基于分布式数据流聚类的成绩层次化评估方法

为提高成绩评估结果的准确率,针对成绩数据具有的多元化、容量大、分布式的特点,引入分布式数据流聚类算法,优化数据聚类精度和时效性,实现成绩层次化评价.首先,通过聚类特征指数直方图建立分布式数据流挖掘矩阵,提高成绩数据的聚类性能.将一阶线性微分方程结合分数阶累加,构建全局聚簇模型,保证聚类性能稳定.然后,采用层次分析法处理成绩数据,将成绩按照基础课程、专业课程及实训课程分类,确保层次化评估的精确率,再结合权重法得到成绩评估结果.实验结果表明,该方法有效实现对成绩数据的层次化评估,精确率、召回率、AUC值分别可以达到98.75%、86.67%、0.987,评估时长仅为488.4 ms,且该方法的收敛效果较优,数据流能耗较低.

辐射日总量的最热坡度解析模式及其全球分布规律

本文给出了南北向坡面最热坡度的解析模式。（１）在北半球（下同），冬半年南坡存在最热坡度，且随纬度升高而增大，接近极夜时趋于９０°。（２）夏半年，存在两个临界纬度当时，南坡有最热坡度；当或时，北坡出现最热坡度。给出了和的解析式，证明分别是全球水平面上日辐射量最大值和最小值所在的纬度，它们仅依赖于赤纬。（３）最热坡度所在坡面获得的日辐射量，冬半年低纬大于高纬；夏半年低纬北坡随纬度递增，南坡时等于处水平面上日辐射量，极昼区内，北坡等于极点水平面的日辐射量。

复杂地形下长江流域太阳总辐射的分布式模拟

利用长江流域气象站1960-2005年的观测资料(包括常规气象站点资料和辐射站点资料)、NOAA-AVHRR遥感数据(反演地表反照率),以1km×1km的数字高程模型(DEM)反映地形状况的主要数据,通过基于DEM数据的起伏地形下天文辐射模型和地形开阔度模型,分别建立了长江流域太阳直接辐射、散射辐射和地形反射辐射分布式模型,实现了长江流域太阳总辐射模拟,并对总辐射模拟结果进行了时空分布规律分析和对其受季节、纬度、地形因子(高度、坡度和坡向等)影响的局部规律分析,以及模拟结果的误差分析和站点验证分析。结果显示:太阳总辐射在季节上受影响的程度依次是春季>冬季>夏季>秋季;随着高度、坡度、纬度的增加,太阳总辐射受坡向影响的程度呈增强趋势,从坡向上看,向阳山坡(偏南坡)对太阳总辐射量明显高于背阴坡(偏北坡)。模拟的平均绝对误差为13.04177MJm-2,相对误差平均值3.655%,用站点验证方法显示:模拟绝对误差为22.667MJm-2,相对误差为4.867%。

贵州高原复杂地形下太阳总辐射精细空间分布

海拔、坡度、坡向以及周围地形遮蔽作用,造成山区各部位接受到的太阳辐射能有很大差异。在前人研究的基础上,对以前的模型进行了一些改进,考虑了坡度、坡向和地形相互遮蔽作用对复杂地形下天文辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,研制了以复杂地形下天文辐射为起始数据的复杂地形下太阳总辐射的分布式模型,在模型中还考虑了散射辐射的各向异性及坡地反射辐射对复杂地形下太阳总辐射的影响。应用100m×100m分辨率的DEM数据及气象站常规观测气象资料,计算了贵州高原复杂地形下100m×100m分辨率的复杂地形下太阳总辐射。结果表明:(1)局地地形因子如坡度、坡向、地形遮蔽等对太阳总辐射影响显著,地形对复杂地形下太阳总辐射的影响是不容忽视的。(2)在缺乏复杂地形下坡面考察资料的情况下,建立以常规气象站观测资料为主的物理经验统计模型是实现细网格辐射资源计算的可行途径。

中国三种太阳辐射起始数据分布式模拟

天文辐射、干洁大气总辐射和湿洁大气总辐射是太阳辐射模拟的3种重要起始数据。依托Iqbal Model C和起伏地形下干/湿洁大气总辐射模型,实现了水平面和起伏地形下干/湿洁大气总辐射分布式模拟。以DEM数据作为地形的综合反映,结合常规气象资料,计算了水平面和起伏地形下中国1 km×1 km分辨率日天文辐射量、干洁大气总辐射量、湿洁大气总辐射量的空间分布,并对3种太阳辐射起始数据的时空分布特征做了对比分析。结果表明:3种辐射量均遵循随纬向变化的宏观分布规律;水平面干/湿洁大气总辐射量的分布体现了海拔的影响,水平面湿洁大气总辐射量的分布还体现了水汽分布的影响;起伏地形下的3种辐射量能很好的体现坡度、坡向和地形之间相互遮蔽等局部地形特征对辐射量的影响;以干/湿洁大气总辐射作为起始数据,将有助于提高太阳总辐射的模拟精度。

云南山地太阳总辐射的分布式模拟

在前人研究的基础上，对太阳总辐射模拟模型进行了改进：利用MODIS的地表反照率产品，取代前人研究中的计算地表反照的经验公式，并且在更短的积分步长内进行计算，进而开发了复杂地形下太阳总辐射的模拟模型。应用1000m分辨率的数字高程模型（DEM）数据以及常规气象资料和2个辐射站的实测总辐射数据对模型进行验证，结果表明：所建立的分布式太阳辐射模拟模型能准确地模拟云南的太阳总辐射，模拟值与实测值吻合非常好；云南年总辐射变化在3191～5858J·m^-2·s^-1之间，四季的辐射差异不大，春季稍高，冬季次之，其次是夏季，秋季稍低，这可能是受夏季降水量以及云量较多的影响。在区域分布上，云南省境内多山，地面起伏较大，对总辐射的区域分布产生了较大的影响，如红河及南盘江两岸等，因遮蔽度较大，总辐射较低。太阳总辐射是陆地生态系统最基本也是最重要的能量来源，在小网格的尺度上进行精细化的太阳总辐射计算可以为多个学科的研究提供重要的基础数据，本研究为此提供了一个计算案例。

福建省太阳能资源模拟计算及评估

根据复杂地形下太阳辐射的计算方法，建立了福建省不同时空尺度的太阳辐射的估算模式。基于100m-100m分辨率的高程模型数据，综合考虑了地形因子对太阳辐射的影响，实现了复杂地形下福建省太阳辐射的分布式模拟。利用福建省69个气象站1971年～2007年日照资料，计算了福建省范围内100m-100m分辨率1～12月太阳辐射的时空分布。结果表明，福建省年太阳总辐射主要在3800～5300MJ／m2之间，年太阳直接辐射在1800—2800MJ／m2之间，月太阳辐射介于464～594MJ／m2之间，6～8月为一年中辐射较高的3个月份。受地形及地表特征的影响，太阳辐射的高值区主要位于在福建东南部的莆田、泉州、厦门、漳州四市的沿海一带，年太阳总辐射超过4500MJ／m2，年太阳直接辐射超过2100MJ／m2，此外，位于福建北部的南平市的部分地区太阳辐射也相对较高。由此可见，福建省太阳辐射的高值区非常适宜于太阳能资源的开发与利用。

Influence of complex topography on global solar radiation in the Yangtze River Basin

Global solar radiation（GSR） is the most direct source and form of global energy, and calculation of its quantity is highly complex due to influences of local topography and terrain inter-shielding. Digital elevation model（DEM） data as a representation of the complex terrain and multiplicity condition produces a series of topographic factors（e.g. slope, aspect, etc.）. Based on 1 km resolution DEM data, meteorological observations and NOAA-AVHRR remote sensing data, a distributed model for the calculation of GSR over rugged terrain within the Yangtze River Basin has been developed. The overarching model permits calculation of astronomical solar radiation for rugged topography and comprises a distributed direct solar radiation model, a distributed diffuse radiation model and a distributed terrain reflectance radiation model. Using the developed model, a quantitative simulation of the GSR space distribution and visualization has been undertaken, with results subsequently analyzed with respect to locality and terrain. Analyses suggest that GSR magnitude is seasonally affected, while the degree of influence was found to increase in concurrence with increasing altitude. Moreover, GSR magnitude exhibited clear spatial variation with respect to the dominant local aspect; GSR values associated with the sunny southern slopes were significantly greater than those associated with shaded slopes. Error analysis indicates a mean absolute error of 12.983 MJm-2 and a mean relative error of 3.608%, while the results based on a site authentication procedure display an absolute error of 22.621 MJm-2 and a relative error of 4.626%.