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901.
利用东印度洋海域周边长期验潮站实测数据、TOPEX/Poseidon等系列卫星测高反演结果,评估了DTU10,EOT11a,FES2014,GOT4.8,OSU12和TPXO8六种全球潮汐模型精度,根据卫星测高结果给出了浅水分潮改正量和长周期分潮改正量的经验模型,又在此基础上分析并构建了研究区域精度最优的深度基准面模型。考虑到全球潮汐模型在近岸的影响因素及验潮站位置,将13个验潮站分成开阔海域与近海海域两类,与潮汐模型的对比,结果表明,DTU10和FES2014模型分别在开阔海域和近海海域精度最优。根据潮汐模型在不同分潮处的精度,如EOT11a模型在O1和K1分潮处精度较高,DTU10在N2,M2,S2和K2分潮处精度较高等,分别构建了开阔海域与近海海域的组合深度基准面模型,计算得知误差分别为11.33和20.95 cm,其精度显著提高。 相似文献
902.
针对BP (Back Propagation)神经网络模型预测卫星钟差中权值和阈值的最优化问题, 提出了基于遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差短期预报模型, 给出了遗传算法优化BP神经网络的基本思想、具体方法和实施步骤. 为验证该优化模型的有效性和可行性, 利用北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system, BDS)卫星钟差数据进行钟差预报精度分析, 并将其与灰色模型(GM(1,1))和BP神经网络模型预报的结果比较分析. 结果表明: 该模型在短期钟差预报中具有较好的精度, 优于GM(1,1)模型和BP神经网络模型. 相似文献
903.
以临沂地区为研究区,基于Terra/MOD13Q1遥感植被数据产品,通过分析冬小麦的遥感光谱特征、物候历特征及其生物学特性,提取2009—2019年临沂地区冬小麦种植信息,利用GIS空间分析方法和统计分析方法分析了临沂冬小麦种植的时空分布变化规律。结果显示:1)空间上,近10年来临沂地区冬小麦种植面积在2 800~3 000 km~2之间浮动,占整个地区土地面积的17%左右,总体变化较小,种植区域呈南多北少的分布格局,主要集中在兰陵、临沭和郯城; 2)从冬小麦种植稳定度上看,连续种植冬小麦10 a及以上的区域,主要集中在兰陵和郯城,面积为1 638 km~2,稳定度高,连续种植小于4 a的区域有1 914 km~2,主要分布在莒南和费县,种植不稳定; 3)时间上,冬小麦面积由2009年的2 838 km~2增加到2019年的2 985 km~2,变化幅度和年均变化率分别为5.5%和0.5%,呈缓慢增加趋势。本研究为临沂地区冬小麦种植的深入了解以及农业结构调整提供了较为准确、科学的参考依据。 相似文献
904.
为建立一个高精度、高空间分辨率的逐日气温格点数据集,满足公共气象服务对于精确信息及实时信息的需要,利用2018年6—8月京津冀区域以及临近省区共3 974个国家级及区域气象观测站质控后的逐日气温资料,采用ANUSPLIN软件对逐日气温数据进行空间内插,得到了京津冀区域逐日气温格点数据集(0.01°×0.01°),并分别利用反距离权重插值法、普通克里金插值法、样条函数法对逐日气温数据进行空间插值,采用相关系数(Corr)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)等作为评估指标来检验插值精度。结果表明:1) ANUSPLIN软件满足了空间插值对精度及曲面平滑度的要求,能直观体现京津冀区域气温由北向南递增的空间分布特征; 2) 4种插值方法中,基于ANUSPLIN软件的插值结果最优,相关系数平均达0.97,其样本误差在1℃之内占比为90.59%,MAE为0.46℃,MRE为1.81%; 3)插值误差较大的区域位于冀北高原、燕山丘陵及太行山脉一带,高海拔、低站点密度等是造成插值误差的主要原因。基于ANUSPLIN插值方法建立的逐日气温格点数据集具有分辨率高、空间插值误差小的优势,ANUSPLIN对气温的空间分布具有较好的预测能力。 相似文献
905.
地理时空三向聚类分析方法的构建与实践 总被引:1,自引:0,他引:1
随着地理数据获取能力的不断提升,地理数据体量呈指数增长,数据种类、数据性质更加多元化。对数据的有效甄别和归类成为理解地理现象时空特征、演化过程和行为机制的关键。传统聚类方法面临数据体量大、维数高、质量差的挑战,加之对地理空间与时间关联分析的需求,对聚类方法改进和提升研究的要求越来越迫切。本文介绍了从单向到三向聚类构建思路的变革。单向聚类是仅在样本或属性方向上进行聚类,易忽视非常相似的局部特征、易犯“横看成岭侧成峰”的错误。双向聚类是基于数据矩阵内元素值的相似性,形成一个子矩阵分割方案,使子矩阵内元素相似度尽可能高,子矩阵间元素相似度尽可能低,从而实现行列两方向的同时聚类,避免了单向聚类的不足。鉴于双向聚类难以满足地理研究超出双向的解译需求,本文提出并研发了一个全新的三向聚类方法,给出了运用该方法开展地理时空格局过程探测的流程,总结了如何根据研究涉及的“空间—时间—尺度—属性”构建三维数据体;最后,展示了三向聚类的地理实践案例。结果表明:① 三向聚类是一种大数据时代探测地理数据时空分异规律的有效方法,可以解决数据维度高、质量低等问题;② 面对不同的地理问题,三向聚类在算法层面上是通用的,不同之处仅在于:根据不同问题涉及的空间、时间、尺度、属性的不同,构建不同的数据体;不同数据体聚类得到的不同结果回答不同的地理问题;③ 三向聚类可以实现地理数据的时空分异规律多方向、多尺度、多层次的联合解译,揭示地理特征时空尺度叠加效应。最后,论文强调根据地理问题组织数据的重要性,期待未来能够提升三向聚类在多空间尺度、多属性方面的地理研究实践。 相似文献
906.
6月20日,科睿唯安发布了2019年《期刊引证报告》(Journal Citation Reports,JCR),该报告共收录全球科技期刊及人文社科期刊(SCI、SSCI)12515种,其中中国大陆224种。JCR公布的数据显示:《地理学报(英文版)》(Journal of Geographical Sciences,JGS)2018年度影响因子为2.347,在JCR收录的12515种期刊中排名第4361位. 相似文献
907.
908.
基于大数据的极端暴雨事件下城市道路交通及人群活动时空响应 总被引:3,自引:1,他引:2
随着全球气候变化加剧,极端降雨增多,暴雨内涝灾害频发,严重威胁城市的可持续发展。快速掌握暴雨给城市交通及人群的影响,有助于提高灾害应急管理水平和事件响应能力。利用实时动态的交通路况信息和手机定位请求数据,通过一种融合STL时序分解技术与极端学生化偏差统计检验的时间序列异常探测方法,监测和分析暴雨内涝灾害事件中,城市道路交通和人群活动的时空响应特征,并以2018年7月16日发生在北京的极端暴雨事件为例开展实证研究。研究结果显示,在降雨集中的早、晚高峰两个时段(8—9时、18—19时),市区的拥堵道路数量超出往常水平最高可达150%,异常检测分析显示拥堵道路数量和交通拥堵指数均达到异常甚至极端水平。人群活动的异常响应分析结果显示,暴雨事件引起定位请求量异常升高、异常点增多,且异常点的空间分布与1 h前的降雨量分布存在较高相关性。以上结果不仅证明了大数据及异常检测方法对于快速洞察暴雨事件对城市交通及人群影响的有效性,也为城市暴雨内涝灾害的应急响应与管理提供了新的技术手段。 相似文献
909.
基于兴趣点(POI)大数据的东北城市空间结构分析 总被引:6,自引:4,他引:2
以东北三省36个城市为研究区,利用 400余万条兴趣点行业分类大数据,采用核密度估计、标准差椭圆、区位熵等方法分析城市空间结构及其行业构成机制。研究发现,东北城市要素显著集聚,城市内部空间结构呈现集中团块型、分散组合型、线型、放射型特征以及多元复合类型;第二产业和房地产业呈现郊区化特征,各行业发展方向与东北大区域的经济轴线一致,多数行业尚未形成专业化功能区;第二产业与房地产业的离心发展对集中团块型城市的塑造作用不强,但对分散组合型城市空间结构的贡献较大。线型城市通常兼具多中心特征,放射型城市各行业仍偏向于向心聚集。 相似文献
910.
中国铁路客运流联结的城市时间可达性 总被引:3,自引:3,他引:0
基于中国铁路客户服务中心提供的客运流数据,采集全国地级以上行政单元(未含港澳台数据)间铁路客运运行的最短历时,基于GIS网络分析和空间分析等方法,选取时间可达性和一日交流圈2个指标对城市可达性进行测度和分析。研究发现: ① 城市时间可达性水平划分为7个级别,在空间上呈现中心-外围式圈层结构,中心区域沿铁路干线和高速铁路线轴向扩展,廊道效应明显,东部、中部地区的城市时间可达性优于西部地区。② 城市之间的时间可达性小于2.0 h的城市对在空间上构成了由京广、京沪、京哈、京福、杭深、青太、徐兰、沪汉蓉、沪昆、广昆等高速铁路连接的“五纵五横”带状分布格局。时间可达性小于10.0 h的城市对覆盖了“胡焕庸线”东南部的大部分区域,城市带转为城市网络。③ 直辖市、省会/首府城市一日交流圈以31个城市为中心,按照时间可达性由小到大呈现轴向扩展,廊道效应明显。基于城市一日交流圈划分了19个城市群和拉萨城市圈,为城市群的划分提供方法借鉴。 相似文献