摘要：在滑坡易发性评价中,样本类别的不平衡容易导致评价结果偏向多数类样本,而样本优化能够有效解决由此引发的滑坡预测偏差。然而,传统样本优化方法通常聚焦于正负样本在特征空间的差异性,而忽略了正负样本间的地理位置差异及同类特征因子间的复杂非线性关系,容易导致选取的样本存在片面性和单一性等问题。为此,本文提出了一种顾及样本优化的滑坡易发性评价方法。该方法首先设计了顾及空间相关性的地理环境相似性准则进行欠采样,然后构建了一种非线性合成过采样法进行过采样,最后采用了多粒度级联森林模型进行滑坡易发性预测。本文以宜宾市为研究区,借助统计学指标从模型精度验证和易发性分区统计两个方面评估模型性能,并将本文方法与9种传统方法对比表明:在面对不同程度的正样本量缺失条件下,本文方法的预测精度始终最高,并且所划分的易发区更符合实际滑坡灾害分布状况。

摘要：卫星遥感降水产品是当前获取大范围、连续性降水观测的主要来源,但目前已有的卫星遥感降水产品空间分辨率粗糙,且存在一定的系统偏差。为此,本文充分考虑高分辨率环境变量(包括地形、NDVI、地表温度、经纬度)对降水影响以及邻近遥感降水(站点)空间相关性,构建了一种双阶段空间随机森林SRF (Spatial Random Forest)方法 (SRF-SRF)。以四川省2015年—2019年GPM (Global Precipitation Measurement Mission)月降水数据为例,借助SRF-SRF对其质量提升,并将计算结果与现有7种方法比较,包括地理加权回归(GWR)、反向传播神经网络(BPNN)、随机森林(RF)、站点降水Kriging插值(Kriging)、经SRF降尺度后的地理差异分析校正(SRF-GDA)、经双线性插值降尺度后的SRF校正(Bi-SRF)以及年降水经SRF降尺度后按月比例分解并利用SRF校正(SRFdis)等。实验分析表明:(1)在月尺度上,与原始GPM相比,SRF-SRF的平均绝对误差(MAE)降低了19.51%,中误差(RMSE)降低了16.35%,而且精度优于其他方法;在季尺度上,SRF-SRF在冬季误差最小,在夏季误差最大,但其计算精度均优于其他方法;在年尺度上,基于SRF的4种方法(包括SRF-SRF、SRF-GDA、Bi-SRF和SRFdis)优于GWR、BPNN、RF,并且SRF-SRF计算精度优于单阶段的Bi-SRF和SRF-GDA。(2) SRF-SRF降水产品空间分布连续性较好,且局部降水细节得到明显提升。(3)借助RF对各自变量重要性分析得出,降水空间相关性对卫星遥感降水质量提升具有重要作用。(4)基于月尺度的SRF-SRF融合校正效果优于基于年尺度的SRFdis,表明NDVI可用于该区域月尺度降水质量提升。

摘要：为了降低采样点水平和高程误差对数字高程模型（digital elevation model,DEM）建模精度的影响,受总体最小二乘算法启发,以较高精度的多面函数（multiquadric function,MQ）为基函数,发展了整体最小二乘MQ算法（MQ-T）,并分别借助数值实验和实例分析验证模型计算精度。数值实验中,以高斯合成曲面为研究对象,设计了受不同误差分量影响的采样数据,借助MQ-T曲面建模,并将计算结果与传统MQ进行比较。结果表明,当采样点仅受高程误差分量影响时,MQ-T计算结果精度与MQ相当;当采样数据受水平误差分量影响时,MQ-T计算结果中误差小于MQ中误差。实例分析中,以全站仪获取的采样数据为研究对象,借助MQ-T构建测区DEM,并将计算结果与传统插值算法进行比较,如反距离加权（inverse distance weighted,IDW）法、克里金（Kriging）法和澳大利亚国立大学DEM专用插值软件（（Australian National University DEM,ANUDEM）法。精度分析表明,随着采样点密度降低,各种插值算法精度逐步降低;不管采样密度多少,MQ-T计算精度始终高于传统插值算法;对山体阴影图分析表明,MQ-T相比Kriging法有一定峰值削平现象。

摘要：针对现有机载激光雷达点云滤波算法在林区适用性不强的问题,提出一种基于多分辨率层次插值的林区LiDAR滤波方法。该方法首先借助形态学迭代开运算和稳健z-score方法获取大量地面种子点;然后从低层到高层滤波过程中,通过薄板样条函数构造地面参考面,并借助自适应坡度阈值选择地面点;最后将分类出的地面点更新地面参考面,层层迭代直至滤波结果收敛。以ISPRS提供的6组山区基准数据为研究对象,将新方法滤波结果与近5年提出的10种滤波算法比较表明:新方法滤波结果精度最高,平均总误差和Kappa系数分别为1.89%和87.88%。在实例分析中,以6个不同林区点云数据为研究对象,将新方法与形态滤波算法(MF)和渐近不规则三角网加密滤波算法(PTD)比较表明:新方法平均总误差为6.82%,而MF和PTD平均总误差分别为9.21%和8.49%;且前者获取的DEM精度优于后两种方法。

摘要：矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明:该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。

摘要：机载激光雷达(LiDAR)点云滤波是点云数据处理的关键步骤,决定着后续派生品应用的精细程度。针对复杂场景区各种地物的交错性和多态性、地形的突变(断裂)性、相邻地物和地面点高程的相似性等导致的难以区分地物点和地面点瓶颈,本文提出了一种基于多特征聚类的点云层次滤波方法。本文方法首先耦合点云几何和物理信息进行多特征点云聚类,然后发展一种顾及地形断裂的地面点簇识别方法捕捉各类地面点,最后利用捕捉到的地面点构建初始地面参考面,并借助多尺度层次点云滤波方法进一步查找原始点云中的地面点。以4组地形复杂且建筑物和植被混杂区点云数据为试验数据,将本文方法与6种代表性滤波算法对比表明,本文方法的平均总误差最小、滤波性能最优、稳定性最高。

摘要：大型客机计算流体力学应用与发展吴光辉,陈迎春主编,上海交通大学出版社,2009年12月第1版,定价：96.00元湍流研究及计算流体力学（CFD）应用是大型客机研制的关键问题。本书收录了“发展我国大型飞机计算流体力学（CFD）理论与应用研究”研讨会的46篇论文，涉及减阻、降噪、增升装置设计等大飞机整体设计问题。