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针对采用传统土地利用回归（land use regression,LUR）模型进行大气污染物浓度模拟时预测变量信息损失的缺陷,将主成分分析（principle component analysis,PCA）与逐步多元线性回归（stepwise multiple line regression,SMLR）相结合,提出了一种改进的LUR（PCA+SMLR）模型模拟大区域PM2.5浓度空间分布的方法。首先采用相关分析筛选与PM2.5显著相关的预测变量,然后对筛选出的预测变量进行主成分变换（PCA）,最后保留所有主成分变量进行SMLR建立回归模型模拟PM2.5浓度。并以京津冀为研究区域进行实验验证,对PCR、SMLR、PCA+SMLR这3种模型的实验结果进行对比分析,结果表明,PCA+SMLR模型可提高预测变量对回归模型的贡献度,调整后R2达0.883,并且其精度检验指标及制图效果皆优于传统的LUR模型,证明了该模型可有效提高PM2.5浓度的模拟精度,对PM2.5区域联防联控具有指导意义。 相似文献
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加权平均温度(Tm)是全球卫星导航系统技术反演大气可降水量的关键参数,影响着水汽反演的精度。针对传统的Bevis模型运用在中国区域精度不高的问题,该文提出新的增加时空参数的Tm多元线性回归模型。根据2013—2015年中国86个探空站点的探空资料,分析了Tm的时空特征;然后根据2013年站点资料,利用线性回归建模方法建立了中国区域的Tm单因子回归模型和增加了时空参数的Tm多因子回归模型,并利用2014—2015年的探空数据进行验证。Tm单因子回归模型和Tm多因子回归模型的精度分别为3.1 K和2.6 K,比Bevis模型(精度3.3 K)分别提高了约6.0%和21.2%。考虑到季节对Tm的影响,将Tm多因子回归模型按季节分段,得到按季节分段的Tm多因子回归模型,其精度与Tm多因子回归模型大致相当,但能更细致表达出不同季节Tm的精度情况。结果表明增加了时空参数的Tm多因子回归模型更加适合中国区域的加权平均温度Tm的计算。 相似文献
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基于Google Earth Engine与机器学习的省级尺度零散分布草地生物量估算 总被引：4，自引：0，他引：4
大区域草地地上生物量估算对草地资源利用管理及全球碳循环研究具有重要意义。为高效快速地估算大区域零散分布草地地上生物量，本文选取安徽省为研究区，在谷歌地球云引擎（Google Earth Engine）平台的支撑下，通过机器学习方法建立Landsat 8 OLI及其他辅助数据与地面实测草地地上生物量之间的联系，开展了草地零散分布地区省级尺度草地地上生物量高分辨率估算，并与传统的基于归一化植被指数（NDVI）回归模型进行了比较。研究结果表明，综合利用光谱与地形因子的机器学习方法，估算零散化分布草地地上生物量的精度可以达到65%以上，其中分类回归树（CART）模型R2=0.57，预测精度为68.60%，支持向量机（SVM）模型R2=0.59，预测精度为75.74%，而使用NDVI的回归分析产生的误差较大，R2=0.37，预测精度为57.51%，因此机器学习方法相对于传统基于NDVI的回归分析具有明显优势。另外，谷歌地球云引擎平台数据来源广泛、获取方便，可以高效地实现海量影像数据的预处理及计算分析，大大提升了工作效率，与地面调查数据的结合可实现更大区域乃至全国尺度上的零散分布草地地上生物量高分辨率遥感估算。 相似文献
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各种对流层经验模型中,GPT2w模型是目前标称精度最高的对流层经验模型,其在模型化对流层延迟的同时,也提供具体的模型化气象元素。以USNO的ZTD产品检验模型ZTD精度;以IGRA发布的大气廓线数据,对模型加权平均温度Tm、水汽直减率λ的精度进行验证。计算发现,模型加权平均温度Tm具有-2.56K的系统偏差,改正该偏差后,模型ZTD对比USNO偏差从-1.38 mm提升至-0.3 mm;还验证了模型水汽直减率λ的两种获取方式具有很好的一致性。提出以测站气压P、测站温度t、测站相对湿度hr为实测气象元素,以校正后的Tm、高精度的λ为经验气象元素,作为对流层延迟模型输入参数的互融方法。该互融方法计算ZHD、ZWD经验模型分别采用目前最优的Saast静力学延迟模型和Askne & Nordius湿延迟模型。以USNO发布的340个IGS跟踪站的对流层延迟数据作为参考,该互融方法较直接气象元素法、校正后的GPT2w模型均有显著精度提升。在不可获取气象数据的前提下,校正后的GPT2w模型具有很高的先验精度;若可获取近实时气象数据（如自动气象站）,则推荐采用新的参数互融模型。 相似文献
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高精度降水场是水文、气象以及环境分析的重要数据支撑,直接影响相关服务的准确性。传统降水分布模拟大多依赖站点空间维的驱动因素,而忽略了降水时序变化特征对其空间分布的影响。使用2015—2017年中国湖北省83个国家气象观测站点和28个省级观测站点近3 a月平均累积降水资料,通过相关性分析,引入站点降水时序理论变差函数模型的拱高值(C)和块金值(C0)作为影响因素,使用地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)建立湖北省月平均降水分布模型。结果表明:（1）各站点降水的时序变差函数曲线与降水的季节性基本吻合。站点时序理论变差函数模型中,有25.3%能够在4个月内达到平稳,36.14%在6个月内达到平稳。（2）站点降水时序理论变差函数模型的C和C0与逐年12月平均累积降水在0.01水平（双侧）上显著相关,平均相关系数分别为0.745和0.526,大于地理位置和高程对降水的影响。（3）引入C和C0 有助于提升GWR模型的整体拟合优度和插值精度。对比仅使用经纬度的GWR模型和引入时序理论变差函数特征的GWR模型,3 a平均整体拟合优度从0.852提升至0.912。验证集站点插值精度评价显示,3 a绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差下降幅度均大于60%。因此,引入时序理论变差函数特征的时空GWR模型能够获得较高精度的降水模拟结果,更适合具有丰富历史降水资料地区的降水空间分布估算。 相似文献
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大气加权平均温度Tm是决定GPS水汽反演精度的关键参数,不同地区的Tm具有区域性差异。本文基于河南省Nanyang探空站2015-2018年的气象数据,建立了适用于河南亚热带季风气候地区的单因子和多因子的大气加权平均温度Tm模型,同时按照四季划分构建了季节模型,并对比经验模型分析其精度。结果表明,新建立的加权平均温度模型精度整体上优于Bevis模型。将其用于CORS站GPS可降水量反演中,相比经验模型,新建Tm模型与实际降水量的吻合性更好,可以满足地基GPS反演可降水量的要求。 相似文献
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以地形地貌特征复杂、观测站点分布稀疏不均匀的四川省为研究区,引入地形因子（坡度和坡向）和植被指数,采用顾及空间关系非平稳性的（混合）地理加权回归克里格模型（（mixed）geographically weighted regression Kriging,（m）GWRK）进行月尺度平均气温插值方法及精度分析研究。针对不同季节和不同地区,将（m）GWRK插值结果与基于全局回归的回归克里格（regression Kriging,RK）插值结果进行对比。结果表明,RK、GWRK、mGWRK回归关系的决定系数R2分别为0.795、0.922、0.911,均方根误差分别为0.83℃、0.64℃、0.55℃,表明GWRK、mGWRK对目标变量的解释能力以及插值精度都优于RK;GWRK、mGWRK相对于RK对月平均气温插值的改进具有季节与地区差异,冬半年的改进大于夏半年,在地形地貌变化大的地区改进大于地形地貌变化小的地区。 相似文献
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受实测气象参数的限制，使用标准大气参数的传统对流层模型的精度并不高；使用参数估计法的精密对流层模型增加了观测方程的待估参数，影响收敛速度. 针对实测气象参数缺失的情况，提出一种融合对流层模型，使用两种非实测气象参数模型分别计算出平均海平面处和测站处的气象参数，再利用Saastamoinen模型经验公式求解天顶对流层延迟（ZTD）. 利用RTKLIB软件进行精密单点定位（PPP）实验. 提出的融合对流层模型摆脱了实测气象参数的限制，解算结果表明:使用该模型时，在东、北、天方向的定位精度分别比Saastamoinen模型提高16 mm、1 mm、2.2 mm，比MOPS模型提高13.8 mm、0.7 mm、1.6 mm，比GPT/UNB3m+Sa模型提高2.9 mm、0.4 mm、0.7 mm，在天、北方向的定位精度接近参数估计模型，实现了PPP定位精度的提高. 相似文献
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大气加权平均温度Tm是计算水汽转换因子和大气可降水量的重要参数。利用2007—2017年全球大地观测系统(global geodetic observing system, GGOS) Atmosphere Tm格网数据和欧洲中尺度天气预报中心(European centre for medium-range weather forecasts, ECMWF) 2 m温度数据,建立一种适合澳大利亚区域、顾及Tm残差季节性和日周期变化的Tm模型——qTm。此外,采用2018年的GGOS Atmosphere Tm格网数据和探空资料对该模型进行评估。结果表明,qTm模型在澳大利亚区域具有较高的精度和适用性,与GGOS Atmosphere Tm相比,qTm模型的年均偏差(Bias)和均方根误差(root mean square error, RMSE)分别为－0.31 K和1.97 K,相对于GPT2w-1和GPT2w-5模型,RMSE分别提高21.8%和25.9%;qTm模型值与探空积分值更符合,模型的年均Bias和RMSE分别为－0.44 K和2.45 K,相比GPT2w-1和GPT2w-5模型分别提高10.2% 和11.8%。qTm模型可为澳大利亚区域提供精确的Tm值,为该区域大气水汽分析和厄尔尼诺现象研究提供基础。 相似文献
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针对混凝土拱坝单测点变形监控模型难以合理表征拱坝空间变形场协同响应特性以及传统回归方法诠释环境量与大坝变形间的复杂函数关系具有明显局限性问题,提出了融合粒子群算法优化与支持向量机（particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM）的混凝土拱坝多测点变形监控混合模型。基于单测点变形监控模型构建方法,引入空间坐标并利用有限元方法计算水压分量,进而借助PSO-SVM良好的非线性处理能力对环境量与大坝变形序列进行建模和预测,从而构建了融合PSO-SVM的混凝土拱坝多测点混合模型。工程实例分析表明,所建模型具有较好的多测点变形性能分析能力,较单测点统计模型具有良好的拟合及预报精度,可有效反映大坝服役的整体安全性态。此外,所提理论和方法经一定的改进和拓展,亦可推广应用于其他水工建筑物性态安全监控模型的预报分析。 相似文献
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针对光学遥感影像受天气影响导致部分地物间形成弱边缘问题,提出一种低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法。首先提出一种适用于遥感影像的低维完备局部三值模式的纹理特征提取算子,并将其引入简单线性迭代聚类算法,对遥感影像进行初始分割,减小了噪音影响,同时增强算法对弱边缘的敏感度和分割准确性;然后采用双变异蝴蝶优化的支持向量机合并同质超像素块,以简单线性迭代聚类算法和低维纹理特征算子得到的综合特征作为输入,得到最终分割图像。利用2组高分辨率遥感影像进行分割实验,并与当下流行的卷积神经网络进行对比,实验结果表明,所提算法相较于传统算法对弱边缘有更好的分割效果,数据一的边界回归率(boundary recall,BR)值较对比算法平均提高了1.9%,Kappa系数平均提高了0.036;数据二的BR值较对比算法平均提高了2.33%,Kappa系数平均提高了0.027。对比实验证明了所提算法相较于卷积神经网络有更好的泛化性。 相似文献
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大气加权平均温度（Tm）是全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）反演大气水汽（precipitation water vapor, PWV）的关键参数。当前已有Tm模型提供的Tm信息难以捕获其日周期变化,因此限制了其在高时间分辨率GNSS PWV估计中的精度。大气再分析资料可提供高时空分辨率的Tm格点产品,但是在使用时需要对其进行空间插值,且Tm在高程上的变化远大于其在水平方向上变化。同时,针对中国区域地形起伏大等特点,提出顾及垂直递减率的中国区域Tm格点产品空间插值方法,以分布于中国区域的2015年89个探空站资料为参考值,验证了提出的方法在全球大地测量观测系统大气中心Tm格点产品和美国国家航空和太空管理局提供的MERRA?2的Tm格点产品中的空间插值精度。结果表明:（1）在顾及垂直递减率的Tm格点产品空间插值中,反距离加权法的插值效果优于双线性插值法,其在中国区域全球大地测量观测系统大气中心和MERRA?2的Tm格点产品空间插值中的偏差分别为0.72 K和0.23 K,均方根误差分别为1.94 K和1.87 K。（2）顾及垂直递减率的空间插值效果明显优于未顾及垂直递减率的插值效果,尤其在地形起伏较大的中国西部地区。因此,顾及垂直递减率的空间插值法在中国区域的高精度、高分辨率GNSS水汽探测中具有重要的应用。 相似文献
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传统基于遥感的气温反演方法往往使用全局模型,从而忽略了气温分布及其时空影响异质性,特别是在较大区域尺度的研究中存在不足。针对长江经济带区域,引入时空地理加权神经网络模型,建立一种高精度的气温估计方法。通过在广义回归网络模型中建立局部模型来顾及时空异质性的影响,融合遥感数据、同化数据、站点数据,获取面域分布的近地表气温信息。采用基于站点的十折交叉验证方法对模型性能进行评估,结果表明,时空地理加权神经网络有效提高了气温估计的精度（均方根误差为1.899 ℃, 平均绝对误差（mean absolute error, MAE）为1.310 ℃, 相关系数为0.976）,与多元线性回归和传统的全局神经网络方法相比,MAE值分别降低了1.112 ℃和0.378 ℃。气温空间分布制图结果显示,该方法结果能很好地反映长江经济带气温空间上的差异和不同季节的特征信息,具有实际应用价值。 相似文献
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为解决大数据量带来的热力图生成效率低的问题,引入基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)的并行计算方法,并结合轨迹线模型,提出了一种利用GPU加速的轨迹线热力图生成显示方法。首先,针对轨迹点分布不均、邻域半径设置不合理等条件下产生的热力值不连续、不均等问题,采用轨迹线模型提升了热力图的效果。其次,针对大规模数据计算产生的热力图生成效率低的问题,通过GPU并行计算并配合内核函数参数调优、循环展开、像素缓冲对象显示等策略大幅提升算法计算效率。实验结果表明,所提方法较传统的基于中央处理器（central processing unit, CPU）的方法计算效率提升了5~30倍,且随着图像分辨率和轨迹数据的增加,算法加速比有逐步上升的趋势。 相似文献
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地球参考框架是一切测绘活动、地球科学研究的物理基础。目前,地球参考框架常采用长期解的形式,即利用一组全球分布的基准站在某一参考历元的坐标和速度来表示。由于观测有误差,且各基准站又具有非线性变化,故需要对不同历元的瞬时地球参考框架进行累积,形成稳定的长期参考框架。以不同历元观测数据得到的瞬时参考框架成果为输入,构建了一种基于多历元观测数据建立参考框架长期累积解的融合模型。从坐标转换模型和测站坐标的时变模型出发,详细推导了建立长期解的函数模型,依据该函数模型的秩亏数设计了转换参数的内约束基准。采用2010-08—2014-12的国际全球导航卫星系统服务第2次处理结果进行试算,并与国际地球参考框架2014成果进行了对比。结果表明,X、Y、Z方向标准偏差分别为3.45 ?mm、4.04 mm、2.84 mm,速度精度分别为1.53 mm/a、1.46 mm/a、1.21 mm/a,X、Y、Z方向的加权均方根误差优于3 ?mm。 相似文献
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融合全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)与中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)可获得高精度、高空间分辨率的水汽分布信息。开展基于中国大陆构造环境监测网络(crustal movement observation network of China,CMONOC)观测资料的中国大陆地区MODIS水汽校正研究。首先,根据地理环境、海拔、气候类型等因素将中国大陆分为16个区域,开展区域MODIS水汽和GNSS水汽的相关性分析;其次,分区域、分季节选择不同的函数模型构建基于GNSS的MODIS水汽校正模型;然后,采取区域模型、单站点模型与实测GNSS水汽开展模型的可靠性检验;最后,通过分区域MODIS水汽校正和图像叠加,获得校正后的中国大陆地区MODIS水汽分布。研究表明,区域MODIS水汽校正模型精度与单站点模型相当,可取代单站点模型用于MODIS水汽校正。基于CMONOC的分区域函数模型可有效提高MODIS水汽精度,为短期天气预报和合成孔径雷达干涉测量大气校正提供参考。 相似文献
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分析了 目前广播星历精度评估中存在的问题,详细论述了广播星历精度评估过程中对精密星历进行天线相位中心改正的取值方法,提出了利用单颗星单日钟差均值作二次差对广播星历钟差的系统性偏差进行改正的方法.选取2019-09-01-2019-11-01 共计62天的多模 GNSS 实验(multi-GNSS experiment,... 相似文献