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81.
以实验室制备的5个不同粒径水平的土壤样本和室内高光谱数据为基础,通过对光谱数据进行重采样、数学变换等预处理并进行单因素方差分析、相关性分析和回归分析,探讨土壤粒径的高光谱特性,建立了光谱数据预测土壤粒径的校正模型。结果表明,土壤粒径对反射光谱有显著的影响,波长越长影响越大;在全波段范围内土壤粒径和光谱数据都呈负相关关系,对原始光谱数据进行微分变换能增加其与土壤粒径的相关性;以反射率一阶微分建立的回归模型为反演土壤粒径的最佳模型,其建模决定系数■、预测决定系数■、预测相对偏差RPD分别为0.666,0.653,2.043,预测均方根误差RMSE为0.175。 相似文献
82.
83.
针对时间序列混有的高频信息会影响地心运动规律分析的问题,采用网平移法对IGS提供的GNSS周解进行解算,得到2007-2017年地心运动时间序列,对其进行分解重构,剔除高频项,并利用重构时序对地心运动规律作进一步分析探讨。结果表明:本文解算的地心运动在Tx、Ty和Tz方向的精度均为毫米级。EMD方法重构的时序保留了原序列的基本信息,且抑制了高频项的影响,提高了周期贡献率,3个方向的贡献率分别提高了12.3%、16.7%及6.3%。通过分析重构后的时序发现,周年项振幅为各周期对应振幅的最大值,分别为2.32、1.89和2.07 mm;Ty和Tz方向长期变化趋势较Tx更为明显,分别为0.13和-0.27 mm/a;半年项较小,且在Tx和Ty方向上具有时变性。此外,还发现了一些其他较小的年际变化。 相似文献
84.
分析国际公布的EGM2008、GECO和EIGEN-6C4等超高阶重力场模型及GOCO03S、GOCONSGCF2DIRR5和GOCONSGCF2TIMR5等低阶重力场模型的内符合精度。利用实测的GNSS/水准数据对各模型进行外符合精度的检核。分析6个模型在不同阶次组合的精度,进而选取可靠的截断阶次确定组合重力场模型。计算结果表明:EGM2008、GECO、EIGEN-6C4及DIRR5四个重力场模型的阶方差均保持在mm级,而GOCO03S在191阶之后的精度达到dm级,TIMR5模型在228阶之后的精度达到dm级;6个重力场模型中,EIGEN-6C4模型的累计阶方差最小;EGM2008、GECO模型的互差阶方差在高频部分呈现差异,而在超高阶部分两种模型的互差阶方差符合性好;与EGM2008模型相比,其组合重力场模型高程异常精度最优可达0.063 m,精度提升幅度为15%,与GECO模型相比,其组合重力场模型高程异常精度最优可达0.060 m,精度提升幅度为23%,与EIGEN-6C4模型相比,其对应的组合重力场模型高程异常精度最优可达0.064 m,精度提升幅度为18%,因此,组合重力场模型能提高重力场模型高程异常的精度。 相似文献
85.
合理构建PM2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM2.5浓度变化的关键。传统PM2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM2.5浓度时间序列数据,分析PM2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度(天际、月际)构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM2.5对PM10、NO2、O3、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R2分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天(PM2.5浓度大于100 μg/m3)的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。 相似文献
86.
中国作为世界第一大发展中国家,近年来城镇化发展迅速,大量自然地表转化为人工地表,从而引起了一系列环境问题,其中以城市热岛问题最为显著。因此如何缓解因城市化进程的加快引起的城市热岛效应已成为热门研究方向。为精确分析城市空间格局对热集聚的影响,本研究利用2000年5月4日的Landsat ETM+和2016年7月27日获取的Landsat OLI两期遥感影像,获取福州市的土地覆盖信息并进行精度验证。在地表温度(Land Surface Temperature, LST)反演基础上通过热点分析(Getis-Ord Gi*),并结合不透水面(Impervious Surface Area, ISA)信息来研究城市化进程中福州市16 年来 LST的变化特性,空间集聚特性及其产生的尺度效应。热点分析结果显示:① 通过分析福州市内各地和热点中心的距离与LST的关系可较好地反映空间热聚集。2000 年在距热点中心0.97、1.03、0.95 km范围内热聚集明显;2016 年则增长到分别在距热点中心半径1.89、2.01、2.10、2.05、2.13 km范围内热集聚显著且热点区数量也从3 个增加至5 个。热集聚区(热点区和较热区)总面积在此期间从15.7%增至47.3%;② 由于热点图中的热点区和冷点区的形成不单取决于LST的高低,因此热点分析与空间自相关分析方法相比,能更直观地分析土地覆盖变化对LST的影响,了解城市内部热强度变化的细节。本研究采用的热点分析方法可用于城市环境保护与规划,将来还可作为城市土地规划与热环境影响的分析依据。同时可利用热点分析图模拟城市微气候,估算城市绿地降温程度等。此外,未来还可基于此进一步探讨更多时相以及不同城市的对比分析,特别是对不同城市类型如带状城市,多中心城市及中心城市等的研究。 相似文献
87.
基于位置大数据的国庆假期青藏高原人群分布时空变化模式挖掘 总被引:1,自引:0,他引:1
人类活动是引起青藏高原生态环境发生改变的重要因素。很多学者对青藏高原史前人类活动和近几十年的人口分布格局与人口流动开展了大量研究,但有关人群时空分布的精细尺度研究相对缺乏。海量的位置大数据为认识高原人群短期的动态变化提供了新途径。本文利用手机定位数据、人口迁徙数据等高时空分辨率的位置大数据,通过时间序列分解方法和基于统计检验的异常判别方法,分析了2017年国庆期间青海与西藏的人群分布时空变化特征,并探讨了假期旅游行为及人口迁徙与变化特征之间的关系。研究结果显示:① 在省级和城市整体尺度上,定位请求量的假期变化在时间上呈现先降后升的“潮汐”变化模式;② 在精细网格尺度上,西宁和拉萨城市及周边地区的人群分布变化在空间上呈现中心跌、周边涨的“离心化”变化模式。国庆假期人们向城市周边热门景点移动聚集的旅游行为和城市之间的人口迁徙都是导致西宁和拉萨周边地区定位请求量上涨的重要潜在原因,而两座高原城市中心定位请求的下跌不仅与人口迁徙有关,还与假期人类日常行为及定位请求频次的变化等因素有关。通过位置大数据挖掘节庆假期人群分布的时空变化,不仅加深了对高原人口分布格局与流动变化的认识,也为高原城镇化与生态保护的精细化管理与决策提供支撑。 相似文献
88.
89.
海洋要素的变化存在明显的区域性和季节性的变化特性,本文选择海洋要素中最为突出的海表面温度(SST)要素作为主要分析参数,设计时空变异参数的计算指标,分析时空变异对验证误差影响的关系,通过研究及试验的数据精度验证,证明了时空变异是造成误差的直接原因之一。强烈的时空属性变异,在验证过程中会引入很大的验证误差,处于不同变异等级区划的数据,其验证结果相对误差可达13.08%,变异越剧烈的区域,精度验证效果越差,验证误差就越大,这些误差并非完全是遥感产品的误差,验证结果不具有代表性,不能真实的反映遥感产品的误差特征。对于SST等海洋遥感产品验证时,需要考虑时空变异对验证误差的影响和贡献,合理选择验证试验区域、代表性的评价数据集和科学的评价方法。 相似文献
90.
针对GNSS定位结果总是存在点位误差,由此导出的长度测量值为点位误差的非线性映射,对于长距离定位量测,其非线性影响较小,线性化近似一般可以满足精度要求,但对于短距离量测,其非线性影响不容忽略的问题。该文探讨了GNSS长度测量不确定性来源,通过单点定位和差分定位试验验证了长度测量不确定性与定位精度、点间距离的关系,测试不同偏差和方差估计公式的适用性。试验表明,对于GNSS高精度、长基线测量,其长度统计偏差可以忽略,且方差为基线向量的方向方差;现有不确定性评估公式在超短基线情形适用性会变差,在这种情形下,试验表明二阶偏差和方差估计更为精确。通过消除长度统计偏差得到无偏估计量,可以有效提高距离量测的可靠性,为提高用户距离量测精度提供有益帮助。 相似文献