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GML在中国的研究进展 总被引:4,自引:0,他引:4
凭借其开放和可自我描述的格式体系、完善丰富的空间数据表达技术、灵活多变的应用模式生成方法,经过短短几年时间的发展,GML迅速在空间数据的建模、传输与交换、集成与共享和空间互操作等诸多G IS研究与应用方向中发挥着重要作用。本文从国内与GML相关的研究课题、博、硕士学位论文和公开发表的核心期刊中文论文等几个方面,深入分析了GML在中国的研究进展,并就GML规范研究、GML技术研究和GML应用研究三个方面提出了国内GML研究与应用面临的挑战、急需解决的问题。研究结果表明:目前国内形成了众多特色鲜明和高水准的GML研究团队与研究成果,但随着GML研究与应用的逐步开展,国内GML低水平重复性研究工作的弊端也日益暴露出来。因此,丰富与完善GML规范,深化GML技术研究,建立多层次的GML应用技术模式,开展基于GML的空间服务应用,发展GML软件工具,积极参与GML国际规范的修订,将是未来我国研究人员开展GML研究工作的重点。 相似文献
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南海海面高度季节变化的数值模拟 总被引:8,自引:1,他引:8
比较POM模式模拟与观测(TOPEX/Poseidon高度计资料)的南海海面高度(SSH)的季节变化在空间分布上的一致性和差异.结果表明:本文使用的POM模式能较好地模拟南海SSH的季节变化;冬季与夏季,春季与秋季南海海面异常场形式完全相反,冬季Ekman输运造成在西海岸的堆积要比夏季在东海岸堆积更明显,而吕宋冷涡中心附近和吕宋海峡海面季节变化振幅最大;除春季以外,在南海绝大部分海域,海面高度的季节变化主要受风力的控制,南海海面热量通量对SSH的季节变化贡献约为20%,风应力对SSH的季节变化的贡献约为80%. 相似文献
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尼罗罗非鱼(Oreochromis niloticus)不同月龄性状的主成分与判别分析 总被引:2,自引:0,他引:2
采用主成分与判别分析的方法,研究尼罗罗非鱼形态性状的增长规律,并判定其最佳生长季节体格与月龄的关系。选择2—5月龄尼罗罗非鱼各100尾,测量体长、头长、躯干长、体高、尾柄长、尾柄高、体宽和体重共8个性状,并对其进行主成分与判别分析。主成分分析结果表明:尼罗罗非鱼各月龄的体型特征参数间均有不同程度的正相关(P<0.05),体重与体长、体高的相关性最显著;不同月龄尼罗罗非鱼性状的主成分有所不同,主成分1:2—5月龄均相同为增重因子;主成分2:2—4月龄均为尾柄因子,而5月龄是躯干因子;主成分3:2月龄是头部因子,3—4月龄是躯干因子,5月龄是尾柄因子。通过建立判别式来判断错过最佳生长季节尼罗罗非鱼的体格与大小相符的月龄,判别结果表明,总的判别准确率为99.25%,其中2—4月龄尼罗罗非鱼的判别准确率为100%。 相似文献