1966-2017年贵州省降雨侵蚀力的时空分布特征

[目的] 分析贵州省1966—2017年降雨侵蚀力R值的时空演变规律，为评估该地区降雨对土壤侵蚀的防治、制定水土保持措施及农业生产规划提供参考。[方法] 基于贵州省33个气象站点1966—2017年的日降雨资料，利用克里金插值法、经验正交函数（EOF）方法、Mann-Kendall检验、Morlet小波分析法等，对贵州省52 a的降雨侵蚀力R值的时空特征进行了分析。[结果] ①EOF分析方法可以较好地解释降水侵蚀力的时空分布特征，其前两个特征向量累计贡献率达52%，揭示了贵州省降雨侵蚀力全局型和东西反向型两种典型的分布模态。分析特征向量所对应的时间系数可得，贵州省的降水侵蚀力主要表现为全省全年偏大、全省全年偏小、东大西小、东小西大4种类型；②贵州省降雨侵蚀力R值年内主要受汛期降雨影响，全省各县市汛期降雨侵蚀力R值均占全年总量的60%以上；③在年际变化上，降雨侵蚀力R值存在多突变的现象，1971—1981年突变频率最为频繁。通过周期检验发现其变化主周期为28 a，次周期分别为12 a和6 a。[结论] 贵州省降雨侵蚀力的时空分布与降雨量的时空分布趋势近似，整体呈现南部大北部小，夏季大冬季小的趋势，在未来几年内降雨侵蚀力R值有上升的趋势。     

蝗虫切片图像Shannon-Cosine小波精细积分混合降噪

在显微镜下采集到的蝗虫切片图像通常同时具有高斯噪声和椒盐噪声。利用同时具有插值性、光滑性、紧支撑性及归一化特性的Shannon-Cosine小波,构造了多尺度插值小波算子,进而构造了去除图像中混合噪声的小波精细积分法。该方法在稀疏描述切片图像时,通过设置稀疏表示阈值,直接消除图像中的椒盐噪声;将图像的Shannon-Cosine小波稀疏表达式直接代入图像降噪P-M模型,将该模型变形为非线性常微分方程组,采用精细积分法求解,可实现图像的保边降噪,消除图像中的高斯噪声。实验结果表明,在满足降噪要求的情况下,本文方法可以较好地保持蝗虫切片图像中的各种纹理结构;随着高斯噪声方差由0.02增加到0.10,降噪图像的PSNR下降了11.67%,远低于其他方法。说明本文方法在处理蝗虫切片图像时具有较强的鲁棒性。采用本文方法描述蝗虫切片图像时,特征像素点只占图像像素总数的10%左右,有效降低了问题规模,提高了求解效率。     

基于WT-CNN-LSTM的溶解氧含量预测模型

溶解氧（Dissolved oxygen, DO）含量是影响水产养殖产量的重要因素之一，具有时序性、不稳定性和非线性等特点，且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系，难以实现精准预测。针对传统长短时记忆神经网络（Long short term memory, LSTM）预测模型易引入冗余数据，且在训练过长序列时会出现梯度消失现象，从而不能捕捉因子间长期的依赖性问题，提出了基于小波变换（Wavelet transform, WT）、卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和LSTM的溶解氧含量预测模型。首先，使用WT降低数据噪声；然后，使用CNN深度挖掘各变量之间的潜在关系；最后，利用LSTM的时序性预测2h后的水产养殖溶解氧含量。结果表明，本文提出的WT-CNN-LSTM模型预测效果良好，其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.138、0.229和0.954，比传统LSTM模型分别优化了28.87%、21.03%和4.61%。     

鄂托克前旗近50年降水变化特征分析

本文利用鄂托克前旗1967-2018年气象观测站近50年的气象资料,对鄂托克前旗降水特征进行分析。结果表明：整体来说，鄂托克前旗的年降水量变化呈现微弱降低趋势，每10a大约减少1.2mm；28a时间尺度决定的主周期控制着该地区的年降水变化特征，通过周期和突变分析，预计未来三年左右降水高于多年平均值，随后的14年左右时间内降水量呈现减少趋势，逐渐低于多年平均降水量。     

基于声发射技术的木材害虫信号特征检测

针对木材害虫声发射（AE）信号检测问题，研究杨树木段中麻点豹天牛幼虫AE信号波形特征及其信号的能量，为钻蛀害虫声音的监测提出一种新的方法。取一段具有麻点豹天牛幼虫的杨树木段，通过采样频率为500 kHz的2通道木材蠕变声发射信号采集系统采集原始AE信号。对采集到的原始信号滤波后进行小波分解，通过对各层高频信号的分析获取AE信号的频域特征，并对其进行重构与信号解析。结果表明，麻点豹天牛幼虫AE信号的主频主要集中在30 kHz附近，其信号的能量在16:00最高，反映了该幼虫在15:00-16:00较活跃。     

河北省山区降雨侵蚀力的时空变化特征

[目的] 探究河北省山区降雨侵蚀力时空变化特征，为该区水土流失治理措施的制定和实施提供科学依据。[方法] 应用时间变化分析和空间分布分析对河北省山区2000-2018年降雨侵蚀力进行分析。[结果] 时间趋势中燕山山区年降雨侵蚀力呈波动上升趋势，主周期为11 a，在2009年发生突变，春、秋两季呈波动下降趋势，主周期分别为8和11 a，春季无突变点，秋季在2001年发生突变，夏季呈波动波动上升趋势，9 a为主周期，在2010年发生突变；太行山区年降雨侵蚀力呈波动下降趋势，主周期为6 a，无突变点，夏、秋两季呈波动上升趋势，主周期分别为8和10 a，均无突变点，春季呈波动下降趋势，主周期为8 a，在2006年发生突变；空间分布中，年均降雨侵蚀力范围为1 063.39~5 127.44 MJ·mm/（hm²·h），燕山山区由西到东年及夏季平均降雨侵蚀力先增长后降低再增长，太行山区中由南向北年、夏季平均降雨侵蚀力逐渐降低，春、秋两季降雨侵蚀力分布规律较为多变。[结论] 通过对河北省山区降雨侵蚀力的分析，得出河北省山区夏季水土流失最为严重，燕山山区部分地区尤为突出。     

1958—2018年广西早稻高温热害时空变化规律

为了掌握广西水稻高温热害的变化规律特征,为水稻生产制定防灾减灾对策提供决策依据,本研究利用广西89个气象观测站1958—2018年观测资料及地理信息数据,采用GIS技术、M-K突变分析和Morlet小波周期分析等方法,探究广西早稻高温热害发生的时间变化规律和空间分布等特征。结果表明：（1）1958—2018年广西早稻高温热害呈增长趋势,20世纪90年代为发生低谷期,21世纪10年代为高发期;（2）高温热害发生次数在2009年发生增多突变,除重度高温热害外,轻、中度高温热害次数变化均有突变发生;（3）高温热害发生频次存在18、32年左右的显著周期变化,预计2018年之后广西早稻高温热害仍处于高发期;（4）高温热害高发区位于左、右江河谷,桂中盆地和西江—浔江—郁江等流域区域,沿海地区发生频次少于内陆。以上研究结论对实现水稻丰产稳产优产具有重要的现实意义。     

The Signals Analysis System Based on Fast Wavelet Transform

The fast wavelet transform (FWT) algorithm in wavelet analysis was introduced in the paper. With quadrature mirror filters (QMF) associated with popular wavelet bases, the fast wavelet decomposition and reconstruction for signals were implemented. Combined with virtual instrument technique, the FWT analysis system for signals was successfully developed. The system can break up signal not only into approximations, which are the high-scale and low-frequency components of the signal, but also into details which are the low-scale and high-frequency components. Especially it can identify singularity signal, which contain some important message of equipment condition and fault, and refine signal from noisy signal, which is corrupted by noise.     

基于小波分析的年最大径流预测方

径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列。利用小波变换良好的局部化时频分析能力，将年最大径流序列进行分解，使其趋势项、周期项和随机项得以分离。各子序列分别代表不同的时间尺度，反映了各种物理因素对径流过程的影响。然后根据各子序列的特性分别建立幂函数、周期函数或ARMA模型并进行预测。最后将各子序列的预测值合成，得到年最大径流序列的预测值。对宜昌站1991年至2002年最大径流量的预测结果表明，该方法是切实可行的。并指出小波包变换在分析中、高频信息方面优于小波变换，有助于进一步提高预测的精度。