基于土壤水分动态随机模型的土壤湿度概率密度函数研究进展

简要回顾和评述了几个典型土壤水分动态随机模型和相应的土壤湿度概率密度函数,并基于这些模型的模拟结果就系统随机波动、气候因素、土壤特性、植被条件、地形特征对稳定状态土壤湿度概率密度函数的影响分别进行了分析和讨论,同时还引用相关的实验结果对这些影响进行佐证。结果表明,土壤湿度概率密度函数对以上因子的响应非常敏感,对揭示土壤水分动态和诠释生态水文现象有很好的指导意义。指出未来土壤湿度概率密度函数的研究方向:开发更加逼近真实情况的随机模型;用土壤湿度概率密度函数的思想量化植被水分胁迫、耦合土壤水分动态与养分动态;对某一地区建立其土壤湿度概率密度函数,并用该函数指导其他相关的生态建设和研究。

地震背景噪声功率谱密度及概率密度函数的计算及其Matlab实现

介绍了地震背景噪声功率谱密度及概率密度函数计算方法及涉及的一些概念,以台站实际数据为例,给出了应用Matlab计算噪声功率谱密度及其概率密度函数的程序算法,该方法直接输入文本格式数据,计算台基噪声功率谱概率密度函数;以洛阳地震台24小时的连续波形记录为例,详细叙述了原始数据去仪器响应、计算功率谱密度、倍频程计算和噪声功率谱密度的概率密度函数计算实现的全过程。该方法编程简单,适用于单台噪声水平评估,在野外台站的快速勘选中具有潜在应用价值。

基于紧支撑多变量多项式函数的非线性随机系统概率密度函数形状控制方法

针对非线性随机系统的概率密度函数(PDF)形状控制问题,文中以FokkerPlanck-Kolmogorov(FPK)方程为研究工具,提出了一种基于紧支撑多变量多项式(CSMP)函数的非线性随机系统PDF形状控制方法。当系统处于稳定状态时,系统的PDF被困在特定的紧凑子空间中,不需要对整个空间进行积分。而CSMP函数在一段连续的空间内非0,满足紧凑子空间的特征。因此,文中将CSMP的线性组合(CSMP-LC)作为FPK方程的稳态近似解逼近目标PDF。首先,采用飞蛾扑火优化(MFO)算法优化CSMP-LC函数的参数;然后,通过对多维稳态FPK方程的每一维状态变量进行积分,确保稳态FPK方程在整个空间中的积分为0;最后,求解出一维和二维非耦合的状态变量PDF形状控制器,并进行了仿真实验。结果表明,对于一维非线性随机系统,文中提出的方法能有效地实现对不同类型目标PDF形状(单峰形状、双峰形状、三峰形状)的控制,且在目标PDF形状为复杂的三峰时,文中方法的均值、方差、峰度和偏度误差均优于其他两种方法。文中方法扩展到二维状态变量非耦合的非线性随机系统时,也能较好地实现对PDF形状的控制,为多变量随机系统的PDF形状控制研究提供了新的思路。同时,CSMP函数可以减少积分计算的复杂性,降低了非线性随机系统的PDF形状控制器的求解难度。

一类具有Ornstein-Uhlenbeck过程的随机捕食者-食饵模型的指数绝灭、平稳分布和概率密度函数

该文建立了一类具有Ornstein-Uhlenbeck过程、恐惧效应、Crowley-Martin型和修正的Leslie-Gower型功能反应函数的捕食者-食饵模型.首先通过构造合适的Lyapunov函数证明了全局解的存在唯一性,随后获得了两物种指数绝灭和平稳分布存在的充分条件.进一步通过求解相应的Fokker-Planck方程得到了概率密度函数的具体表达式.最后通过三个数值例子验证了理论结果的可行性,其研究表明随机干扰的波动强度和回复速率均会影响种群的生存.

相协样本下概率密度函数的调整经验似然推断

本文研究相协样本下概率密度函数的调整经验似然推断,证明对数调整经验似然比统计量服从χ^(2)分布,由此构造了相协样本下概率密度函数的调整经验似然置信区间.在有限样本情况下通过数值模拟,对比分析得到AEL的表现略优于EL和NA的表现.

概率密度函数信息融合概述

概率密度函数不仅包含了一阶、二阶统计量信息,还包含高阶统计量及更为复杂的特征信息。多传感器的概率密度函数信息融合是信号处理领域一个复杂待解决的难题,尤其是随着自动驾驶、无人系统等领域对于多传感器多尺度信息融合的需求,该问题的重要性逐渐凸显,如何设计融合准则、如何形成统一的融合框架是科学家和工程师们一直致力于解决的课题。本文针对随机变量的多传感器获得的多概率密度函数融合问题,调研了现有的融合理论和方法,提供了一些融合设计规则、准则、原理和定理等,如公理化方法、优化方法和超贝叶斯方法,期望能够为该问题的有效解决提供一定的方向性指导。

GNSS线极化天线干涉信号反演土壤湿度算法测试

利用全球导航卫星系统干涉信号(GNSS-IR)测量土壤湿度已成为热门的研究课题。搭载低成本线性极化天线的智能手机可以方便快捷采集干涉信号信噪比(SNR)。分别仿真垂直和水平线性极化天线采集的GNSS干涉信号,给出2种极化方式下干涉信号SNR波形和反射率随卫星高度角变化的结果。对于垂直极化分量,电磁波会在入射角65°~85°左右时发生全透射,导致干涉信号振荡效果消失,而水平极化不存在该现象。同时,分别仿真右旋圆极化(RHCP)直射和左旋圆极化(LHCP)反射天线采集的GNSS信号,并计算直反射信号的幅值比。在仿真基础上分别利用不同极化天线进行实验,结果表明:采用线性极化天线采集的GNSS干涉信号振荡效果几乎不受卫星高度角的限制,可以为土壤湿度反演提供更多的有效数据,并且反演得到的土壤湿度与同位数据具有良好的一致性,两者的相关性达到0.95。使用搭载圆极化天线的双通道接收机采集北斗系统卫星数据进行对比,相关性达到0.91。对于不同的设备,智能手机采集的GNSS数据占用空间相对比于双通道接收机降低1%,且反演结果相关性接近,由于干涉信号提取直反射信号需要一定的振荡周期,故反演结果的时间分辨率要低于双通道接收机。

基于概率密度函数的光源不稳定性校正

在相位测量轮廓术中,当投影光源不稳定时,所产生的条纹图强度不均,将引起非线性相位误差。针对这一问题提出一种基于概率密度函数的条纹图像强度校正方法,通过计算不同强度系数组合的截断相位及其对应PDF曲线,将曲线STD最小值所对应的系数作为系统系数,进行图像灰度调整,从而减小强度不均带来的非线性误差。计算机仿真和实验均验证了该方法的有效性。

基于概率密度函数表示的地震计自噪声模型

不同型号地震计的自噪声水平直接影响了地震观测数据的质量,并进一步限制了利用地震数据解决地球科学问题的能力。长久以来,由于受到观测条件的限制,准确地测量和比较不同型号地震计的自噪声水平颇具挑战。文中利用马陵山地震台4个月的连续地震波形,基于概率密度函数的表示方法计算了7个型号地震计的自噪声功率谱密度曲线。对于超宽频带地震计CMG-3T-360,在微震频带(0.1~1Hz),水平方向的自噪声明显高于垂直方向,这可能是地震计水平方向相对方位未对齐导致的计算偏差;在低频段(<0.03Hz),水平方向显著偏高的自噪声可能源于大气压的变化。短周期地震计JS-S02的自噪声水平在频率为0.15~7Hz时低于全球新低噪声模型(NLNM)。宽频带地震计TDV-60B和甚宽频带地震计TDV-120VB在垂直方向的自噪声水平基本一致。宽频带地震计JS-60和甚宽频带地震计JS-120的自噪声水平在微震频段接近或低于CMG-3T-360。当频率为0.008~0.08Hz时,JS-120水平向NS通道的自噪声水平高于CMG-3T-360功率谱密度68%的置信区间。

宁夏黄土区稀疏带状山杏人工林土壤湿度动态与影响因素

【目的】以宁夏南部黄土丘陵区带状山杏人工林为例,揭示林带内与带间的不同深度处土壤湿度的时空变化及其关键环境影响因素,为半干旱区林草植被科学管理及雨水资源高效利用提供依据。【方法】2020—2022年,在宁夏彭阳县山杏人工林带内和带间各布设1套200 cm测深的智墒传感器,分层逐时监测土壤体积含水量和土壤温度变化,同时布设1台气象站连续监测近地面降水、气温、空气湿度等气象条件,采用相关分析探究土壤湿度对前1日土壤湿度、土壤温度和气象因子的响应规律。【结果】2020年和2021年为平水年,降水量分别为467.4和440.8 mm;2022年为枯水年,降水量为354.8 mm;土壤体积含水量平均值为平水年(2021年,17.0%)显著高于枯水年(2022年,14.3%)。土壤体积含水量随土层加深呈近线性增加,其斜率表现为林带间高于林带内,平水年高于枯水年。在0~120 cm土层的土壤体积含水量为林带内(15.3%)高于林带间(14.0%),但在120~200 cm土层为林带间(17.6%)高于林带内(16.8%)。在0~60 cm土层的土壤体积含水量变异系数为林带间(42.9%)高于林带内(37.8%),但在60~200 cm土层为林带内(23.2%)高于林带间(19.1%)。土壤湿度变化的季节格局为:相对稳定期(3—4月)、耗损期(5—8月)、恢复期(9—11月)和衰退期(12月—次年2月),最大值多出现在4月,最小值出现在8月(平水年)和12月(枯水年);土壤湿度变化的垂直空间格局为:速变层(0~50 cm)、活跃层(50~90 cm)、次活跃层(90~170 cm)、相对稳定层(170~200 cm)。相关分析发现,土壤湿度日变化相关性最强的环境因子为正相关的前1日土壤湿度和负相关的土壤温度,月变化相关性最强的环境因子为负相关的土壤温度。【结论】宁夏黄土区稀疏带状山杏人工林林带内和林带间土壤湿度在季节和剖面上均表现出较大波动,枯水年比平水年波动的层次更深。综合分析发现前1日土壤湿度、土壤温度、气象因子均是影响枯水年和平水年日及月尺度各剖面层次土壤湿度变化的要素。其中,前1日土壤湿度和土壤温度为主要影响因子;在0~120 cm土层内的土壤湿度为林带内高于林带间。本研究结果对宁夏半干旱黄土区水平沟整地后退化植被科学恢复及土壤水分高效利用有很好的指导意义。

可压缩流大涡模拟耦合概率密度函数方法中的滤波压力模型

亚格子组分-温度关联项显著影响反应流大涡模拟精度。利用概率密度函数方法中概率等效的特点,发展一种新的滤波压力模型,可以良好封闭亚格子组分-温度关联项。介绍概率密度函数及其耦合求解方法,在已有模型基础上推导建立新的滤波压力模型,并在三维超声速氢气/空气时间发展反应混合层中对不同的滤波压力模型进行数值测试。结果表明,与传统的滤波压力模型相比,新的滤波压力模型可以明显改善反应混合层的模拟准确度。特别地,基于新的滤波压力模型,大涡模拟耦合概率密度函数方法可以较好地模拟链式反应中间微小组分如超氧化氢基等,有望更有效地再现自点火等复杂现象。

多源多层土壤湿度实时同化及在实时洪水预报中的应用

准确获取流域土壤湿度(MS)的初始值及过程状态,对提高实时洪水预报精度具有重要意义和实用价值。从新安江模型参数的物理意义出发,基于站点墒情数据和CLDAS土壤湿度数据构建点面转换模型(WKNN),将点面转换后的实时面尺度MS作为观测数据,采用集合卡尔曼滤波法同化新安江模型预报的MS过程,在五强溪区间流域进行实时洪水预报应用。结果表明:WKNN作为点面转换工具,能够捕捉到不同土层MS的点面关系,具有较好的适用性;较不同化模式,多层MS同化后的平均径流深相对误差下降了12.67%,平均确定性系数提高了41.82%;MS的实时同化可以显著降低汛初期洪水的预报误差,提高洪水预报精度,且多层同化较单一层同化效果更优。

科尔沁沙地土壤水分动态分析及其概率密度函数模拟

基于Laio土壤水分动态随机模型(Laio模型),利用2006—2010年5～9月土壤水分连续监测数据及日降水资料,分析科尔沁沙地固定沙丘和沙质草地生长季根系层土壤水分动态及其与降水格局的关系,研究点尺度土壤水分概率密度函数,并对Laio模型涉及的13个参数进行了敏感性分析。结果表明:①研究区年降水的季节分配极不均匀,主要集中在4～10月的生长季,占全年降水量的93%;0～5 mm降水事件占全年降水事件的73%,但其降水量只占全年降水量的25%;降水间隔期以0～10 d为主,占全年无降水期的38%,其频数最高,占全年间隔期频数的87%。②固定沙丘和沙质草地根系层厚度分别为0～100 cm和0～70 cm,沙质草地根系层土壤水分显著高于固定沙丘;两类沙地7月份的土壤水分都显著高于生长季其他月份。③两类沙地生长季根系层土壤水分均服从正态分布;通过Laio模型得到了两类沙地生长季根系层土壤水分概率密度函数p(s),其峰值及峰值出现的位置和峰的阔度均与观测结果很接近,说明Laio模型能对科尔沁沙地土壤水分概率密度函数进行较好的模拟。④Laio模型涉及的13个参数中,对p(s)最为敏感的参数是降水频率λ、平均降水量α、最大蒸散量Emax、水分胁迫点s*和凋萎系数sw,主要影响p(s)曲线的峰值。

辐射计辅助的地基GNSS-R土壤湿度反演方法研究

基于全球导航卫星系统反射信号(Global Navigation Satellite System-Reflection,GNSS-R)的土壤湿度监测弥补了传统测量方法的不足,是近年来遥感领域研究的热点。针对土壤粗糙度及植被含水量影响反演精度的问题,研究了利用辐射计数据辅助提升精度的方法。提出了一种基于非线性自回归模型的神经网络(NARX)的GNSS-R和辐射计数据融合的土壤湿度反演模型,通过信号处理的一般流程,进行现场实验,验证了该方法。结果表明,在测试集上所提出的反演方法相比于传统的GNSS-R方法,相关系数提高了77%,均方根误差下降了78%,与辐射计方法相比,相关系数提高了47%,均方根误差下降了68%,证明了该方法可以实现对固定区域土壤湿度的长期连续观测。

基于概率密度函数的织物染色侵入动力学分析

为预测染色过程中初始阶段染液侵入织物的流体流动和化学反应过程,以棉织物染色过程为例,建立了包含界面效应的纤维密度函数和哈根-泊肃叶方程,构建了织物润湿阶段的染色动力学和传质模型,模拟了染液侵入织物的染色过程,并通过实验进行了模型验证。结果表明:染液在织物中的流动主要是表面张力的作用,在重力的影响下,染液在织物中的流速随着上升高度逐渐减小,表面张力增大,织物内染液流速也会随之增大;纤维体积分数的增大会导致织物的毛细流动更快地达到平衡状态,从而使染液的扩散时间变短,织物染液浓度降低;染液与纤维之间接触角的变化会影响纤维的润湿性,接触角越大,织物的疏水性越好,染液越难以附着在织物表面,导致织物内染液浓度降低;流体的黏度越大,织物内染液流速越小,染液扩散速率越低。

放牧策略对土壤与植被的影响及土壤湿度预测研究

文章旨在探索锡林郭勒草原的可持续放牧策略,以防止草原干旱和荒漠化。从机理分析的角度研究不同放牧政策对锡林郭勒草原土壤物理性质、植被生物量的影响,通过建立数学模型优化放牧问题,以期找到在锡林郭勒草原可持续发展情况下草场内放牧羊数量的最大阈值。此外,开发了一个基于双向长短期记忆网络的预测模型,用于准确预测不同深度土壤的湿度,以支持草原管理决策。模型在测试集上的表现与实际土壤湿度趋势一致,其中200 cm深度的土壤湿度RMSE仅为0.2,显示出其在锡林郭勒草原土壤湿度预测中的实用价值。

2个Wishart随机矩阵相对纯性的概率密度函数

研究2个Wishart随机矩阵相对纯性的概率密度函数的计算问题。运用第二类修正贝塞尔函数,通过解析计算得到2个Wishart随机矩阵相对纯性的概率密度函数的含参积分表示公式,并得到其概率密度函数在部分区间内的图像。

多源土壤湿度产品在云南省的适用性评估

为了解不同土壤湿度产品在云南省的适用性和可靠性,基于云南省的94个站点数据以及TC(triplecollocation)方法评估5种不同土壤湿度数据在云南省的适用性及不同干湿条件下的表现,包括ERA5-Land(the fifth global atmospheric analysis dataset for the land component of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF))、GLDAS(Global Land Data Assimilation System)、SMAP(Soil Moisture Active and Passive)、MERRA-2(Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications,Version 2)和ESA CCI(European Space Agency Climate Change Initiative)。结果表明:与站点数据相比,5个产品的偏差均为正偏差(0.090~0.122),明显高估了云南省的土壤湿度,但变化趋势与幅度一致,都能捕获到土壤湿度的时间变化。基于站点数据的评估结果显示:在年尺度上,ERA5-Land和SMAP与站点数据吻合程度最高,相关系数(R)分别为0.456和0.454,其次是ESA CCI(0.439);干湿季的评估结果显示,所有产品相关性均低于年尺度,且湿季高于干季,但湿季表现出更大的正偏差,其中SMAP在干季(0.323)和湿季(0.418)均表现最优。基于TC方法的评估结果显示:ERA5-Land(0.925)和ESA CCI(0.931)相关性最高;其次是GLDAS(0.890)和MERRA-2(0.864);干湿季的评估结果与站点数据的评估一致,相较于年尺度大部分产品的相关性也呈下降趋势,且干季降幅更大;SMAP干湿季R分别为0.828和0.770,表现最差;MERRA-2湿季的R(0.912)和ESD(error standard deviation)(0.020)优于其年尺度评估结果。综合来看,ESA CCI相关性较高且精度最好,更适用于云南省表层土壤湿度的监测。

概率密度函数在超导重力台站背景噪声中的应用

该研究比较了传统的超导重力台站背景噪声计算方法SNM和基于概率密度函数的DNM方法,并以2012年拉萨超导重力台站为例进行了背景噪声评估。分别对采样率为1 min和1 s的原始数据进行预处理和传统方法分析,得到SNM分别为1.226和0.909;计算了台站地震噪声功率谱密度函数并得到SNM为0.945。通过对比分析结果可知,基于概率密度函数的台站背景噪声计算结果与传统方法1min采样计算结果具有较好的一致性,可以作为传统评估超导重力台站背景噪声的有效补充。

基于机器学习模型的多层土壤湿度反演

为了获取深层土壤湿度缺测值,采用支持向量机、BP神经网络和随机森林3种机器学习算法,在表层至深层土壤中利用主成分分析法选择与土壤湿度相关性显著的气象因子作为输入数据,建立多层土壤湿度反演模型反演了不同深度的土壤湿度。结果表明:随机森林模型模拟结果更加稳定,反演效果更佳;受气象因子驱动的影响,3种机器学习模型对地表0~10 cm深度内土壤湿度的反演效果更佳,对深层土壤湿度的反演效果随着深度增加而变差;增加表层土壤湿度及不同深度土壤温度作为驱动因子可以有效提高机器学习模型对深层土壤湿度的反演能力。