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对中小红移不同光度ＡＧＮ的大蓝包位置进行了统计检验,主要统计方法是对比软Ｘ射线波段谱指数（αｓｘ）分布与“直线”连接紫外１０５０Ａ和软Ｘ射线０．５ｋｅＶ的幂指数（αｕｖ－ｓｚ）分布,经过平均值统计和Ｋ－Ｓ检验,表明二分布是类似的。因此,在１０５０Ａ至０．５ｋｅＶ中可能是幂律谱,统计预言大蓝包峰值在１０５０Ａ附近,这个统计结果在软Ｘ选低光度ＡＧＮ样本（ＷＦ９３）上亦能得到,这表明ＷＦ９３样品尽管普 相似文献
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知识的不断创新和投入是经济发展的动力,进行新的农业科技革命,用高新技术改造和装备农业,是实现农业现代化的必由之路。 相似文献
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近年来城市暴雨出现突发和多发态势,导致城市内涝灾害频繁发生,威胁着城市居民的生命和财产安全。随着城市降雨积水监测网的建立,获得分钟尺度的降雨和积水时序监测数据成为可能,实现了城市内涝的实时监控。但目前对监测数据的利用仍显不足,缺乏对其深度分析挖掘,造成监测系统“只监不控”的局面。本文基于城市降雨积水监测网的监测数据,根据积水时间相关性、降雨空间相关性以及降雨积水序列相关性,构建降雨积水的时空自相关移动平均模型(STARMA),对城市暴雨积水点积水过程进行短时预测。STARMA模型已被广泛应用于交通预测、环境变量预测以及社会经济领域,特别是在时空过程机理不清楚、多因素时空变量影响的情况下效果较好。本文首次将该模型应用到降水积水过程拟合和积水短时预测上,同时在方法上改进了传统单变量的STARMA模型,建立降雨和积水双变量的STARMA模型模拟降雨积水过程。并以北京市2012年“7.21”事件降雨积水过程为研究对象,以丰北桥、花乡桥、马家楼桥和六里桥4个积水监测点为例,建立降雨积水的STARMA模型,以5 min为步长作积水5、10、15 min三步预测。验证结果表明,该模型在降雨积水过程中拟合效果较好,模型短时预测精度较高。该项研究能够有效地利用监测数据,提高信息预警和应急指挥能力,为市政防汛或交通等部门提供决策支持。 相似文献
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