CCI土壤湿度产品在中国区的降尺度与融合研究

以欧洲航天局主/被动微波遥感融合的土壤湿度产品数据为主要数据源,结合地表参数、亮度温度、土壤质地、地形、降雨等辅助数据,提出基于移动窗口的线性、非线性联合的土壤湿度降尺度模型,对中国区域2003年1—12月的CCI土壤湿度产品数据进行降尺度,提高CCI土壤湿度数据的空间分辨率,使其更适用于农业、水文模拟等精细尺度的应用要求。为了克服CCI数据冬季缺失较多的情况,利用第3代再分析资料ERA-Interim表层土壤湿度的降尺度和重采样结果与之进行融合,生成空间覆盖完整的2003—2013年中国区月1 km土壤湿度数据集,并利用站点实测数据集对其进行了验证。结果表明,依据主/被动微波融合CCI、ERA-Interim再分析土壤湿度数据以及辅助数据的基于移动窗口和线性非线性集成的中国区地表土壤湿度降尺度和融合方法,提高了CCI土壤湿度数据集的空间分辨率和空间覆盖,同时还一定程度上提高了土壤湿度的估算精度。     

面向海上移动目标的空天协同连续观测模型

由于视距限制,对海上移动目标进行连续观测与定位探测难度较大.现有方法通过卫星和无人机等单平台对目标进行观测,不能解决面向海上移动目标连续观测的问题.针对当前单个平台的不足,本文构建了面向海上移动目标的空天协同连续观测模型,并提出了空天协同连续观测策略.空天协同连续观测策略抽取出卫星规划、无人机飞行计划、观测序列、区域预测以及路径规划等五个子问题,并对其进行建模求解.仿真实验表明,该方法大大降低了目标的平均观测周期,有效解决了海上移动目标连续观测问题.     

家长切勿忽视孩子的心理健康

最近几年我国社会经济结构发生巨大变化，人们的价值观念产生多元化，各阶层之间人的生活水平的差距拉大，激烈的社会竞争，复杂的人际关系，家庭结构的不稳定，给人们造成越来越多的困惑、疑虑和过重的心理压力，因此而受到影响的中小学生也出现心理不健康因素.家庭、学校、社会等诸多方面的因素都不同程度地影响着孩子们的心理健康，但其中影响最大的，应该是家长对孩子的影响.     

一场重复或者重生的仪式

正《雪国列车》的剧本改编自曾获法国安古兰国际漫画节大奖的作品,讲述在今年7月(没错,2014年),全球79个国家为了逆转温室效应,往大气层中散播了制冷剂CW-7。没想到气温骤降,全球被冰雪覆盖。幸存的居民登上了威尔福德公司制造的环球列车。这列由天才设计的列车由永动机牵引,按社会阶层从前到后安排车厢,每年巡回全球一     

碌曲县辛曲金矿床成因及找矿标志浅析

根据对辛曲金矿区的地层地质、构造运动、岩浆活动等特征的分析,对矿区围岩蚀变、矿床特征、矿床成因进行研究,为在该区及异地寻找同类金矿床提供参考.     

全灾种大应急时代背景下应急科技人才培养模式探析

针对"全灾种大应急"时代背景下应急工作涉及范围广、系统复杂动态变化性强、管理局限性导致应急技术与管理专业人才培养定位和方向难聚焦的问题,在人才需求调研的基础上,制定了应急技术与管理专业人才培养定位策略,构建了应急科技人才培养目标影响因素体系,提出了华北科技学院应急技术与管理专业人才培养目标,分别从师资队伍、专业特色课程...     

怎样利用Visual Basic制作PowerPoint多媒体课堂时间显示器

针对现代多媒体课堂教学中,PowerPoint全屏放映时无法看到系统时间,影响教学效率这一问题,本文介绍了利用V isual Basic制作PowerPoint多媒体课堂时间显示器的设计思想和方法.     

棉铃虫齿唇姬蜂对棉铃虫血淋巴酚氧化酶的影响

以齿唇姬蜂（Campoletis chlorideae）及其寄主棉铃虫（Helicoverpa armigera)为模型,研究了内寄生蜂对寄主血淋巴酚氧化酶（PO）的影响。结果表明,棉铃虫被寄生后,血淋巴的体外黑化率显著下降,酚氧化酶的活性被抑制。寄生后48h,血浆中PO的活性降低约83％。注射0.5雌蜂当量的萼液对PO活性的影响与寄生相似,这表明寄生引起的PO活性的下降与寄生蜂萼液中所含成分有关。进一步研究表明,在正常未寄生情况下,血细胞中的酚氧化酶原（proPO)可被牛胰蛋白酶激活,而在寄生及注射萼液后,血细胞中的proPO则不能被牛胰蛋白酶激活,而且活性略有下降。以上结果显示,齿唇姬蜂对棉铃虫的寄生造成了PO的活性下降,而且这种抑制与寄生蜂的萼液有关,抑制的原因可能是萼液成分（多分DNA病毒等）抑制了proPO在血淋巴中的表达或加速其降解所致。     

基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究

鉴于股票波动具有显著的多尺度特征,本文引入二元经验模态分解(EMD)与二元CopulaGARCH算法,提出一种新的VaR风险度量模型,即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地,新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤:数据分析,分风险估计和总风险集成.首先,基于二元EMD模型,将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量,以降低建模难度.其次,引入二元Copula-GARCH模型,刻画各组分量间的相互关系,以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后,集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合,结果表明:本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险,其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.