松嫩平原西部荒漠化景观动态及驱动力研究-以吉林省大安市为研究区域

以松嫩平原西部荒漠化的典型区域大安市为研究对象,在GIS平台下,根据1986年,1996年和2000年TM影像解译获取的景观动态数据,分析近15年大安市荒漠化土地动态变化规律。并应用Markov模型预测大安市景观格局动态,结果表明如不采取合理有效的措施,2050年荒漠化土地将占土地总面积的42.30%,高-中覆盖度草地,水域,沼泽将大面积退化,分别仅占1986年水平的48.69%,24.71%和22.74%。在此基础之上,运用灰色关联方法分析了土地荒漠化的主要驱动因子。近15年来筑路、开荒等不合理的社会经济活动是土地荒漠化的主要驱动因子;气候因子的变动有利于土地荒漠化过程的发展,是土地荒漠化过程的背景因子;水文因子迭加了人类的无序开发、利用,是土地荒漠化过程的重要影响因子。     

Markov积分半群的逼近

通过证明Markov积分Q半群的逼近证明了l∞上一个Markov积分半群G(t)可以由一族一致收敛的积分半群逼近.     

基于马尔可夫链的鸡西市土地利用结构预测

鸡西市是黑龙江省的第一大煤炭城市,对鸡西市土地利用结构进行分析和预测有助于在煤炭资源衰减的情况下为相关部门在调整全市的社会经济发展的策略、优化土地利用、保持土地的可持续利用发展等方面起到重要的参考作用。本文在对鸡西市土地利用现状分析的基础上,利用马尔可夫链对鸡西市未来土地利用结构进行预测。分析结果表明:从1996年到2005年鸡西市土地利用处于平稳发展期,预测到2020年也将处于平稳发展期,但从长远看将有大量耕地和林地退化为其他土地利用类型。     

Predicting the rate of range expansion of an invasive alien bumblebee (Bombus terrestris) using a stochastic spatio-temporal model

To develop effective strategies for managing biological invasions, it is important to understand and be able to predict patterns of invasion and range expansion, and particularly the rate of spread and factors controlling this rate. To predict the spatial dynamics of invasion by an alien bumblebee (Bombus terrestris) in Hokkaido, Japan, we explicitly constructed a stochastic spatio-temporal model that incorporates immigration and establishment processes. Using a Bayesian approach, we parameterized the model based on spatio-temporal presence/absence data collected by citizen volunteers and used the model to predict control of the near-future spread of the bumblebee under several management strategies. The range expansion dynamics of B. terrestris were significantly negatively affected by two aspects of environmental heterogeneity: the land-use pattern (the proportion of woodland) and climate (the snow depth). Of the several spatial management strategies, suppressing the outlying (edge) colonies would be the most efficient strategy to reduce the bumblebee’s spread, irrespective of the level of effort, and would significantly slow the bumblebee’s range expansion during the next 30 years. The modeling approach employed in the present study will be broadly useful for studying real-world biological invasion problems, for which prediction of the progress of an invasion, even in the very near future, is urgently needed to support effective spatial management options and countermeasures. In addition, the model demonstrates that incorporating the dynamics of environmental heterogeneity is a fundamental requirement for prediction and risk assessment during biological invasions, especially in the context of recent rapid changes in the environment at regional and global scales.     

非瞬时或突变的马尔可夫链的一种应用方法

介绍对于一种非瞬时或突变的状态转移过程.采用Bayes方法修订马尔可夫过程的状态转移概率矩阵;将先验概率分布修订为后验概率分布;对整个过程的信息加以吸收,得出能够反映整个过程的状态转移概率矩阵,从而达到预测目的.由此还得出一个重要结论:吸收信息的无序性.     

马尔可夫过程在基金投资中的应用

马尔可夫过程是一个有着广泛应用的随机过程模型．作者应用此理论解决基金投资问题，得到了一种预测市价走势、确定买卖最佳时机的方法，以期投资收益最佳，并以基金普丰为例，验证了此数学模型的可行性和实用性．     

在粮食单产预测中应用马尔柯夫链——以吉林省为例

以1981~2006年共26年的统计资料为实例,用加权的马尔柯夫链模型预测和分析了吉林省未来粮食生产的丰欠年景。     

基于AR特征的刀具状态识别方法

通过分析切削过程刀具产生的振动信号的特点,引入自回归(AR)模型来表征刀具切削过程的工作状态;并利用隐Markov模型(HMM)对经AR模型处理后得到的特征向量(AR系数)和由FFT得到的特征向量(幅值谱)进行比较.结果表明:对于切削过程产生的振动信号采用AR模型得到的特征参数比由FFT得到的幅值谱更能有效地表征这一过程中刀具的工作状态.     

利用Markov过程预测安吉土地利用格局的变化

根据浙江安吉山区2个时期山地资源清查资料获得的土地利用类型数据,成功地确定了土地利用类型的转移矩阵,并用Markov链模型预测了该山区土地利用类型变化趋势.结果表明,当前该区的土地利用格局正处在一种荒山、农田、居民点及水域逐渐减少,林地、果园用地逐渐增加的变化状态,而且这种变化将持续很长时间,最后达到以山区林地78.4%为主体,同时湿地在不断减少的新的土地利用格局.表3参11     

地类林种动态变化预测与控制的研究

地类林种动态变化的预测与控制是国土整治及林业发展规划的重要研究内容。本文应用马尔可夫过程理论,根据森林资源连续清查的固定样地调查资料,建立马尔可夫模型,分析预测各地类,林种土地面积的动态状况,提出宏观控制的对策。为土地利用规划,林业生产决策提供了科学的方法与依据。