北京市门头沟区2003-2014年植被初级生产力时空变化

采用CASA模型和30 m分辨率Landsat数据生成了门头沟区2003—2014年的植被净初级生产力(NPP)产品,分析了门头沟区NPP的空间分异特征,基于MODIS年NPP产品分析了门头沟区2003—2014年NPP的年际变化特征,基于MODIS植被总初级生产力(GPP)时间序列数据分析了门头沟区典型年份的年内GPP变化特征.结果表明:2003—2014年门头沟区NPP受地形及人为因素影响,低值区主要沿河流谷地及东部河流出山口处分布,在整体区域上呈现四周高、中间低的特征;自2005年以来年际NPP总体平稳,没有明显的增加或减少趋势;GPP年内波动明显,5—9月GPP/NPP的差异对不同年份间GPP/NPP差异的贡献最大.     

陆地生态系统生产力模型研究进展

目的 通过净初级生产力(NPP)模型研究回顾,为全球陆地碳循环和全球变化等研究提供方法参考.方法 把生产力模型大致归为3类,分别阐述其研究进展.结果 气候相关模型通过对气候因子与植物干物质生产的相关性分析来估算植被的净初级生产力;生物地球化学循环模型以气候、土壤条件和植被类型为输入变量,主要模拟破、水和营养物质的循环;基于遥感资料的模型基于植被指数与冠层吸收的光合有效辐射部分之间的关系得到吸收光合有效辐射,进而建立大尺度的卫星观测与生物生产力的关系.结论 无论应用哪种生产力模型,都受到较多条件的限制,因此,目前应用模型计算净初级生产力仍存在一些不足之处.     

基于地理加权回归模型和不同植被特征参数的TRMM 3B43降尺度研究——以云南省为例

为了将空间分辨率约为27 km×27 km的热带降水测量计划卫星(TRMM) 3B43数据降尺度为1 km×1 km,并对比不同植被参数下TRMM 3B43降尺度效果,以云南省为研究区, TRMM 3B43卫星降水数据、MOD13 A3归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数（EVI)数据、MOD17A2H GPP数据、气象站点月降水数据等为数据源,基于地理加权回归模型,开展不同植被特征参数的TRMM3B43降水数据降尺度研究,采用线性相关系数、偏离率和均方根误差验证云南省整体、不同气候区及单气象站点TRMM数据的降尺度精度.结果表明,不同植被特征参数中,以植被总初级生产力、NDVI数据为基础的降尺度结果为佳,利用EVI进行降尺度的结果较差;各时间尺度下,以月尺度的降水数据降尺度结果最佳,其中降雨量较多的月份相关性更高,其次为季节尺度,其中以秋季降尺度最佳,年尺度下的降尺度综合精度评价结果较差;不同气候带下,边缘热带区域内TRMM降尺度效果最佳,其次为南亚热带和中亚热带,高原气候区TRMM降尺度结果稍差;单气象站点中,江城、丽江等站点处的TRMM降尺度效果最佳,贡山站点降尺度效果最差...     

中国东北地区植被NPP模拟与时空变化分析

利用北方生态过程模型(BEPS)模拟我国东北地区2003-2012年间植被生产力,以森林、 草地通量站点和区域森林样地生产力调查数据两个尺度验证了模型精度,并对其植被净初级生产力（NPP）的时空变化特征及影响因素进行了分析. 结果表明：在站点上,森林的总初级生产力（GPP）与站点观测值的决定系数（R²）为0.94,均方根误差(RMSE)为1.53g·(m²·d)^-1,草地植被的R²与RMSE分别为0.79和0.59g·(m²·d)^{-1;区域森林生产力调查数据处理结果与模拟的森林NPP的决定系数R2=0.84,RMSE=42.73g·(m2·a)-1;研究区域NPP值呈现东北部高西南部低,由东北向西南方向逐级递减的分布格局;10年来,林地NPP增长最为明显,农田增长缓慢,灌木增减不明显,而草地呈弱下降趋势. 温度和太阳辐射是影响东北NPP变化的主要因素,森林干扰是引发局部剧烈变化的重要驱动因素.}     

日光诱导叶绿素荧光在估算半干旱草原生态系统总初级生产力中的应用

陆地生态系统总初级生产力(gross primary productivity,GPP)是陆地生态系统碳循环研究的重要组成部分。日光诱导叶绿素荧光(sun-induced chlorophyll fluorescence,SIF)与GPP之间存在的密切联系使得SIF逐渐被应用于全球和区域的GPP的模拟研究中。利用锡林浩特国家气候观象台涡度相关通量观测系统数据以及GOME-2卫星Level2SIF数据,分析2010～2012年生长季锡林郭勒半干旱区针茅(Stipa)草原生态系统GPP与SIF之间的联系,并对SIF进行光学几何校正以消除观测引起的误差,分析光学几何校正对该生态系统SIF的改善效果,探讨SIF在该生态系统中模拟GPP的应用潜力。结果显示在该生态系统生长季GPP与SIF之间具有较显著的线性相关性,在15天和8天的时间尺度上R~2分别为0.564、0.373;经过光学几何校正可以改善SIF与GPP之间相关性,但其改善受到植被叶面积指数的影响导致效果并不显著;2010年和2011年,生长季降水量较少,生态系统受到一定程度的干旱胁迫使得植被触发光保护机制,造成SIF和GPP变化趋势存在一定差异。研究结果表明,SIF在模拟和监测半干旱针茅草原生态系统GPP时,效果受土壤干旱程度的影响,适用性有限。     

基于小波分析和集成学习的短时交通流预测

针对短时交通流具有随机性和不确定性等特征,提出一种基于小波分析和集成学习的组合预测模型.首先,对原始交通流数据的平均行程时间序列应用Mallat算法进行多尺度小波分解,且对各尺度上分量进行单支重构;其次,对于各重构的单支序列分别使用极端梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进...     

基于SPA模型的森林生态系统净初级生产力空间分布

森林生态系统净初级生产力(NPP)是森林生态系统碳循环的原动力,是陆地森林生态系统碳循环的重要组成部分,它代表了森林生态系统固定大气中CO2的能力,对森林生态系统能否降低大气CO2浓度及抑制全球变暖趋势的评估起着重要作用。根据英国爱丁堡大学的森林生态系统碳循环SPA模型的特点,以遥感信息数据作为主要的数据源,将该模型从斑块尺度模型到区域尺度模型进行扩展,并以数据并行技术作为解决模型扩展后计算时间过长的手段,建立新的森林生态系统碳循环动态过程模型RSPA,利用该模型对福建省三明市尤溪县2007年森林生态系统NPP进行模拟与验证。结果表明,2007年尤溪县森林生态系统NPP值季节变化空间分布明显,其6-9月是森林植被生长旺盛的季节,NPP出现增长峰值,而其他月份则NPP值相对较小。在森林植被固碳能力方面是阔叶林竹林杉木林马尾松林。     

森林生态系统净初级生产力模拟研究

在英国爱丁堡大学森林生态系统碳循环SPA模型基础上,以栅格数据作为主要的数据源输入参数.将该模型从斑块尺度模型到区域尺度模型进行扩展,并以并行机群技术作为解决模型扩展后计算时间过长的手段,建立新的森林生态系统碳循环动态过程模型RSPA,并且利用该模型对福建省三明市2004年1-12月森林生态系统净初级生产力进行了空间可视化模拟与验证.     

不确定性优化方法在船型优化设计中的应用

为了使非高精度的近似模型在船型优化中发挥最大效用,引入不确定性优化方法,采用区间数描述反向传播(BP)神经网络构建的兴波阻力系数近似模型的不确定性,基于主尺度与船型系数联合组成的设计空间构建了最小总阻力的优化模型.采用双层嵌套优化体系,外层采用加入学习因子改进策略的粒子群算法对引入罚函数的总阻力目标函数进行优化,内层采用改进的快速模拟退火算法针对近似模型的不确定域求解目标函数区间.算例表明了不确定性优化体系的优越性与两种优化算法的适用性.     

基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法

针对现有的大部分细粒度图像分类算法都忽略了局部定位和局部特征学习是相互关联的问题,提出了一种基于集成迁移学习的细粒度图像分类算法。该算法的分类网络由区域检测分类和多尺度特征组合组成。区域检测分类网络通过类别激活映射(class activation mapping,CAM)方法获得局部区域,以相互强化学习的方式,从定位的局部区域中学习图像的细微特征,组合各局部区域特征作为最终的特征表示进行分类。该细粒度图像分类网络在训练过程中结合提出的集成迁移学习方法,基于迁移学习,通过随机加权平均方法集成局部训练模型,从而获得更好的最终分类模型。使用该算法在数据集CUB-200-2011和Stanford Cars上进行实验,结果表明,与原有大部分算法对比,该算法具有更优的细粒度分类结果。     

Quantification of modelling uncertainties in a large ensemble of climate change simulations

Comprehensive global climate models are the only tools that account for the complex set of processes which will determine future climate change at both a global and regional level. Planners are typically faced with a wide range of predicted changes from different models of unknown relative quality, owing to large but unquantified uncertainties in the modelling process. Here we report a systematic attempt to determine the range of climate changes consistent with these uncertainties, based on a 53-member ensemble of model versions constructed by varying model parameters. We estimate a probability density function for the sensitivity of climate to a doubling of atmospheric carbon dioxide levels, and obtain a 5-95 per cent probability range of 2.4-5.4 degrees C. Our probability density function is constrained by objective estimates of the relative reliability of different model versions, the choice of model parameters that are varied and their uncertainty ranges, specified on the basis of expert advice. Our ensemble produces a range of regional changes much wider than indicated by traditional methods based on scaling the response patterns of an individual simulation.     

基于不确定性分析的IMPULSE模型预测能力评价

为解决分布式参数非点源污染(IMPULSE)模型不确定性分析中采样量和计算量过大的问题,在Bayes概率理论基础上,构建了基于Sobol序列的GLUE算法,用来描述多种扰动因素共同作用下的全局参数不确定性,从而对模型预测能力进行全面评价。将该方法应用于IMPULSE模型,对分布式参数的全局进行不确定性分析。结果表明:该模型结构优良,具有良好的预测能力,对空间不确定性有较高的预测稳定性和鲁棒性,可以满足实际流域污染模拟需要。     

综合的机器人鲁棒自适应控制

研究了不确定性机器人轨迹跟踪的鲁棒自适应控制方法．利用机器人动力学参数变量分离方法,将系统的集中不确定性反映到一个集中的标量参数上,进而提出一种基于简单的计算力矩结构的综合鲁棒自适应控制策略,同时还设计了一个通用的非线性反馈增益和一个简单的自适应律,通过在线刷新一个集中的系统不确定性参数,最后保证系统达到全局指数意义的渐近稳定或全局一致最后有界．通过简化控制结构得出一种简单的鲁棒控制器．按照对控制参数的不同选择,可保证系统达到严格的全局一致最后有界、全局渐近稳定、全局指数稳定三种稳定性结果．理论分析和计算机仿真验证了控制律的有效性．     

对氮掺杂二氧化钛抗菌剂中氮元素含量测定的不确定度评定

利用有机元素分析仪,对氮掺杂二氧化钛中氮元素的含量进行了测定,评定了其测量不确定度。分析了测定过程中的不确定度的来源,并对不确定度的各个分量进行了评定,给出了测定结果的合成不确定度和扩展不确定度。结果表明:不确定度可表示为(1.21±0.16)%,k=2,其中校准曲线对不确定度的影响最大。     

具有清晰暂态性能的机器人鲁棒自适应跟踪控制

基于不确定性机器人的轨迹跟踪问题,提出一种保证系统具有清晰暂态的鲁棒自适应控制策略,控制器由一个简单的线性ＰＤ反馈＋非线笥阻尼＋标量不确定性补偿控制器构成,不需传统的回归矩阵计算,能够有效地克服通常难于建模的摩擦力和外部扰动影响,只需了解系统的阶数和输出的位置及速度状态,保证全局的中全局一致最后有界,二自由度机器人的仿真证明了该法的有效 性。     

数据不确定条件下安全仪表系统SIL等级验证方法研究

为减小数据缺失或数据不确定对安全完整性等级(SIL)验证结果的影响,引入基于有限差分法的参数重要度评估方法,分别对低要求操作模式及高要求操作模式下的多个典型冗余结构进行参数重要度计算,对SIL验证所需参数进行重要度排序,并通过Monte-Carlo方法对重要参数进行仿真,建立数据不确定条件下的SIL验证评估方法,并以某分液系统为例进行SIL验证。结果表明:该数据不确定性条件下的SIL验证方法能够结合工程实际完成安全仪表系统的SIL等级评估,并能有效减小数据缺乏等不确定性因素对SIL验证结果的影响。     

半参数横截面空间滞后模型的工具变量估计及应用

研究了一种半参数横截面空间滞后模型的工具变量估计方法,证明了模型估计的大样本性质,参数分量估计渐近正态分布且收敛速度为n,非参数分量估计在内点处渐近正态分布,其收敛速度是最优收敛速度.利用该模型进行环境规制和R&D投资溢出对中国区域技术进步影响的实证研究.结果表明:1)当前各地区R&D投资和技术创新存在很强的空间溢出效应,R&D投资及其空间溢出对我国区域技术创新能力具有较明显的提升作用; 2)不同的环境规制对各区域技术创新所产生的影响程度有差异,较低的环境规制程度对技术创新有明显抑制作用,较高的环境规制对技术创新却有显著促进作用,特别在中部环境污染较严重地区作用尤为明显.而对于大部分存在温和环境规制的地区(福建、广东等),环境规制对技术创新的影响较低,需进一步提高环境规制力度.     

Uncertainties in assessing the effect of climate change on agriculture using model simulation and uncertainty processing methods

Model simulation is an important way to study the effects of climate change on agriculture.Such assessment is subject to a range of uncertainties because of either incomplete knowledge or model technical uncertainties,impeding effective decision-making to climate change.On the basis of uncertainties in the impact assessment at different levels,this article systematically summarizes the sources and propagation of uncertainty in the assessment of the effect of climate change on agriculture in terms of the climate projection,the assessment process,and the crop models linking to climate models.Meanwhile,techniques and methods focusing on different levels and sources of uncertainty and uncertainty propagation are introduced,and shortcomings and insufficiencies in uncertainty processing are pointed out.Finally,in terms of how to accurately assess the effect of climate change on agriculture,improvements to further decrease potential uncertainty are suggested.     

A complexity-scalable software-based MPEG-2 video encoder

With the development of general-purpose processors (GPP) and video signal processing algorithms, it is possible to implement a software-based real-time video encoder on GPP, and its low cost and easy upgrade attract developers‘ interests to transfer video encoding from specialized hardware to more flexible software. In this paper, the encoding structure is set up first to support complexity scalability; then a lot of high performance algorithms are used on the key time-consuming modules in coding process; finally, at programming level, processor characteristics are considered to improve data access efficiency and processing parallelism. Other programming methods such as lookup table are adopted to reduce the computational complexity. Simulation results showed that these ideas could not only improve the global performance of video coding, but also provide great flexibility in complexity regulation.     

多重不确定性条件下区域综合能源系统随机调度

为研究多重不确定性条件下的区域综合能源系统的调度决策问题.首先基于Copula理论建立区域综合能源系统多随机源功率预测误差的联合概率分布模型;其次考虑多重功率预测误差的不确定性影响,提出一种以综合能源消费成本最小化为目标的随机调度期望值模型和算法,并基于典型系统进行案例分析,验证了模型算法的有效性.结果表明:多重不确定性因素的量化分析和随机调度模型的应用有助于提高区域综合能源系统调度决策结果的置信水平,具有一定的工程实用价值.