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地面不均匀沉降可能对城市的发展与人民的安全造成危害,天津市的地面沉降情况尤为严重。针对该问题,本文收集天津市2005—2012年、2016—2017年水准观测数据,以固定水准点位的沉降量、沉降速率、沉降加速率为状态向量,构建卡尔曼滤波模型,对天津市历年的水准观测数据进行滤波;根据滤波后的结果,本文利用多项式加权内插的方法,以距离、沉降速率、沉降加速率信息确定权值大小,对地面沉降情况进行内插;并以中误差作为精度评定参数,比较多种内插方法的精度。通过对内插结果的试验分析发现,2005—2017年天津市地面累计平均沉降量为394.477 5 mm,最大沉降量为1 143.5 mm;主要沉降区域为北辰、大港、塘沽等地区,且随着时间的增长,这些区域呈现漏斗式下沉。试验证明本文结合卡尔曼滤波与多项式加权内插的方式能够较好地反映地面沉降的时空特征分布情况并对未来一段时间的沉降情况进行预测,对天津市的城市发展及建设有一定的参考意义。 相似文献
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加权总体最小二乘法是理论上估计EIV模型参数相对严密的方法,其迭代过程中涉及的矩阵运算较为耗时,在处理大量级数据时尤其明显。PEIV模型有助于提高加权总体最小二乘法的计算效率。本文基于PEIV模型和经典最小二乘准则给出了一种加权总体最小二乘法算法,算法的推导过程简洁,易于理解,迭代过程中无需重构矩阵,减少了矩阵运算量。最后通过仿真试验验证了算法的可靠性。试验结果表明,本文算法可以取得与现有算法相同的参数估计精度且计算效率更高。 相似文献
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94.
高分辨率遥感图像精确分割是遥感图像处理的研究热点和难点。高分辨率遥感图像中同质区域间的差异性不仅表现在光谱特征上,同样存在于边缘、纹理等结构特征上。为了更好分割高分辨率遥感图像,需在分割算法中考虑结构特征。因此,如何提取更多有助于精准分割的结构特征,并探究这些特征在分割过程中的作用规律成为设计高分辨率遥感图像分割算法的关键问题。为此,论文提出在曲波变换理论基础上构建不同结构特征提取模型,并以加权的方式将提取的结构特征纳入贝叶斯和能量分割模型中。 相似文献
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测站气压和温度的准确获取对GPS水汽反演的精度至关重要,但是我国各地在建立GPS连续运行观测站时的发展状态差别较大,有相当部分的GPS气象站网并未配备气压和温度传感器,无法有效准确采集测站气压及温度相关数据,对实时获取测站上方水汽有较大影响.本文基于一种增加高度改正的反距离加权法,和分布在全国的全球卫星导航系统(GNSS)气象站网数据,对该方法进行了实验验证.实验结果表明,通过此方法得到的气压和温度参数精度满足水汽解算需要.同时将本文方法与全球气温和气压经验模型(GPT2)进行对比,证明了本文得到的温压参数精度要优于GPT2模型. 相似文献
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渤海海峡跨海通道建设前后区际城市群物流网络结构的时空演变 总被引:1,自引:0,他引:1
随着网络社会不断崛起,城市空间内涵发生了明显改变,已经成为人文地理学研究的新的重要内容。通过改进重力模型,基于有向加权网络分析方法以及BRIM算法,探讨了渤海海峡跨海通道建设前后山东半岛城市群与辽中南城市群物流网络结构的演变过程,研究发现:①渤海通道建设主要影响城市低等级物流联系,对高等级网络的影响局部集中在辽中南南部和山东半岛东部且自身物流规模较大的城市之间,其中大连、沈阳以及青岛、烟台、潍坊、济南等少数重点城市之间垄断了大量的物流资源;② 通道建设促进了“双通道双向合成流”格局形成,在各自城市群内部,物流结构将出现陆、海方向上的分离性变化,大连、烟台作为通道门户城市的地位逐渐确立;③ 首位离心流、向心流格局在演变过程中均表现出渤海通道指向性,仅有沈阳⇄济南、沈阳⇄淄博、大连⇄青岛、鞍山⇄潍坊等少数城市之间保持了常态化互惠关系,但互惠程度并不对称,辽中南地区城市的物流输出规模普遍高于具有互惠关系的山东半岛城市,前者表现为典型的“双核-边缘”结构,后者具有多极网络化特征;④ 通道建设前后山东半岛城市群的物流城市类型保持稳定,辽中南地区的向心流主导型城市则不断向铁岭、抚顺、本溪等东北部城市蔓延;⑤ 大连在渤海通道建设后首次与烟台、青岛等山东半岛城市群东部城市实现了同一子群结构衔接,总体上优化了山东半岛与辽中南城市群的物流空间格局。 相似文献
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基于GWR模型的中国城市雾霾污染影响因素的空间异质性研究 总被引:3,自引:2,他引:1
基于全国城市的PM2.5监测数据,识别PM2.5的时空分布特征,并着重利用地理加权回归模型分析自然和社会经济因素对PM2.5影响的空间异质性。结果显示:2015年全国PM2.5的年均浓度为50.3 μg/m3,浓度变化呈现冬高夏低,春秋居中的“U型”特征;PM2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM2.5的污染重心。地理加权回归结果显示:影响因素除高程外,其余指标均呈现正负两种效应,且影响程度具有显著的空间差异性特征。从回归系数的贡献均值来看,自然因素对城市PM2.5浓度影响强度由高到低依次是高程、相对湿度、温度、降雨量、风速、植被覆盖指数;各类社会经济指标对城市PM2.5浓度影响强度排名依次是人口密度、研发经费、建设用地比例、产业结构、外商直接投资、人均GDP。由于各指标对城市PM2.5浓度变化的影响程度存在着空间异质性,因此在制定大气治理对策时可以考虑不同指标影响程度的空间差异,从而使得治霾对策更具针对性。 相似文献
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