地球同步卫星的优势特点,着重总结了第一颗地球静止水色卫星GOCI(geostationary ocean color imager)的主要参数信息及标准水色算法,同时对各算法的应用范围、计算公式及各方法的联系进行了简要的介绍,并针对其实际应用进行了讨论,验证了GOCI数据的实用性,最后指出了GOCI在目前研究过程中存在的问题,并对第二代地球同步遥感器进行简要论述,以期为海洋探测研究提供更多的技术支持。     

基于DHGF算法的建筑火灾风险评价

将改进的Delphi法、层次分析法、灰色关联法、模糊评判法运用在建筑火灾安全系统评价的不同阶段,依据灰色理论和模糊数学,提出了一种从定性到定量转换的综合集成算法,即DHGF算法,在介绍该方法基本原理和评价流程的基础上,运用实例阐述了它在建筑火灾风险评价中的具体应用。     

基于机器学习算法的新冠疫情管控对河南省空气质量影响的模拟分析

全国各地为了减少新冠疫情对社会和人民生活的影响,采取了必要的防疫防控措施,这些措施对空气质量的变化产生了重要的影响,此外空气质量的变化与气象条件也存在很大的关系.通过对河南省疫情前（1月1~26日）和疫情管控期（1月27日~2月29日）这两阶段的空气质量分析对比发现,整个河南省除了O₃浓度上升了69.64%外,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂分别降低了36.89%、34.18%、19.43%、29.85%和58.51%;通过机器学习算法中的长短期记忆型网络（LSTM）模拟显示,气象条件引起污染物浓度的降幅大部分在15%~30%之间;人为排放减少引起的污染物浓度的降幅大部分在6%~40%之间.O₃在疫情期间上升过程中,气象条件和人为排放两种因素分别占了34.84%和34.81%.结果表明,疫情管控期间,河南省空气质量总体上有所改善,但是也有重污染发生,其中O₃的浓度对于疫情管控减排的影响不明显,呈负相关,需要进一步探索引起臭氧浓度上升的原因,以此帮助政府合理控制臭氧等前体污染物的减排比例.     

环境模型参数识别与不确定性分析

在对水文模型实例的参数不确定性分析基础上,分别采用传统灵敏度分析方法、HSY算法、线性回归等方法对模型参数特性进行了识别与比较研究.结果表明参数优化算法与传统灵敏度分析方法不能解释模型结构复杂性特征,采用不确定性分析方法对环境模型参数进行识别提供了深入分析与理解模型系统的有效途径.     

中国水环境非点源污染负荷的估算研究

中国已占水环境容量中,除了点源污染以外,非点源污染也占有相当比重,非点源污染负荷的定量化研究势在必行.国外对非点源污染的研究开始较早,成果也较成熟.从20世纪80年代以来,中国也逐渐认识到非点源污染的存在及其危害性,开始了非点源污染的控制研究.但是中国对非点源污染问题的研究现在尚处于初级阶段,多为借鉴国外模型.文章分析了国内外对非点源污染的研究方法和研究现状,介绍了适合中国国情的非点源污染负荷估算的方法,包括流域水文估算法、大尺度区域中非点源污染负荷估算的方法.     

利用智利地震震源分布确定智利地区主震断层面

从历史地震来看,智利及其周边地区的历史强震主要集中在Nazca板块和南美洲板块之间的俯冲带上,该区也是7级以上大震频发的地区,所以对于该地区的断层结构和震源机制的研究就显得十分有必要.大地震发生后,大量余震在断层面上发生.因此余震震源位置的空间分布可以较为精确地勾画出断层面的位置.假定地震的发震断层可以用一个平面来模拟...     

城市景观格局时空特征的热环境效应研究——以广州市花都区为例

1999-2009 年,广州市花都区经历了经济腾飞的10 a,不断变迁的城市景观格局时刻影响着热环境的分布.论文基于Landsat TM/ETM+遥感数据,获得地温反演图和土地利用类型图.采用均值-标准差法划分热力等级以分析热力重心变化,并与建设用地重心变化作对比.通过移动窗口得出可视化的景观指数,指数刻画包括景观多样性和建设用地密度、形状和分布状况,进而分析景观指数与地温间的相关性.研究结果表明:区内南部受人类活动影响最为剧烈;土地利用类型并非是影响地温分布的唯一因素;区内城市景观格局多样性与地温虽存在正相关关系,但随着多样性程度加剧且各组合面积比例均匀,降低了两者相关程度;建设用地面积比例、分离度与地温的相关关系较为稳定,且比例较高或分离度较低的所在区域通常为高温区;建设用地平均分维指数与地温的相关性随着其形状的复杂性加剧和分布范围扩大而降低,即影响了高温形成的程度.     

基于神经网络的喀斯特石漠化预警分析模型研究——以广西都安为例

阐述了人工神经网络的基本工作原理,分析BP算法在神经网络中的应用,并具体介绍了BP算法过程。在此基础上,以都安石漠化预警分析为例,提出了基于神经网络的石漠化预警模型的结构。人工神经网络模型实现了石漠化预警分析,确定石漠化危险性指数,并把分析的结果以专题图的形式来表现,从而验证石漠化预警分析模型的可靠性和可行性。     

深水平台施工过程自然风险定量评估

在分析现有风险理论的基础上,结合海洋施工实际,提出了一种对海洋施工自然风险进行定量评估的模型。根据目标系统各风险事件与影响因素之间存在高度非线性复杂映射的特点,提出了利用BP神经网络拟合方法,对主要风险事件发生概率进行量化的模型。针对传统的梯度下降优化算法收敛速度慢的特点,采用可避免计算Hesse矩阵的Levenberg-Marquardt算法来训练神经网络。这一模型可以模拟专家评价,并准确地按照专家的评定法则进行估算,具有一定的通用性。     

DPSD在PT二次侧检测中的应用

随着电能计量准确性要求的不断提高,以及“注入信号法”在故障选线及电容电流测量中的广泛应用,PT二次侧信号的准确检测就显得尤为重要。在PT二次侧提取信号时,传统的检测方法检测精度不高,很难满足实际应用要求。因此,提出将数字相敏检波(DPSD)应用到PT二次侧的信号检测中,该方法的优点是不仅能检测信号幅值大小,同时能检测信号的相位。此外,DPSD检测精度较高,特别适用于低信噪比(SNR)的检测场合。设计DPSD检测算法,在MATLAB/SIMULINK环境下建立仿真模型,验证在PT二次侧检测低SNR信号的效果,检测结果证明DPSD有效地抑制了电网中谐波信号和强噪声,并能准确地将感兴趣信号提取出来。