宁夏地区雨季特征时空变化规律及其归因分析

为揭示宁夏地区雨季特征时空变化规律及物理归因，利用1960～2020年宁夏地区9个气象站点的降水资料，基于滑动t检验法确定宁夏地区各个站点多个雨季特征(包括雨季开始时间、结束时间、持续时间、降雨量、降雨强度和降雨日数)的时空分布规律，分析大气环流、季风以及海表温度对宁夏地区雨季特征的影响。结果表明：宁夏地区的雨季开始时间和结束时间具有明显的年代际和空间变化特征，西北太平洋增强(减弱)的反气旋是宁夏地区雨季开始(结束)的重要信号。雨季降雨量和降雨强度在突变年份发生后，具有增强的趋势。多个雨季特征表现出与厄尔尼诺(ENSO)区域明显的负相关性，即升高的海表温度会导致宁夏地区雨季起讫时间的提前、降雨量和降雨强度以及雨季降雨日数的减小。研究成果可为探究宁夏地区雨季特征与海表温度的遥相关性提供参考。     

塔里木河下游生态输水对地下水补给量影响的研究

文章依据塔里木河下游段现有的2000—2020年的地下水监测数据,对生态输水地下水前后水面线方程进行拟合,并在水均衡原理的基础上,对经过了21次生态输水之后的塔里木河下游段地下水埋深时空变化特征进行分析,以此对地下水的补给量进行估算,以更好支持后续的生态输水.     

基于慕课堂数据的学生学习行为分析

本文结合慕课堂线上学习数据与线下考试成绩,研究学生在线学习的行为表现与学习效果之间的关联性,所获得的信息能够体现出不同学生群体的特点以及不同学习维度的作用,从而提醒教师适时调整教学策略,持续改进,有助于教师改进教学方法,提高教学质量.     

我国水-能源-粮食耦合关系及影响因素

为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题，促进资源可持续利用，构建水-能源-粮食系统，利用耦合协调度模型对我国的30个省（自治区、直辖市）进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明：2003—2017年，我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数，系统综合评价指数逐年递增；大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势，个别省份耦合协调度濒临失调；耦合协调度空间自相关性较强，虽有明显波动，但是呈现逐年加强的态势；影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。     

多重驱动模式下开放式知识网络的时空演化模型及治理策略

开放式复杂网络下知识的快速流转及有效分配决定着跨时空知识创新与价值创造的实现,在揭示开放式知识网络典型特征的基础上,结合网络参与主体的联合程度,针对联合式、强驱动式及无意识式多重驱动模式阐述知识结构布局的存量、流量和转量的影响要素与作用机理。建立开放式知识网络总量的二元时空交流域方程,深入挖掘网络时空分布的测度方法与演化特征。运用多层次案例研究方法,分析2012～2017年间3类知识服务网络的产生与演变过程,提出知识网络的治理策略。研究发现,不同驱动模式下的网络知识构成伴随组织形态不断演化发展,呈现为获取渗透、交换潜化、扩散倍化及转化应用4个阶段。知识市场缺口与地理缺口的时空距离不断减少,知识溢出效果不断增强,有效的知识治理方案有助于开放式知识系统的形成。     

核电厂人因可靠性分析中的相关性分析方法研究

人因可靠性分析（HRA）是核电厂风险分析中的重要组成部分，其中人误事件的相关性分析是HRA中必不可少的内容，忽略人误事件间的相关性，将导致低估核电厂的风险水平。本文提出了一种基于D（邓）数和层次分析法-决策试行与评价实验室（AHP-DEMATEL）方法的相关性分析模型。首先，确定两事件间相关性的影响因素及其结构关系，并针对每个影响因素建立相关性等级的隶属度函数及其锚点；其次，利用AHP-DEMATEL方法来确定各影响因素的综合权重；最后，根据实际情况评估各因素的相关性等级并构建D数，并根据D数和综合权重计算出两人因事件的相关性程度及其可信度，通过算例验证了该模型及其方法的有效性。      

一种新的多渐消因子容积卡尔曼滤波

将强跟踪思想引入容积卡尔曼滤波（cubature Kalman filter，CKF），建立强跟踪CKF能有效克服CKF在模型不确定、状态突变等情况下，滤波性能下降的问题。通过分析现有多渐消因子计算方法，发现它们均只利用了协方差矩阵的对角线元素，并没有考虑各个状态之间的相关性，不能充分发挥多渐消因子的优势。为此，本文提出渐消因子矩阵，基于正交原理推导渐消因子矩阵的求解方法，提出多渐消因子强跟踪CKF算法。多渐消因子强跟踪CKF算法突破了传统多渐消因子为向量的限制，也不再要求渐消因子取值要大于1。仿真验证了算法具有更好的滤波精度何鲁棒性，能更好的满足工程应用的要求。     

共享交通的时空轨迹检索与群体发现

为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题，依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引，并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先，对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理，挖掘有效出行起讫点（OD）轨迹；其次，针对用户起讫点轨迹的特征，建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理；最后，给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型，并运用K最近邻（KNN）查询对搜索空间剪枝压缩，提高群体发现效率。采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据，选取动态时间规整（DTW）等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比，所提算法的准确率提高了10.12%，查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率，可有效提升共乘出行方式的出行率。