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131.
积雪是地表最活跃的自然要素之一,其动态变化对气候、环境以及人类生活都产生了重要影响。本文利用MODIS积雪产品和IMS雪冰产品,首先通过Terra、Aqua双星合成和临近日合成去除MODIS积雪产品中的部分云像元,再与IMS融合,获取了青藏高原2002-2012年逐日无云积雪覆盖产品,并逐像元计算每个水文年的积雪覆盖日数(SCD)、积雪开始期(SCS)和积雪结束期(SCE),分析了不同生态分区积雪的时空变化特征,以及积雪开始期和结束期与温度、降水的关系。结果表明:青藏高原积雪分布存在明显的空间差异,南部喜马拉雅山脉和念青唐古拉山地区以及西部帕米尔高原和喀喇昆仑山脉为SCD的2个高值区,年均积雪日数在200 d以上。18.1%的区域SCS表现出明显的提前趋势,主要集中在青藏高原中东部;羌塘高原南部、念青唐古拉山西段以及川西地区有显著推迟趋势,占高原面积的8.5%。23.2%的区域SCE显著推迟,主要集中在果洛那曲高寒区、昆仑山区和念青唐古拉山地区;而仅有6.9%的区域表现出提前趋势,主要分布在高原西南部。总体上,不同生态单元内积雪开始与结束期受温度、降水的影响差异很大,表现出不同的空间格局与演变趋势。 相似文献
132.
1金矿区地质矿产概况金矿区主要出露乌拉山群蛇纹石化大理岩、黑云斜长片麻岩、角闪斜长片麻岩。山坡上被汉诺坝橄榄玄武岩覆盖(图1矿区地质简图)。矿体主要分布在片麻岩 相似文献
133.
研究P2P环境下矢量地理数据在线服务的关键技术,提出了一种基于Linking机制的矢量地理数据组织、分割及无损拓扑重建方法.通过将矢量要素各个层次的链接关系记录在Linking信息中,形成一种松散的分布式拓扑关系,并支持矢量数据无损重建.实验证明了该组织方式和相关算法的健壮性、高效性及完备性. 相似文献
134.
135.
针对IMU阵列的输出存在确定性误差的问题,提出一种基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)优化算法的在线校准方式。该方法无需任何外部参考设备,通过手动转动和静置IMU阵列校准加速度计和陀螺仪的确定性误差。首先利用多个位置的静态数据校准加速度计,然后利用校准后的加速度计及位置间的转动数据校准陀螺仪。仿真实验显示,校准结果与理论接近。3组车载实验结果显示,校准后动态导航精度平均提升19.1%,表明该校准方法能有效校准误差参数并提高导航精度。 相似文献
136.
传统的水-气界面温室气体通量的监测方法具有诸多局限,对其影响因素的分析也大多基于数学统计层面。对此,本研究提供了一种较为新颖的研究和分析方法——基于机器学习的数据预测和分析。本研究采用2种经典机器学习算法——随机森林(RF)和支持向量机(SVM)和2种深度学习算法——卷积神经网络(CNN)和长短时记忆神经网络(LSTM),通过环境因素预测水库水-气界面CO2和CH4扩散通量。此外,采用RF中的特征重要性评估和经典算法决策树(DT),对环境因素和水库温室气体扩散通量的关系进行了全新角度的数据挖掘和分析。结果表明:深度学习算法的预测效果均较好,经典机器学习算法中RF预测效果显著优于SVM。LSTM和RF分别产生了最优的CO2扩散通量和CH4扩散通量的预测精度,均方根误差(RMSE)分别为0.424 mmol/(m2·h)和0.140μmol/(m2·h),预测值与实测值的R2分别为0.960和0.758。RF的特征重要性评估表明沉积物因子... 相似文献
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138.
ESB是传统中间件技术与XML、Web服务等技术结合的产物,被认为是构筑企业信息系统的必要元素,是将来信息系统交互的连接中枢。文中介绍了1种利用Oracle ESB产品进行数据抽取转换的方法,阐释了ESB相关技术的内部工作机制,最后通过与传统数据抽取转换方法的性能比较,证明在数字化校园的信息系统构建中,SOA设计架构、ESB企业服务总线,并非仅是概念、难于应用,而是确实高效可用。 相似文献
139.
应用神经网络建立水下拖曳体轨迹姿态水动力控制模型 总被引:2,自引:0,他引:2
以拖曳体的拖曳水池样机试验取得试验数据作为训练样本,采用LMBP算法,建立基于神经网络理论构建的可控制水下拖曳体轨迹与姿态水动力控制数值模型,并进行LMBP模型仿真检验。结果表明,利用所建全的神经网络模型对拖曳体在一定控制动作下的水动力响应预报是令人满意的。 相似文献
140.
旋转机械升降速阶段微弱振动信号具有潜在性和动态响应的微弱性等特点,因此瞬时频率是限制早期故障诊断发展的关键问题.针对这一问题,该文引入了图像处理领域的Seam Carving(SC)算法,并对SC算法进行改进,结合短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transformation,STFT),提出了STFT-SC瞬时频率估计算法.STFT-SC算法采用STFT对振动信号进行时频分析,然后利用Seam Carving算法中的能量梯度,采用动态规划的思想寻求seam路径,实现了旋转机械振动信号的一阶瞬时频率提取,最后对一阶时频数据进行时域重构,将重构的时域信号和仿真信号进行相关性分析.结果表明,STFT-SC算法对于高噪声、邻近阶比等振动信号都具有非常好的效果. 相似文献