基于OCO-2卫星数据的中国CO_(2)浓度时空变化特征

大气CO_(2)浓度增加引起的全球变暖问题是国内外学者关注的热点议题,但对CO_(2)的监测一直存在较多的不确定性。利用2015—2022年OCO-2卫星观测的CO_(2)柱浓度混合比数据(XCO_(2)),基于克里金插值和标准差椭圆等方法,分析了中国CO_(2)浓度时空分布与变化特征,有以下3个结论。1)基于OCO-2卫星数据的XCO_(2)数据集精度较高,与地面监测站(瓦里关站、鹿林站)观测结果的均方根误差仅为1.75 ppm和1.58 ppm,相关系数分别为0.91和0.96。2)年际上,2015—2022年中国年均XCO_(2)由399.52 ppm增至417.64 ppm,年均增速为2.56 ppm/a,高于过去10年全球CO_(2)浓度平均增速(2.06 ppm/a),但在2019年之后XCO_(2)增速呈下降趋势。季节上,XCO_(2)具有明显的季节变化特征,春季XCO_(2)最高,夏季最低。3)空间分布上,XCO_(2)表现出东部高,西部、东北地区低的空间分布特征。XCO_(2)浓度高值区域集中在京津冀和长三角等城市群。中国东北、西南地区XCO_(2)增速较快,高于华东、华南等经济发达地区。

面向碳卫星数据的高时空分辨率XCO_(2)浓度估算的研究

基于碳卫星的遥感是一种正在发展的大范围高精度CO_(2)监测方法,但当监测对象为我国长三角区域这种大空间尺度时,碳卫星数据会存在时空稀疏性的问题。本文提出了一种新的模型ST-SAN(space time soft attention network),旨在提高碳卫星数据的高时空分辨率XCO_(2)(大气CO_(2))浓度估算精度。本文将2016—2020年的多源数据(包括人类活动数据、气象数据和植被数据)与碳卫星数据结合,生成空间分辨率为0.05°的无间隙XCO_(2)日浓度数据集。通过ST-SAN模型对这些数据进行训练和预测。实验结果表明,重建后的XCO_(2)数据集与OCO-2卫星数据和地面站点数据具有高度一致性,验证了本方法在高时空分辨率XCO_(2)浓度估算中的有效性。

HL-2A装置低频漂移波模数据库与机器学习初步研究

本文探索建立了HL-2A/3装置实验漂移波模数据库,并以此作为样本数据库,通过机器学习方法,利用人工神经网络预测托卡马克放电中漂移波模不稳定性的发生及其强度,为实现HL-2A/3等离子体实时参数控制提供参考。首先基于电子/离子温度梯度(η)、俘获电子份额(ε)、局域安全因子q和磁剪切s等4个基本参数构成的参数数据组(η,ε,q,s)作为变量,其他参数取有效的常数值,利用HD7代码计算相应模特征值数据,构建了一个低频漂移波模基本数据库。然后,基于BP神经网络与支持向量机(SVM)模型,分别进行了机器学习建模与编程实验,验证了对HL-2A装置离子温度梯度(ITG)\俘获电子模(TEM)不稳定性进行智能预测的可行性。研究结果表明,通过将参数集与数据集进一步扩充成完备数据库、并加快BP神经网络训练速度、或采用深度学习等更复杂模型,可以最终实现前述漂移波模预测目标。

BDS-2/BDS-3卫星观测数据联合处理关键技术研究

高质量卫星观测数据及高精度轨道钟差等产品作为全球导航与位置服务的核心,对整个系统的服务能力起到了至关重要作用。论文针对BDS-2/BDS-3卫星观测数据联合处理中空间构型、快速与高精度处理、轨道钟差精化及观测数据偏差等关键技术进行了深入探讨与系统研究。

基于J2EE架构的岩土试验数据管理平台的设计与应用

为解决岩土试验数据采集和应用数据分散、人工处理效率低、非标数据难以建模等问题,运用流程重组、物联网、数据挖掘等多种现代信息技术,对岩土试验数字化工程进行了整体规划和实施,对岩土试验数据管理平台的业务架构和功能架构进行了设计,基于J2EE(Java 2 Platform Enterprise Edition)架构研发了岩土试验数据管理平台和试验数据中心。岩土试验中通过物联网二维码的应用,样本识别准确率和效率得到了提升,岩土试验的总体周期大幅缩短。通过压力试验机升级改造和软件集成,单轴抗压强度试验效率提升了50%以上。岩土试验数据管理平台的建立和升级改造,提升了岩土试验工作效率、岩土试验数据的利用率和测试数据管理水平,获得了良好效益。

一种利用词典扩展数据库模式信息的Text2SQL方法

现有Text2SQL方法严重依赖表名和列名在自然语言查询中的显式提及,在同物异名的实际应用场景中准确率急剧下降.此外,这些方法仅仅依赖数据库模式捕捉数据库建模的领域知识,而数据库模式作为结构化的元数据,其表达领域知识的能力是非常有限的,即使有经验的程序员也很难仅从数据库模式完全领会该数据库建模的领域知识,因此程序员必须依赖详细的数据库设计文档才能构造SQL语句以正确地表达特定的查询.为此,本文提出一种利用词典扩展数据库模式信息的Text2SQL方法,该方法从数据库表名和列名解析出其中的单词或短语,查询词典获取这些单词或短语的语义解释,将这些解释看成是相应表名或列名的扩展内容,与表名、列名及其他数据库模式信息(主键、外键等)相结合,作为模型的输入,从而使模型能够更全面地学习数据库建模的应用领域知识.在Spider-syn和Spider数据集上进行的实验说明了所提出方法的有效性,即使自然语言查询中使用的表名和列名与数据库模式中对应的表名和列名完全不同,本文方法也能够得到较好的SQL翻译结果,明显优于最新提出的抗同义词替换攻击的方法.

基于数据挖掘探讨邓棋卫治疗老年2型糖尿病用药规律

目的分析邓棋卫教授治疗老年2型糖尿病的用药规律,为临床老年2型糖尿病的中医辨证治疗、科研提供新思路。方法借助中医传承辅助平台(V2.5),运用数据挖掘技术,通过频次统计分析、关联规则分析、聚类分析等方法对老年2型糖尿病患者130例的门诊医案数据进行分析。结果涉及中药177味,药性以温性药为主,药味以苦味为主,其次为甘味、辛味;归经以脾经最多。频次前5位的药物分别是黄芪、半夏、白术、鬼箭羽、黄精,用药组合频次前3位依次是“黄芪,白术”“黄芪,鬼箭羽”“半夏,黄芪”,聚类分析挖掘出8个药物核心组合,衍化出4首新处方。结论邓棋卫教授治疗老年2型糖尿病重视患者脾胃功能的调护,在健脾化湿基础上辨证结合活血化瘀、疏肝、补肾等方法,以改善患者机体代谢,为老年2型糖尿病的中医辨证治疗提供参考。

基于数据挖掘探讨张传志主任医师治疗2型糖尿病的用药规律

目的基于数据挖掘探讨张传志主任医师治疗2型糖尿病的用药规律。方法收集2021年10月—2022年10月于重庆市中医院门诊治疗的2型糖尿病患者151例临床资料。使用Excel 2021、SPSS 22.0、SPSS Modeler 18.0软件对药物的频次、性味归经、强关联药物等进行分析。结果151首处方共涉及177味中药,排名前10位的中药分别是葛根、炒谷芽、丹参、黄芪、苍术、炒麦芽、山药、炒白扁豆、红曲、茯苓,药性以温、寒、平性最多,药味以甘、苦为主,归经以脾、胃、肺为主,关联频次>80次的药物有15组,聚类分析获得核心药物组合4组。结论张传志主任医师治疗2型糖尿病以健脾祛湿为主,兼补肺滋肾,同时活血化瘀。

基于SEER数据库构建预测早期老年HER2阳性乳腺癌生存概率的列线图

目的:利用监测、流行病学和最终结果(surveillance,epidemiology,and end results,SEER)数据库构建列线图来预测老年早期HER2阳性乳腺癌患者的生存概率。方法:SEER数据库中筛选的5220名(基于单靶向治疗时代)和1176名(基于双靶向治疗时代)患者被随机分为训练组和内部验证组。采用COX比例风险回归筛选生存相关预测因素并建立列线图模型,利用一致性指数(C-index)、校准曲线、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)检验模型的准确性及实用性。对接受化疗和非化疗的患者使用两组倾向评分匹配进行统计配对,并对筛选的变量进行亚组分析。结果:单靶治疗时代列线图是由七个变量构建:年龄、婚姻状态、T分期、N分期、手术、化疗、放疗。双靶治疗时代列线图由两个变量构建:化疗和放疗。亚组分析结果表明,接受化疗的老年HER2阳性乳腺癌患者有更好的总生存期(OS)。结论:基于SEER数据库,建立并验证了预测老年早期HER2阳性乳腺癌患者生存率的准确列线图。该研究表明,化疗能增加老年患者的生存获益。

基于数据挖掘杨晓晖教授治疗2型糖尿病用药规律分析

目的 基于中医传承计算平台,对杨晓晖教授治疗2型糖尿病患者的用药规律进行分析。方法 收集整理了杨晓晖教授2019—2022年门诊诊治的2型糖尿病患者医案,按照纳入、排除标准进行筛选及数据标准化,使用中医传承计算平台V3.0中频次分析、关联规则分析、聚类分析等功能进行数据挖掘。结果 研究共纳入173例患者,553个门诊医案,使用频率最高的前10味中药分别为黄连、赤芍、柴胡、蝉蜕、百合、牛膝、蒲黄、女贞子、知母、佛手。常用药以清热类、补虚类、解表类、活血化瘀类、化痰止咳平喘类药物为主。药性以寒性居多,药味以苦味为主,归经主入肝经,其次为肺经及脾经。关联规则分析结果显示,“黄连-赤芍”“赤芍-柴胡”“黄连-蝉蜕”等为高频药物组合模式,聚类分析得到3组核心处方,结合杨晓晖教授临床经验,认为核心药串为“黄连、赤芍、柴胡”。结论 杨晓晖教授治疗2型糖尿病重视气血在发病中的重要作用。用药多入肝、脾、肺三经,意在通调气机,补益脏腑虚损;寒温并用,以取清热不伤正、补虚不助邪之效。治疗紧抓“阴虚燥热”的基本病机,气血同调,补益脏腑虚损,兼顾气郁、痰湿、瘀血等实邪的祛除。

基于多源遥感数据的省域XCO_(2)变化与分析

利用卫星监测XCO_(2)变化已成为一种有效手段。根据2009—2021年的GOSAT卫星数据并结合夜光遥感数据、净初级生产力遥感数据,探究辽宁省近13年XCO_(2)变化趋势,获取XCO_(2)变化的影响因素及XCO_(2)变化造成的影响。研究表明,自2009年起辽宁省XCO_(2)便处于稳定增长趋势,且辽东地区XCO_(2)总体高于辽西地区;通过相关系数计算得,夜光遥感数据与GOSAT数据相关系数较高,说明人类活动与XCO_(2)变化关系密切;NPP数据与XCO_(2)相关系数较低,说明植物的固碳能力并不是影响XCO_(2)变化的主要因素。相关研究可为省域范围的大气CO_(2)排放监测与治理提供一定的决策支持。

基于Sentinel-2A数据的森林覆盖变化研究

【目的】利用Sentinel-2A卫星重访周期短和波段信息丰富的特点,精确高效地获取森林覆盖变化信息,提高森林覆盖变化监测的时效性和精度。【方法】采用Sentienl-2A遥感影像作为数据源,以沅江市为研究对象,结合实地调查数据,选取地物训练样本,利用各地物的光谱指数特征和纹理特征来构建决策树模型进行地物分类,光谱指数包括NDVI、NDWI、NDBI和光谱反射曲线,纹理特征包括均值、方差、信息熵和对比度。对沅江市2016年8月1日和2017年5月18日的两期Sentinel-2A遥感影像数据进行地物分类,计算各地物面积并将两期分类结果中的森林覆盖区域提取出来,分析森林覆盖变化情况。【结果】1)利用光谱指数特征结合纹理特征构建决策树模型对沅江市进行地物分类,其地物总体分类精度为83.62%,Kappa系数为0.8257,森林制图精度为84.28%,森林用户精度为82.43%,比最大似然法的总体分类精度提升了11.27%,Kappa系数提高了0.133,森林制图精度提高了10.59%,森林用户精度提高了9.58%。2)在2016年8月1日至2017年5月18日期间沅江市森林面积减少了771 hm^2,有854 hm^2森林变为耕地,589 hm^2森林变为芦苇地,412 hm^2森林变为建设用地,105 hm^2森林变为水体。另外,有636 hm^2耕地、257 hm^2芦苇地、243 hm^2建设用地和53 hm^2水体变为森林。【结论】基于Sentienl-2A遥感影像数据,利用光谱指数特征和纹理特征构建决策树模型进行分类,能够有效提升地物分类精度;同时能够提高森林覆盖变化监测的时效性和精度,较为准确地分析森林覆盖变化情况,可为洞庭湖流域地物分类和森林覆盖变化监测提供决策支持。

基于Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的森林林龄反演和动态监测

【目的】在Google Earth Engine(GEE)云平台上借助其强大的计算和数据存储能力,融合多源遥感数据对森林林龄进行遥感反演和动态监测。【方法】融合2017—2023年间Sentinel-1、Sentinel-2及高程数据,通过随机森林(Random forest,RF)分类获取土地覆盖信息,并进一步提取森林的分布和面积,同时构建时间序列植被指数来准确提取森林变化区域。基于森林资源清查数据和融合的多源遥感数据,在GEE上构建RF回归、分类回归树(Cart)以及梯度提升回归树(Gradient tree boost,GTB)3种回归模型,用于杉木组、马尾松组、毛竹林、硬阔叶树组以及其他类树种组的2018年林龄遥感反演,并估算出2017年和2023年的林龄信息,以揭示林龄和龄组在2017—2023年的动态变化情况。【结果】1)2017—2023年,研究区森林面积的整体变化总计113.93 km^(2),此间森林的减少和更新并存,其空间分布特征呈现出明显的区域差异。具体而言,森林面积变化多发生于靠近城区和低海拔地区,且靠近城区的森林面积减少往往不再恢复至森林;2)在5种不同树种组构建的3种模型中,RF回归模型的林龄反演结果最佳,平均R^(2)为0.845,平均RMSE为5.32 a,其中毛竹林反演精度最高,R^(2)为0.863,RMSE为2.411 a;3)2017—2023年,研究区林龄在40 a以下的森林由54.59%减少至51.06%,其中龄组变化最显著为杉木组成熟林,面积增加了38.88%。【结论】在GEE上融合多源遥感数据进行林龄反演和动态监测具有重要的应用潜力,本研究结果可为使用云平台及哨兵系列卫星数据对森林资源长时间序列的林龄反演和动态监测的应用提供参考和借鉴。

基于数据挖掘探讨2型糖尿病合并非酒精性脂肪性肝病的中医用药规律

目的利用“中医传承辅助平台(V2.5)”挖掘中医药治疗2型糖尿病合并非酒精性脂肪性肝病的用药规律,探索新组方为临床治疗提供思路。方法检索建库至2023年10月31日期间中国知网(CNKI)、维普(VIP)、万方数据知识服务平台(WanFang Data)中与中医药治疗2型糖尿病合并非酒精性脂肪性肝病相关的文献,将数据整理后录入“中医传承辅助平台(V2.5)”,通过建立独立的数据库对录入数据进行归纳与分析,挖掘用药规律。结果筛选出处方81首,涉及药物137味;使用频次排在前10位的是丹参、柴胡、黄芪、山楂、黄连、白术、茯苓、泽泻、白芍、郁金;药性多以寒、温、平为主,药味多苦甘辛,使用药物主要归脾、肝、胃经;并通过层次聚类分析挖掘出6个核心组合以及3个可能具有潜在临床价值的新组方。结论临床治疗2型糖尿病合并非酒精性脂肪性肝病的治法以“健脾行气,活血利湿”为主,使用频次最高的药物为丹参,药性多寒,药味以苦味为主,使用药物主要归脾经,挖掘结果为新处方的研发提供了一定的参考依据。

基于美国数据库的P2Y12受体拮抗剂不良事件信号检测与分析

目的挖掘噻氯匹啶、氯吡格雷、普拉格雷和替格瑞洛4个P2Y12受体拮抗剂的不良事件(ADE)信号,为临床安全用药提供参考。方法在美国食品药品监督管理局(FDA)不良事件报告系统(FAERS)中提取4个P2Y12受体拮抗剂在2004年1月1日至2022年12月31日的报告数据,采用比例失衡法中的报告比值比(ROR)和贝叶斯置信度递进神经网络法(BCPNN)对所提取的数据进行挖掘与分析。结果4个P2Y12受体拮抗剂共得到1512个有效信号,其中噻氯匹啶101个,普拉格雷257个,氯吡格雷771个,替格瑞洛383个。ADE信号累及系统器官分类(SOC)22个。噻氯匹啶ADE信号数最多的SOC是血液及淋巴系统疾病,占28.71%;普拉格雷ADE信号数最多的SOC是心脏器官疾病,占18.36%;氯吡格雷ADE信号数最多的SOC是胃肠系统疾病,占23.75%;替格瑞洛ADE信号数最多的SOC是全身性疾病及给药部位各种反应,占22.86%。结论经挖掘FAERS数据库,发现噻氯匹啶、氯吡格雷、普拉格雷和替格瑞洛4个P2Y12受体拮抗剂均存在ADE信号累及的SOC以及常见的不良事件,故临床需密切关注这些ADE,以避免出现其累及的SOC,防范风险事件发生。

UAT2数据链发射机编码及调制技术

为应对低空空域飞行器数量的增加及航空产业对未来城市空中交通(UAM)飞行器的监视跟踪需求,文章对UAT2数据链发射机的编码与调制技术进行研究:搭建UAT2数据链发射机系统结构,针对UAM飞行器监视需求,提出可寻址数据上行链路通信编码及飞行器健康状况监测下行链路编码规则算法,旨在全面覆盖UAM的安全运行需求;开发一种UAT2报文的轻量高速化RS编码算法,以减少执行时间和内存占用;基于直接数字频率合成DDS技术,实现连续相位频移键控CPFSK调制,符合UAT2数据链信号要求,确保了频谱能量的集中分布。关键编码和调制技术经过测试分析与性能评估,能够有效适用于UAT2数据链发射机。

基于Sentinel-2时序数据与随机森林的农作物分类研究——以武汉市为例

本研究以湖北省武汉市为研究区域,以PIE-Engine平台上的Sentinel-2遥感影像作为基础数据源,基于3个公开数据集制作样本数据集,构建光谱特征、遥感指数特征和NDVI时序特征集合,选取随机森林分类器,进行2018—2021这4年间武汉市耕地、非耕地二分类和单季稻、双季稻、其他农作物、非耕地四分类的训练与验证。最终统计、对比并分析二分类和四分类的结果,表明:二分类的精度优于四分类,总体精度均高于80%;四分类准确度明显优于二分类,结论均以四分类结果为基础;武汉市的单季稻种植较少,双季稻种植较为广泛;单季稻和双季稻的种植面积均呈现在2019年明显上升,而在2020年明显下降,在2021年又明显上升的变化趋势。

高分十四号卫星立体影像与ICESat-2激光测高数据联合平差

高分十四号是我国目前测绘精度最高卫星之一。为进一步提高高分十四号卫星的高程精度,将其与高程测量精度优势明显的ICESat-2激光测高数据进行联合处理。在利用各类激光属性信息对ICESat-2激光测高数据初步筛选的基础上,引入高程检核点设计了一种联合平差策略。在联合平差过程中精化激光高程控制点的筛选、解决立体影像数据与激光测高数据的配准问题,获取目标的高精度三维信息,并建立两个实验区对该联合平差策略处理结果进行分析验证。结果表明:联合平差策略能够较好地解决高程控制点筛选与数据配准问题,两个实验区立体影像的高程中误差均优于1 m,基本满足1∶10000地形图测绘的要求,可为全球1∶10000无地面控制点测图工程提供支撑,促进高分十四号卫星立体影像和ICESat-2激光测高数据在地形测绘领域的应用。

基于多源卫星XCO_(2)数据的融合与优化

随着卫星观测技术的不断发展,包括CO_(2)在内的越来越多的大气成分数据可供获取。多源卫星数据融合是一种有效的手段,可以提高数据的准确性以及时空分辨率。基于压缩感知以及深度学习技术对GOSAT、OCO-2、OCO-3三颗被动式探测卫星的遥感观测数据进行了融合与优化。压缩感知用于生成初始的融合数据,深度学习模型进一步强化CO_(2)数据的季节循环特征,对初始融合数据进一步优化。实验结果表明,压缩感知生成的融合数据优于原始卫星观测,深度学习模型能够有效地对融合数据进行降噪与优化。

2018–2020年广西甘蔗10 m分辨率种植分布数据集

作物种植分布的提取是作物监测的基础,及时准确地提取出甘蔗种植分布对甘蔗监测及种植结构调整具有重要意义。本文基于Sentinel-1和Sentinel-2数据,采用主被动遥感协同方法和决策树分类方法,开展了广西甘蔗种植分布提取方法研究,并结合多年调查的地面样本数据进行验证,在此基础上提取了2018–2020年广西甘蔗种植分布。该方法利用遥感数据提取得到的2018年广西甘蔗种植分布总体精度达92%,Kappa系数为0.85;2019年广西甘蔗种植分布总体精度达94%,Kappa系数为0.88;2020年广西甘蔗种植分布总体精度达94%,Kappa系数为0.88。本数据集可作为广西甘蔗时空变化分析的基础数据,也可为广西甘蔗生产管理与种植结构优化调整等提供基础数据支撑。