近40年灯塔市气温趋势分析

利用一元回归方法，将灯塔市20a气温资料延长至近40a，对气温的年际、年代、四季、作物生长季等不同时段的变化规律进行量化分析。得出了1961～2000年近40a灯塔市不同时段的气温变化特征。     

概率神经网络与BP网络模型在遥感图像分类中的对比研究

通过分析概率神经网络(以下称PNN)的基本结构及其训练算法,建立了卫星图像分类的概率神经网络模型,并通过实例对比分析了概率神经网络与BP网络分类模型的分类效果。实验表明,PNN图像分类方法在分类精度上优于误差反向传播神经网络模型,且分类时间相当,是一种有效的图像分类方法。     

幂函数对建筑物沉降的回归分析

通过实例推导幂函数对建筑物沉降进行回归分析，并且得出较为精确的结果，同时也说明在选择回归函数的时候，还会受到很多条件影响。     

建筑物沉降规律的综合时序分析

建筑物的沉降监测数据序列具有趋势变化和随机变化的特点，本文针对两种变化项的特点分别建立相应的数学模型，再将其组合起来建立综合数学模型，从总体上把握沉降数据序列的变化规律。实例计算分析表明，此方法具有较高的拟合精度和预测能力，具有一定的应用参考价值。     

基于Logistic回归与随机森林的和龙市地质灾害易发性评价

为了科学地进行地质灾害易发性分析,基于和龙市地质灾害调查与区划,结合地质灾害分布规律和影响因素,综合考虑地形、地质、气象水文、土壤植被和人类工程活动5个因素,结合GIS技术与方法,提取高程、坡度、坡向、曲率、岩性、与断层距离、降雨量、与水系距离、NDVI(归一化植被指数)、土壤质地、水力侵蚀、人口密度、与道路距离等13个致灾因子,利用Logistic回归与随机森林模型进行地质灾害易发性评价,获得了区域地质灾害易发性分区图。其中,随机森林模型的结果表明：极低易发区面积占比最高,达56.98%,多位于研究区南部,高、极高易发区面积占比共12.89%,位于中部与东北部,该区是地质灾害预防和管理的关键区域;NDVI、高程、人口密度和降雨量等是灾害发育主要影响因素,累积贡献率为58.12%。Logistic回归和随机森林模型的ROC(受试者工作特征)曲线、已有灾害密度统计等验证结果均表明易发性分析和分区与实际灾害分布情况吻合度高,其AUC(ROC曲线下面积)值分别为0.856和0.907,说明两种方法均可实现有效预测,均具有较好的适用性,而随机森林模型表现出更高的准确性与稳定性,预测性能优于Lo...     

基于街景图像的厦门本岛环境特征对住宅价格的影响研究

住宅价格的空间分异是城市空间资源配置不均衡的外在表现,理解住宅价格的主导影响因素及其空间分异特征对于住区规划及房价调控政策的制定具有重要意义。既有研究较少考虑环境品质对住宅价格的影响和影响因素的作用尺度差异,针对以上问题,本文引入街景图像,在特征价格模型的基础上拓展环境特征,构建多尺度地理加权回归（MGWR）模型,研究环境特征对住宅价格的影响效用,并通过分析其他控制变量的系数空间格局,总结各变量的空间分异特征规律。主要结论为：(1)街景图像测度的环境特征更符合人们对居住环境的真实感知,研究结论可为居住环境品质提升提供更加精细化的设计策略;MGWR模型对变量的空间分异现象具有更接近于真实值的拟合效果,可描述不同变量的作用尺度差异,这有助于为特定地区制定针对性规划策略。(2)厦门本岛住宅价格呈现显著的聚类特征,并沿城市核心发展轴呈“带状”结构分布。(3) 3个环境特征变量对于住宅价格均为显著的正向影响,且作用接近全局尺度,街景绿视率的影响最强,其次是天空开敞度和相对步行指数。(4)总结各变量的系数空间分异规律,发现不同特征地区住宅价格的主导影响因素不同,核心地区主要受交通、教育因素的影响;...     

向心扩张指数构建及其在郑州都市圈城镇空间扩张中的应用

探究城镇空间扩张的方向性及其时间变化特征,能够反映都市圈发展过程中核心城市与边缘地区空间关联的动态过程,为制定都市圈发展的相关政策提供科学依据。本文从都市圈的核心城市与边缘地区相互关联的视角,借鉴物理学中力的分解原理,构建了同时兼顾扩张强度和方向性的向心扩张指数CEI,并以郑州都市圈为对象,采用2000—2018年30 m分辨率的全球人造不透水面数据产品GAIA,分析了建设用地扩张的总体数量和占比变化、动态度及强度变化、以及空间方向性变化等特征,进一步应用多元逻辑回归模型,揭示了影响城镇空间扩张向心性的关键因素。结果表明：(1)向心扩张指数CEI为揭示都市圈核心城市对边缘地区的辐射带动作用提供方法支撑,能够定量刻画边缘地区朝向核心城市的发展趋势;(2)在郑州都市圈近20年的快速扩张过程中,尽管各区县市的DEI指数和CEI指数随时间而增减波动,但郑州都市圈总体呈现“核心—边缘”发展模式,除个别地级市中心城区及其下辖县以外,多数区县市的向心性显著且随时间增强,郑州市中心城区对于边缘地区具有显著的辐射带动作用;(3)核心城市与边缘地区的人均GDP差异及城镇化率差异是影响边缘地区向心扩张的重要...     

PSO-SVR优化模型在基坑变形监测预测中的应用

提出了采用粒子群优化算法(PSO)的快速全局寻优特点,优选支持向量机回归模型的参数,利用PSO-SVR组合模型实现对基坑深部水平位移监测数据进行预测,并将其与BP神经网络预测结果与实测值进行对比。实验结果表明,PSO-SVR模型对基坑变形监测预测的准确度更高,预测值与实测值最贴近,更能反映倾斜监测的位移变化趋势,满足基坑变形监测预测的需要。     

空间软数据及其插值方法研究进展

由于对地观测技术的迅速发展,空间数据的种类和数量增长迅猛,由空间数据反演得到的各种信息日趋膨胀,这些反演结果中的信息不少以软数据的形式出现。在实际应用中,这些软数据往往与空间插值的目标变量具有一定的相关性,甚至成为控制目标变量空间分布特征的重要因素。然而,由于这些数据通常表示为非数值形式,在计算和处理上存在着一定困难,以致被传统的插值方法所忽视,从而造成信息浪费。近来出现的空间软插值方法是一种利用空间软数据作为辅助信息并以改善插值效果的方法,能够较好的处理并利用软数据所隐含的信息,具有较好的应用发展前景。本文根据空间软数据的特点及其分类,系统综述了空间软插值方法及其应用领域。首先分析了空间数据软硬性质的根本区别,论述了软数据的分类和“硬化”方法,然后介绍空间插值模型中对空间软数据的集成方法和原理,最后对空间软插值方法及其应用研究领域进行了展望。     

基于CMIP5多模式集合资料的中国气温和降水预估及概率分析

选用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）提供的30个全球大气-海洋耦合模式（AOGCMs）在典型浓度路径（RCPs）情景下气温和降水量的预估结果,采用扰动法,用站点观测资料作为气候背景场替代AOGCM模拟的气候平均,尝试校正气候预估结果的系统性偏差。通过集合方法,用概率的形式给出中国平均气温升高1 ℃,2 ℃和3 ℃以及降水量增加10%,20%和30%概率的空间分布,讨论了中国未来平均气温和降水量可能的变化。结果表明：经过扰动法处理后的气温和降水量预估集合保留了当前气候的局地信息。预估平均气温在中国均有上升,北方地区尤其是青藏高原地区变暖的程度大于南方地区,北方大部分地区平均气温升高的趋势为0.28 ℃/10a。在21世纪初,中国北方地区年平均气温升高1 ℃的可能性超过50%。到了21世纪末期,中国大部分地区平均气温升高2 ℃的可能性超过60%,新疆北部以及青藏高原南部地区气温升高3 ℃的可能性超过50%。预估中国降水量普遍增多,中国北方地区降水量增多的程度要明显大于江淮流域及其以南地区,尤其是西北地区降水量增多非常显著,降水量增多30%的可能性超过70%以上。