基于格网生成方法的山东省人口密度空间分布模拟

利用先进的格网生成技术 ,将城市、交通基础设施等社会经济因子和陆地数字高程 (DEM)、陆地植被净第一性生产力 (NPP)等自然因子相结合 ,通过模型的反演 ,模拟某一时期的山东省人口密度空间分布状况 .这种模型反演的方法 ,突破了传统的按行政区界线统计人口密度的方法 ,改为按照均匀分布、规则大小的格点单元来计算人口密度 ,丰富了获取人口密度指标的方法     

利用微波亮温资料反演陆地和海洋降水方案的对比

为研究微波亮温资料在反演陆地和海洋降水中的效果和差异,利用TRMM卫星的PR（2A25）和TMI（1B11）资料,从1998～2004年的观测资料中,每年分别选取了一次陆地和海洋上的强降水个例,采用4种组合方案进行了TMI反演降水试验.结果表明,无论是洋面降水还是陆地降水,采用全通道的组合方案都是最佳的.全通道的对数组合方案是反演洋面降水的一种理想方法.而对于陆地降水,全通道直接组合方案在总体上体现了较强的优势,是反演陆地降水的一种较为理想的方法,同时尽管陆面发射率高,往往淹没低频信号,但高、低频微波通道组合的反演结果仍优于单独使用高频亮温通道组合的反演结果.     

Okumura模型的公式化

论述奥库穆拉（Okumura)模型的有关修正因子的公式化，给出了计算式，表示式适用于机助电磁兼容（EMC）分析和陆地移动通信工程。     

基于贝叶斯理论的振幅随偏移距变化三参数同步反演

受多种因素的影响，常规叠后地震道波阻抗反演不能得到可靠的波阻抗及其他岩性信息，而叠前波阻抗反演却可以得到比常规叠后波阻抗反演更丰富、更有效的岩性信息。为此建立了振幅随偏移距变化（AVO）波阻抗反演公式的一阶差分模型及褶积模型，推导了基于贝叶斯理论的AVO波阻抗反演公式，给出了采用Huber分布作为模型参数的先验分布及测井数据的参数协方差矩阵作为约束条件的实现方法，并利用共轭梯度法计算了纵、横波阻抗及密度。结果表明，利用该方法可提高叠前反演问题的稳定性和反演结果的可靠性，反演得到的纵、横波阻抗及密度可用来进一步计算流体及孔隙度等信息，为岩性及含油气性解释提供可靠依据。     

城市人口密度衰减的分形模型及其异化形式：对Clark模型和 …

从城市系统的一般方程出发，导出城市人口密度衰减的分形模型（ρ（ｒ）∞ｒ＾Ｄ－ｄ），进而提出城市人口空间分布的Ｗｅｉｂｕｌｌ型公式（Ｐ（ｒ）／Ｐ０＝１－ｅｘｐ」－（ｒ／ｒｐ）＾Ｄ「），基此将传统的城市人口密度衰减模型由指数型（ｅ＾－ｒ／ｒ０）和Ｇａｕｓｓ型（ｅ＾－（ｒ／ｒ０）＾２）推广到一般形式（ｅ＾－ｒ／ｒ０）＾δ，并揭示了它与分形模型的内在关系。     

台湾 海岸线上的直销

美丽的台湾岛，其轮廓像一片树叶，与福建隔海相望。陆地面积35980平方公里，人口超过2300万，人口密度高达632人每平方公里。因此台湾是世界上人口密度最大的地区之一。在城市里，人口密度更大，70％的台湾人集中居住在基隆、台南、台中和台北等城市。基本上说，台湾已无立锥之地，但是人口密度大这一特点却很适合直销业的发展。[第一段]     

基于模糊C均值聚类的二维直流电阻率与射频大地电磁联合反演

为结合直流电阻率（direct current resistivity, DCR）与射频大地电磁（radio-magnetotelluric, RMT）法反演优势,开展了二维DCR与RMT数据联合反演研究。在经典最小结构模型正则化的基础上,采用平衡算子调节两个数据间的权重,引入模糊C均值（fuzzy C-means, FCM）聚类对电阻率模型进行约束,根据数据均方根误差自动调整FCM聚类项的权重,提高了联合反演效果。通过单独反演与联合反演结果的对比,分析了两种方法的反演能力,总结了联合反演的优势。模型试算表明,DCR与RMT数据联合反演得到的电阻率模型较单独反演更接近实际模型,FCM聚类约束的应用可进一步提高联合反演的效果。     

大地电磁测深和重力数据同步正则化联合反演

在以往正则化联合反演中,不同的地球物理方法均采用相同的正则化因子。当不同的地球物理方法的数据拟合泛函和模型稳定泛函的数量级不一致时,单正则化因子条件下的正则化联合反演不能充分发挥不同地球物理方法各自模型约束泛函的作用。针对这点不足,以大地电磁测深(MT)和重力联合反演为例,提出了双正则化因子的确定方法,新方法根据MT和重力方法各自的数据拟合效率实现了正则化因子的自适应调整。设计了非完全共界面的断块模型。模型试验表明:与传统的MT和重力正则化联合反演相比,双正则化因子条件下的MT和重力联合反演可以更好地发挥各自的模型约束泛函的模型约束作用,联合反演的解更符合真实模型。     

植被水分遥感监测模型的研究

植被水分含量的遥感测定对农、林业和水文研究具有重要的意义，对于植被干旱评估也十分重要．研究表明，在叶片尺度上建立400-2500nm的反射率数据与表征叶水分含量的参数，如EWT（等价水厚度）与FMC（叶片相对水分含量）之间存在紧密的相关关系；在冠层水平上，植被水分与光谱指数存在很好的相关关系．归一化水分指数（NDWI）（R860-R1240）／（R860＋R1240）等能较好地反演植被冠层的水分含量．同时，本文对辐射传输模型及其与植被水分指数结合对植被水分反演的应用也进行了讨论；从利用高光谱站台辐射传输模型（如PROSPECT等）进行植被水分反演的角度，对植被水分监测进行评述．最后对利用多角度和偏振光技术定量反演植被水分和临测旱情的研究提出展望。     

演化参数反演方法

给出了一类基于演化计算的演化参数反演方法，此类方法既可以给定参数的函数类，用遗传算法（Genetic Algorithms)来反演参数的最优估计值，也可以不指定函数类形式，用遗传程序设计（Genetic Programming）的方法反演出最优的函数模型，使参数反演实现客观化、自动化、由此建立反演系统后，在使用过程中可以根据最新获得的数据对模型中的物理参数作适时校准，一旦发现预报误差较大，就利用演化算法及时修正方程中的参数以改进预报，运用该方法于椭圆边值问题的物理参数反演的数值模拟，证实了此方法的有效性，为物理模型和的反演提供了一种崭新的实用方法。     

重磁反演的拟人工神经网络BP算法及其应用

将神经网络反推算法（ＢＰ算法）引入重、磁场反演，建立了基于神经网络原理描述反演过程的模型，并在通用数字计算机上实现了一种拟ＢＰ算法，实践表明，拟ＢＰ算法作重磁资料反演，具有快速，大维数，容错能力强和便于充分利用已知信息等特点，用ＢＰ算法对湘南地区作重磁参数反演，给出了本区的磁性，密度三维分布特征，进而对本区地壳结构和地质构造得出了新的认识，取得较好效果，神经网络算法的引入，可能带来地球物理场反演方法的革新。     

基于贡献率模型的汶川县滑坡灾害的易损性评价

地质灾害的易损性主要是指受灾体发生损坏的难易程度与遭受地质灾害破坏的机率．贡献率模型是评价作用程度的一种指标模型,它通过贡献率均值化、归一化处理,利用权重转换模型建立贡献率转化的权重关系．以汶川县为例,综合考虑汶川县自身自然和社会经济特点,结合四川统计年鉴（2010年）,以及利用GIS技术获取区域地质灾害易损性评价因子时功能约束等条件,选取人口密度、林地密度、耕地密度、滑坡灾害密度、居民点密度、道路密度等6个因子作为汶川县地质灾害易损性评价因子．将汶川县14个乡镇作为基本评价单元,利用贡献率模型进行汶川县滑坡灾害易损性等级区划,划分为5个等级：极高易损区、高易损区、中易损区、低易损区、极低易损区．分析结果显示易损性分布基本上与人口密度、道路密度、林地密度分布相一致,体现了评价结果的合理性．     

近20年桂西南生态系统健康时空变化及其驱动因素分析

探究桂西南生态系统健康状况，可为区域可持续发展提供理论依据。本文通过构建“活力（Vigor）-组织力（Organization）-恢复力（Resilience）-服务力（Services）”（VORS）模型分析区域生态健康，借助地理检测器探讨影响生态系统健康的驱动因素。结果表明：①20年间桂西南生态系统健康指数均值由2000年的0.446增加至2020年的0.478，整体上呈改善趋势，这得益于退耕还林、水土保持、石漠化治理等一系列生态修复工程的实施。②在空间分布格局上，桂西南生态系统健康总体上西北部及中部地区优于东南部地区，西北部及中部区域以亚健康状况为主，而病态和不健康状况则分布在东南部南宁市主城区。③土地垦殖率、平均海拔、夜间灯光强度、人口密度、坡度是影响区域生态系统健康的主要因子，其解释力均大于或等于0.45；与单因子相比，自然因子和人文因子的交互作用对区域生态系统健康的解释力更强。在今后发展中应加强协调区域生态环境保护与经济高质量发展，提高区域生态系统健康水平。     

基于细胞状演化神经网络的黄河三角洲区域预测

将细胞状遗传算法（cGA）与反向传播（BP）神经网络相结合，构建了一个细胞状演化神经网络时间序列模型，以1984～2000年间的多时相遥感影像为主要数据源，应用该模型对黄河口地区陆地面积进行预测，并分析了其将来的演变趋势．结果表明，在2001～2010年间研究区域陆地面积将呈现增长与蚀退交替演变、增长高峰逐渐下降的趋势．     

基于稠密连接网络的地下水污染替代模型研究

地下水污染溯源和含水层参数反演问题等地下水逆问题通常面临计算负荷量的制约，考虑使用替代模型作为解决方法，从而降低地下水反演问题的计算成本。借鉴卷积神经网络的图像识别过程，考虑将地下水流运动和污染物运移问题转化为输入场图像（渗透系数场、污染源信息等）与输出场图像（水头场、浓度场等）之间函数关系的图像回归问题，利用基于稠密连接网络的AR-Net-WL构建地下水流运动和污染物运移的替代模型。算例研究表明，针对替代模型的过拟合现象，尽可能选择较大的训练样本可获得约10%的精度提升；当没有条件增加训练样本时，采用最优正则项系数的AR-Net-WL在训练样本较少的情形下（训练样本500）也能够取得良好的性能，能够精确预测地下水流运动和污染物运移。     

先验知识在被动微波遥感土壤湿度反演中的作用和影响

利用微波遥感的发射率数据反演裸土壤湿度，不可避免需要结合地表面和土壤层的一些先验知识，而先验知识的准确度又将对反演结果的准确度产生一定的影响。文章讨论了地表的高度起伏相关函数形式、土壤温度和土壤质地等三类先验知识，定义了几种不同的土壤湿度反演误差，从而定量地给出三类先验知识的不确定性对土壤湿度反演的影响，指出：基于BSM散射模型和人工神经网络（ANN）的土壤湿度的反演方法是可行的，向ANN输入两种极化的裸土壤表面发射率数据便可反演出裸土壤的湿度，在上述三种先验知识具有一定的不确定性时仍可保证较好土壤湿度反演准确度。     

基于Landsat 8 TIRS的临汾市尧都区地表温度反演研究

来自美国陆地资源系列的卫星遥感数据是地表温度反演的重要数据之一.随着Landsat 8卫星于2013年2月11日成功发射升空,其携带的热红外传感器TIRS为反演地表温度提供了一种新的数据.本文以临汾市尧都区为例,基于2017年5月28日的Landsat 8热红外数据,利用辐射传输方程反演了研究区的地表温度.结果表明,总体上尧都区城区地表温度高于郊区,不同下垫面地表温度差异明显,高温区集中在人口密度大和建筑物密集区,而低温区主要存在于水体及植被覆盖度高的地区.     

叶绿素含量BP反演模型的光谱信息输入因子构建研究

植被叶绿素含量的高光谱反演是当今研究的热点,传统后向传播(BP)神经网络是其常用的一种反演模型。高光谱数据虽然具有精细光谱分辨率,但也造成了大量的信息冗余与噪声;而小波包变换(WPT)可以有效地抑制高光谱数据噪声和压缩信号,同时主成分分析(PCA)能够很好地降低模型输入因子的维数并可简化网络结构。以盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片光谱数据对数变换并一阶微分处理的基础上,针对叶绿素含量的BP反演模型,提出了基于相关系数(CC)、WPT和WPTPCA的输入因子构建方法,并形成了叶绿素含量的CC-BP、PCA-BP及WPT-PCA-BP三种反演模型。通过比较玉米叶片叶绿素含量的实测值与三种BP模型反演结果,表明基于WPT-PCA构建BP模型的输入因子数量虽仅有6个却并不影响其反演精度,也能包含原始光谱的92%信息,且优于基于PCA和传统CC所构建输入因子的BP模型反演能力。     

应用数理方程反演提取语音特征

先讨论由语音信号反演声门激励函数，发现波沿非均匀声管传导既能产生新的频率（共振作用），也可抑制原有频率（滤波作用）．这说明目前用于语音处理基础的全极点ＬＰＣ模型并不能充分反映这些特征．然后研究如何直接从语音生成的偏微分方程模型出发，用反演方法提取一种新的语音特征参数代替ＬＰＣ作为研究各种语音处理的基础．     

基于气象因子的森林可燃物含水率预测

在分析影响森林可燃物含水率关键气象因子的基础上，利用多元回归、分类与回归树（CART）等方法分别构建了云南松（阴坡）、云南松（阳坡）、华南松和侧柏4种不同林型的活、死可燃物含水率预测模型。结果表明：多元回归模型对不同林型森林活、死可燃物含水率预测的平均相对误差介于5.90%～6.60%、20.1%～36.9%;CART模型在基于气象因子的森林可燃物含水率预测中适用，其对活可燃物含水率预测的最优平均相对误差（5.38%～7.00%）明显低于死可燃物（22.88%～26.64%），这与多元回归模型一致且精度普遍更高，同时解决了多元回归模型无法预测云南松（阳坡）活可燃物含水率的问题。