基于多源水文数据融合的GRACE水储量精度校正

全球水储量的时空变化研究,对理解全球水循环过程、安排农业生产、防治洪涝灾害等具有重要意义.GRACE重力反演与气象实验卫星为获取全球水储量变化提供了直接观测手段,但不同解算模型和方法导致最终水储量产品之间存在差异.针对现阶段GRACE水储量数据产品中所存在的不确定性,拟结合全球水文模型以及陆面模型数据,采用三角帽方法对...     

利用GRACE重力卫星监测黑河流域水储量变化

利用CSR数据中心公布的GRACE重力测量卫星最新数据RL04,经去相关和Fan滤波处理去除误差,提高结果精度,最终反演得到黑河流域2002~2008年水储量变化趋势,并对其进行时序特征和空间分布特征分析。结果表明：黑河流域水储量有明显的季节变化,水储量增加的最大幅度出现在夏季,减少的最大幅度出现在冬季;总体上水储量呈逐年上升趋势,水储量极值与降水极值具有较明显的一致性;水储量在空间上的分布受流域地形影响显著,上、中游水储量呈增加趋势,下游水储量部分地区减少,部分地区增加。     

两种重力卫星数据集的区域适用性分析

针对传统水资源监测方法在大尺度区域存在费时耗力、精度低、难以获取长时间序列结果等问题,提出了利用重力卫星遥感数据进行区域水资源反演监测的方法,并对不同数据集的区域适用性进行分析研究.分别采用CSR/JPL提供的GRACE卫星数据反演区域陆地水资源储量及地下水储量变化特征,并与实测地下水埋深反演计算的地下水储量变化结果进...     

GRACE数据反演水储量及监测干旱的应用现状与展望北大核心CSCD

水储量是全球和区域水文循环的重要组分,借此可分析区域水资源和干旱的时空演变规律。传统的水储量监测方法以地下水位监测为主,但站点布设和分布情况限制了大尺度的研究与探索。GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)卫星提供了大尺度的逐月地球重力场变化数据,国内外众多学者将其反演的水储量变化数据应用至水文学领域,在一定程度上推动了水文学的进步与发展,但目前系统阐述GRACE数据在反演水储量方面的研究仍不够全面,鲜有研究对基于GRACE数据的监测干旱和插补重建现状进行系统性的总结。该研究简要介绍了GRACE数据的应用领域,探讨了两种数据处理方法的优缺点,分析总结了GRACE数据在反演结果验证和不确定性、陆地水储量变化、地下水储量变化、干旱演变与响应、插补重建等方面的应用现状及存在问题,建议未来在变化环境对水储量变化的影响、降低GRACE数据的不确定性、构建更适合干旱监测的干旱指数、提高插补重建GRACE数据精度和提升GRACE数据时空分辨率等方面进一步开展研究,旨在为利用GRACE数据的相关研究提供借鉴与思考。     

卫星重力监测全球地下水储量变化及其特征

地下水储量是水资源管理和陆地表面过程与水循环研究的一个重要参数。然而,由于传统观测技术成本高和空间分辨率低等局限性，很难建立一个全球连续的综合地下水监测网，因此监测全球高时空分辨率的地下水储量及其变化仍是当前的一个挑战。2002年发射的低低卫—卫跟踪“重力恢复与气候试验”(GRACE)重力卫星为高分辨率地监测全球地下水储量及其变化，提供了一种新的可能手段。利用2002年8月~2011年2月的GRACE观测数据估计近10 a的月间隔全球陆地水总储存量，扣除了GLDAS水文模型（全球陆地数据同化系统）中的地表水、冰雪和生物水，得到全球地下水储量时间序列，并分析其季节性和长期变化及其特征。研究结果表明:GRACE探测到全球地下水储量具有明显的季节性变化，例如在南美洲的亚马逊河流域和亚洲中南部的周年振幅达到50 mm，而在澳大利亚南部和非洲北部的周年振幅只有10 mm左右。另外全球地下水储量具有明显的长期变化，如南美洲亚马逊河流域由于洪水造成地下水储量以6 mm/a的速率增加，拉普拉塔地区由于干旱造成地下水储量以7.5 mm/a的速率减少;中国新疆吐鲁番盆地地区的地下水储量以3.1 mm/a的速率减少,中国华北地区的地下水储量以4.8 mm/a的速率下降。     

卫星重力监测全球地下水储量变化及其特征

地下水储量是水资源管理和陆地表面过程与水循环研究的一个重要参数。然而,由于传统观测技术成本高和空间分辨率低等局限性，很难建立一个全球连续的综合地下水监测网，因此监测全球高时空分辨率的地下水储量及其变化仍是当前的一个挑战。2002年发射的低低卫—卫跟踪“重力恢复与气候试验”(GRACE)重力卫星为高分辨率地监测全球地下水储量及其变化，提供了一种新的可能手段。利用2002年8月~2011年2月的GRACE观测数据估计近10 a的月间隔全球陆地水总储存量，扣除了GLDAS水文模型（全球陆地数据同化系统）中的地表水、冰雪和生物水，得到全球地下水储量时间序列，并分析其季节性和长期变化及其特征。研究结果表明:GRACE探测到全球地下水储量具有明显的季节性变化，例如在南美洲的亚马逊河流域和亚洲中南部的周年振幅达到50 mm，而在澳大利亚南部和非洲北部的周年振幅只有10 mm左右。另外全球地下水储量具有明显的长期变化，如南美洲亚马逊河流域由于洪水造成地下水储量以6 mm/a的速率增加，拉普拉塔地区由于干旱造成地下水储量以7.5 mm/a的速率减少;中国新疆吐鲁番盆地地区的地下水储量以3.1 mm/a的速率减少,中国华北地区的地下水储量以4.8 mm/a的速率下降。     

重力恢复和气候实验（GRACE）任务的B阶段工作计划（JPL的B阶段任务书）

GRACE任务将在为期5年的任务期间每隔12天～24天产生一个新的地球重力场模型。这一采样周期可使瞬态重力场分量与静态重力场分量分离，从而获得高精度的重力场及其随时间变化的模型。GRACE任务利用两个极轨道卫星以松散控制的一前一后     

云南省水文大数据资源中心设计与应用

如何有效加强水文数据共享应用,提高水文数据应用深度和水平,加大水文产品的社会共享力度,是新时代水文工作面临的重要问题。针对现代化水文大数据资源中心如何建设提供思路和方法。以云南省水文信息化建设为例,重点介绍云南省水文数据资源面临的数据资源整合缺少,分析应用不足、服务共享不够的现状及问题,针对问题提出水文大数据资源中心构建思路和建设内容和技术方法,从数据汇集管理、质量管理、分析应用、运营服务 4 个层面展开介绍。最后对云南省水文大数据资源中心的应用价值及未来进一步拓展方向进行说明,为其他地区水文大数据资源中心建设提供新的思路。     

俄罗斯的卫星遥感数据

根据中俄两国测绘科技合作协议,国家测绘局遥感技术考察团一行三人于１９９９年９月２０日赴俄罗斯,对俄罗斯的卫星遥感数据及应用情况进行了为期一周的考察。俄罗斯的卫星遥感数据目前基本上是靠本国发射的返回式遥感卫星获得。卫星有军民两个系列,民用卫星系列及其主要参数如表１：表１　俄罗斯民用遥感卫星主要技术参数资源－Ｆ１资源－Ｆ２资源－Ｆ３和平号轨道站轨道高度,ｋｍ２４０－３５５１８０－３５５２７５－４２０４００－４５０轨道倾角８２．３８２．３８２．３５１．６相机型号ＫＦＡ－１０００ＫＡＴＥ－２００ＭＫ－４…     

智慧水利关键技术与应用研究综述

随着物联网、大数据、云计算、人工智能、5G 等新一代信息技术的发展,智慧水利成为当前水利领域的重要研究内容和发展方向。为理清智慧水利的主要研究内容和关键科学问题,进一步推动我国智慧水利发展,介绍当前智慧水利的研究背景,归纳智慧水利的概念、内涵和应具备的属性特征,提出智慧水利总体层次框架,并详细分析各层功能和支撑技术,综述典型应用领域相关智慧系统平台的搭建方法和实验过程。通过对现有理论技术和应用系统的总结梳理,提出：加强基础设施建设,推动信息技术与水利业务深度融合,构建高效知识体系,提高系统可视化能力,完善水利一张图,加强安全保障,制定统一标准协议,解决不同数据规模带来的挑战等,是智慧水利未来主要研究方向。     

时间序列相似性度量在水文数据挖掘中的应用研究

相似性度量方法是时间序列相似性研究的重要课题,同时也是水文时间序列相似性挖掘的关键问题之一.充分分析目前相似性度量的研究成果,结合水文时间序列相似性挖掘模型,通过实验探索适合水文数据特点的相似性度量方法.     

基于BIM 的运维管理研究与应用综述

在建筑物的运营维护阶段中引入BIM 技术可以得到显著效益。尽管近年来相关文献 发表数量持续增长,但目前国内外运维阶段的BIM 研究与应用还处于初级阶段。为此在广泛的文 献调研的基础上,从技术层面和应用层面对当前国内外BIM 运维的研究和应用现状进行综述,介 绍其所涉及的关键技术及相关系统研发现状,进而归纳了已经实现的各种运维功能和项目应用情 况。在总结现状的基础上,最后讨论了该领域现存的挑战和瓶颈,并针对性地展望了BIM 运维未 来的发展方向。     

BIM 支持的施工安全规范合规检查研究综述

 结合 BIM 的自动化安全规范检查可以提高安全管理效率,预防安全事故的出现, 减少安全事故的发生。目前,我国的建筑安全事故频发的现象仍未得到有效改善,建筑安全事 故严重危害了人民的人身和财产安全。近年来,安全管理的研究热度不断增高,但目前国内还 未有总结 BIM 支持安全检查的综述类文章。为此调研了近 10 年的相关文献,从相关技术和应 用层面对国内外 BIM 支持的安全检查的研究和平台进行了综述,重点归纳了规则翻译、模型准 备、执行检查和结果呈现的相关技术,并总结了安全规范检查的平台和应用领域。讨论了目前 安全检查过程中存在的问题,提出相应的解决办法,为安全检查进一步自动化的研究提供思路。     

Applications of Belief Functions in Business Decisions: A Review

In this paper, we review recent applications of the Dempster-Shafer theory (DST) of belief functions to auditing and business decision-making. We show how DST can better map uncertainties in application domains than Bayesian theory of probabilities. We review the applications in auditing around three practical problems that challenge the effective application of DST, namely, hierarchical evidence, versatile evidence, and statistical evidence. We review the applications in other business decisions in two loose categories: judgment under ambiguity and business model combination. Finally, we show how the theory of linear belief functions, a new extension to DST, can provide an alternative solution to a wide range of business problems.     

高光谱遥感在生态系统研究中的应用进展

遥感技术在生态系统调查与研究中具有广阔的应用潜力,但是传统的多光谱遥感主要侧重在面上的普查,很难对生态系统中各种复杂地物属性和生化参量进行精确反演。高光谱遥感突破了光谱分辨率的限制,大大提高了人们获取多种生态系统模型输入参数的类型和精度。在阐述高光谱遥感的原理和信息特点的基础上,系统评述了目前国内外高光谱遥感在生态系统过程与属性研究中的应用,并对未来高光谱遥感在生态学领域的研究方向做出展望。      

浅谈视频监控技术及应用

随着计算机技术、网络的发展和人们对视频监控需求的增加,视频监控技术在各行各业得到了广泛的应用。就视频监控技术的组成和关键技术进行阐述,介绍了视频监控技术的主要应用和发展前景。     

Machine Learning Applications in Baseball: A Systematic Literature Review

Statistical analysis of baseball has long been popular, albeit only in limited capacity until relatively recently. In particular, analysts can now apply machine learning algorithms to large baseball data sets to derive meaningful insights into player and team performance. In the interest of stimulating new research and serving as a go-to resource for academic and industrial analysts, we perform a systematic literature review of machine learning applications in baseball analytics. The approaches employed in literature fall mainly under three problem class umbrellas: Regression, Binary Classification, and Multiclass Classification. We categorize these approaches, provide our insights on possible future applications, and conclude with a summary of our findings. We find two algorithms dominate the literature: (1) Support Vector Machines for classification problems and (2) k-nearest neighbors for both classification and Regression problems. We postulate that recent proliferation of neural networks in general machine learning research will soon carry over into baseball analytics.     

我国水文数据挖掘技术研究的回顾与展望

水文科学研究的领域面临来自许多方面的不确定性和非确知问题。引入数据挖掘的理论与技术,结合水文科学发展的需要,充分应用以计算机技术为基础的现代信息技术,研究水文数据挖掘的理论、技术和方法,为解决水文科学研究面临的问题提供了新的思路。当前,水文数据挖掘研究还处于起步阶段,研究内容多集中在水文数据的单项和局部数据的模拟与处理方面,对基于水文数据库的全局性多因素数据挖掘涉及很少,在数据挖掘技术与水文数据适应性方面所进行的研究也还很不够。为了充分发挥数据挖掘发现知识的作用,需要在水文主题数据库和多维数据立方、水文序列的分类、聚类和关联规则挖掘技术及优化算法以及水文序列的相似性、周期性和其它序列模式挖掘方面开展进一步研究,并向形成水文数据挖掘软件及数据平台方向发展。