新疆地区GPT2w模型计算加权平均温度适用性分析

利用GPT2w模型计算加权平均温度Tm值,以新疆地区9个探空站2013-2015年实测气象数据积分计算的Tm值为参考,通过时空序列分析1°×1°和5°×5°两种格网分辨率下G1-Tm和G5-Tm的精度分布情况,进而检验利用GPT2w模型在新疆地区进行地基GNSS大气水汽反演的适用性。结果表明:①G1-Tm和G5-Tm均存在-3^-4 K的年均偏差;②G5-Tm存在精度异常突出区域,影响整个新疆地区Tm值的计算精度,而G1-Tm具有较好的稳定性;③G1-Tm模型的年均Bias、MAE和RMS分别为-3.17 K、4.12 K和5.17 K,总体上优于G5-Tm模型,因此运用G1-Tm进行地基GNSS大气水汽反演具有较好的精度保障。

基于ArcGIS的流域水文特征分析方法研究

随着GIS技术的不断发展和DEM的广泛应用,基于DEM的流域水文特征分析研究受到越来越多的关注。目前,基于格网DEM的水流方向算法,会因为地形的局限,无法准确地进行模拟分流,水流方向也不符合实际流向。本文分析了几种基于DEM的水流方向算法,以格网点为中心建立3×3窗口的局部趋势面,计算出研究区内的曲率,分析区域内的水流聚合度和发散性随着曲率的变化情况,最后根据水流方向算法提取河网。

基于GA-PSO-BP的大坝变形监测模型

提出了一种基于GA-PSO混合优化BP神经网络的大坝变形监测模型,将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的寻优过程进行融合,利用GA算法的全局性和PSO算法收敛速度快的特点,通过迭代选取最优的粒子作为BP神经网络的连接权值和阈值,以减小网络输出误差,提高其收敛速度和加强网络泛化能力。运用GA-PSO-BP模型对大坝自动监测数据进行预测分析,实验结果表明GA-PSO-BP模型优化了BP神经网络的连接权值和阈值,能有效提高网络训练精度与收敛速度,有效避免早熟收敛,使模型的整体预测效果得到提高。

基于云GIS的数字县域地理信息公共服务平台建设——以广西平南县为例

地理信息公共服务平台是数字城市地理空间框架建设的基础,本文在分析数字城市建设中存在问题的基础上,以平南县为研究对象,引入云GIS先进技术,探索基于云GIS的数字县域地理信息公共服务平台的建设。从云平台关键技术研究、云平台地理信息数据库设计、公共服务平台设计开发、典型示范应用和支撑环境等方面进行了详细描述与探讨,为其他城市的地理信息公共服务平台的设计和建设提供参考。