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.     

Numerical model of flow and pollutant transportation in non-orthogonal curvilinear coordinates

The planar 2D k-ε double equations‘ turbulence model was adopted and transformed into non-orthogonal curvilinear coordinates. The concentration convection-diffusion was introduced to planar 2D SIMPLEC algorithm of flow in non-orthogonal curvilinear coordinates. The numerical model of pollutant transportation in non-orthogonal curvilinear coordinates was constructed. The model was applied to simulate the flow and pollutant concentration fields. In the testing concentration field, two optimal operations of contamination discharging both along bank and in the centerline at the first bend of the meandering channel were adopted. Comparison with available data showed the model developed was successful, was valuable to engineering application.     

Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission

Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters.     

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...     

基于形态滤波遗传算法对目标红外图像特征检测

将形态滤波和自适应遗传算法结合起来,提出了一个用于目标检测的形态滤波器参数优化遗传算法。通过设计了形态滤波的遗传算法,寻求最佳结构元,以实现对目标的自适应检测。作为2个特殊环境中的应用检测实例,分别对固体推进器尾喷焰红外图像和复杂背景下的弱小目标进行检测。实验结果表明该方法能够更好地适应环境变化,更大程度地提高目标信号检测的信号噪声（SNR）比,有效地检测出复杂背景下的目标。     

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.     

基于改进遗传算法的河流水污染源反演方法

针对河流水污染应急响应过程中污染源排放历史迟知、未知的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,利用一维河流水质模型和水质监测数据,研究建立了基于改进遗传算法的河流水污染定量源反演方法,实现了对河流污染源排放历史的识别与重构.将该方法应用于美国特拉基河流的3个不同流量下的示踪剂实验中,对示踪剂排放历史进行定量源反演分析.结果表明：IGA算法对高、中、低不同流量下的3次示踪剂实验均可以很好的重构和识别示踪剂排放历史,对于实际河流水污染源反演分析的误差均在可接受范围内.IGA算法在河流水污染源反演分析中具有一定的可靠性和稳定性,可为河流水污染精准溯源与治理提供科学的技术支撑.     

基于多目标遗传算法的层级生态节点识别与优化——以常州市金坛区为例

有效生态网络构建可保障区域生态安全,是实现区域可持续发展的重要路径。基于生态节点的内涵解析,建立了"资源型战略点—结构型战略点—结构型薄弱点"的多层级生态节点识别体系,利用金坛区2015年的遥感影像、土地利用数据、POI数据等,通过多目标遗传算法、最小阻力模型等方法,构建了金坛区层级生态网络,并采用表征网络拓扑结构和节点效用性等指标,定量评价生态节点优化前后的生态网络性能,取得以下主要研究结论:(1)多层级生态网络在节点效用、网络整体性能上显著优于一般网络,且在复杂生态水网区域具有较强适用性;(2)金坛区现状生态网络分布不均匀,生态节点布局亟待优化,经优化节点覆盖率提升了17.70%,节点分布均匀度降低45.45%,平均聚类系数提升了87.36%;(3)多层级生态节点体系具有实践应用性,应针对不同类型生态节点采取差别化管理策略。     

基于Landsat 8遥感数据的天津市地表温度反演

以Landsat 8遥感数据为数据源,进行天津市地表温度反演研究。首先采用单通道算法反演地表温度,并利用均值标准差法进行温度分级。然后建立不同温度等级面积比例的估算模型。再通过随机样点,从不同温度等级和土地覆盖类型2个角度,分别建立并比较不同类样点的地表温度与各指数的拟合模型。结果表明:次高温区域面积比例与人口密度、人均GDP都具有较高的决定系数;地表温度与NDVI、BAEM的二元线性回归决定系数高于地表温度与单一指数的决定系数;将样点分类后,低温点与MNDBI的决定系数高于其他温度等级样点,水域和植被样点与各种指数的决定系数高于其他地物类型样点。     

基于L-M神经网络的道路交通噪声预测研究

神经网络具有很强的预测功能.根据石家庄公路交通噪声的实测数据,利用L-M优化算法的多层神经网络预测模型进行道路交通噪声的预测,经检验,计算值与实测值接近,预测精度令人满意.