耦合大系统下本体驱动的高速铁路场景建模

针对高速列车耦合大系统的复杂多动态性和不确定性,本文提出一种本体驱动的高速铁路场景建模方法,构建可视化展示与仿真分析平台。根据耦合仿真的建模需求构建完备基元模型库,并用地理本体对模型的空间关系进行语义描述,制定语义约束规则对建模过程加以约束和引导,生成高速铁路场景。在虚拟场景中,通过控制观察视角与列车运行速度,即可开展多视角、多运行状态的模拟仿真。案例实验表明,本文构建的基元模型库精准、完备,基于本体描述的基元模型间语义信息,能够有效支持动态耦合仿真过程中各子系统间复杂动态空间关系的分析。研究成果能够为高速列车耦合仿真提供建模服务。

基于时空模型的PM(2.5)预测与插值

PM_（2.5）已对我国的空气质量构成了严重威胁,对其预警、预报具有重要的意义.由于PM_（2.5）数据同时具有时间与空间属性,而目前的研究缺少对其时空属性的探索与挖掘.以2015年10~12月华北地区58个城市的日均PM_（2.5）浓度数据作为实验数据,利用时空自回归移动平均（STARMA）模型及只考虑时间属性的自回归移动平均（ARMA）模型对PM_（2.5）进行预测,并利用时空克里金插值与只考虑空间属性的普通克里金插值对PM_（2.5）进行插值.结果表明,STARMA模型与ARMA模型的预测相比,时空克里金与普通克里金的插值相比,PM_（2.5）预测及插值精度均有所提升,且具有时空灵活性.

利用样方分析小微地震空间分布模式

地震是一种危害很大的地质灾害,研究地震点的空间分布模式及发生规律已成为一个重要课题。本文在样方分析原理与显著性检验方法的基础上,选择河南省作为实验区,以2008年1月至2016年1月期间地震台监测数据作为实验数据,研究小微地震点的空间分布模式。以理论上的泊松随机分布统计结果为比较对象,对实验区小微地震点进行样方统计分析,K-S显著性检验结果显示:实验区小微地震点不是空间随机分布。结合样方统计数据和地质资料分析,河南省小微地震点的空间分布模式为聚集分布,且主要集中于豫北地区。实验结果表明,样方分析法不仅能够比较准确地判断出地震点的空间分布模式,帮助人们较快地识别出地震发生的热点区域,还可为分析热点区域地震成因和预报大地震提供支持。