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81.
流域地形自动分割研究 总被引:26,自引:0,他引:26
本文提供了基于栅格数字高程模型(DEM)提取流域空间结构,进行流域自动分割的技术方法。该方法包括地貌形态结构定义、流域结构定义和算法设计3个部分。基于本文设计的算法,可以从DEM提取完整的汇流网络和分水线网络,两者组成的多边形集把流域分割成具有拓扑结构的多个子汇流区,这个子汇流区集作为存贮流域信息的基本地貌单元,是流域信息进入地学数据库的框架,也是进行空间分布式机理──过程流域分析模型的基础。并以山西离石黄土丘陵沟壑区的王家沟流域为试验区,获得了较为满意的结果。 相似文献
82.
基于栅格数字高程模型自动提取黄土地貌沟沿线技术研究 总被引:36,自引:2,他引:34
从数字高程模型中提取具有精确定位特征的连续的沟沿线是构建黄土沟壑丘陵地区土壤侵蚀,泥沙搬运和径流过程的空间分布式机理-过程模型的关键技术。本文提出了基于地貌形态学特征的地貌提取技术,在提取具有代表性的黄土丘陵沟壑区山西离石王家沟流域汇流网络的基础上,自动提取了该流域完整的沟沿线,得到了满意的结果。 相似文献
83.
太平洋多金属结核及沉积物标准物质研制 总被引:8,自引:0,他引:8
太平洋多金属结核及深海沉积物标准物质,GSPN-2,3和GSMS-2,3,4个样品已研制完成。GSPN-2,3和GSMS-2采自太平洋CC区,GSMS-3采自中太平洋海盆(CP区)。原样被加工成-200目(74μm)的均匀粉未,其均匀性采用高精度的X射线荧光光谱法检测。样品的特性值采用国内外多实验室协同分析的方式定值,有包括台湾大学在内的14个国内实验室和18个国外实验室参加了合作分析。测试组分分别达79和81个,定值组分63个。全组分的百分总和分别为:99.7%,99.5%,99.8%和99.7%。这4个标准物质已于1997年被国家技术监督局批准为国家一级标准物质,序号分别为GBW07295,GBW07296,GBW07315和GBW0731。 相似文献
84.
北山—南戈壁海西—印支造山带内发现位移至少120km—180km的侏罗纪逆冲推覆体。推覆体走向E—W,长1200km以上,将中元古界白云灰岩推覆在新元古界至下—中侏罗统岩层之上。据断层面上的擦痕、沟槽、纤维线理、近断层拖褶曲、褶皱倒向和上盘叠瓦断层等运动学标志表明,西部北山地区上盘向北运动,而东部南戈壁地区相对于东侧向南运动。推测两大推覆断层带(北山推覆体和南戈壁推覆体)被一大型撕裂断层(弱水断层)所分割。主冲断层后期变形为一系列E—W背形和向形构造,侵蚀作用使这些推覆体分割成许多位于主断层向形构造部位的飞来峰。推覆事件之后,因伸展事件形成的亚干变质核部杂岩,其Ar40_Ar39坪年龄为155.1±10Ma,Rb—Sr等时年龄为153±6.2Ma。推覆体形成于中侏罗世晚期(远晚于本区以前报导的大洋闭合时代),本文作为陆内变形期。侏罗纪特提斯海的闭合或特提斯碰撞前,亚洲南部活动大陆边缘后侧的岛弧后撤变形或蒙古—鄂霍茨克大洋的闭合可能与此陆内变形有关。 相似文献
85.
86.
87.
数字高程模型对DOM的精度影响 总被引:1,自引:0,他引:1
DOM的数字微分纠正通常要用到DEM来实现地形的纠正,DEM的精度会在多大程度上影响DOM的纠正精度,是很多技术人员所关心的问题之一.本文通过详实的论证得出了一些结论,为航空摄影各项技术指标的确定、合理有效地选取DEM数据源等问题作了科学的回答. 相似文献
88.
有的人活着,他已经死了;有的人死了,他却活着。——题记2007年3月9日,上午9时许。在濮阳市殡仪馆悼念大厅,花圈肃穆,哀乐低回。来自河南省纪委、河南省国土资源厅、濮阳市政府、濮阳市纪委以及濮阳市国土资源局等单位的数千名干部群众,一个个胸佩白花,眼含热泪,为范在法同志送行。 相似文献
89.
通过分析海绵清除大肠杆菌的过程,研究海绵净化细菌的机理。作者利用荧光显微镜和激光共聚焦显微镜观测等手段,监测和分析了绿色荧光大肠杆菌(Escherichia coli)在繁茂膜海绵(Hymeniacidon perlevis)体内、体外水环境中数量变化过程。在1 L含有3×107个/m L绿色荧光大肠杆菌的海水中放入鲜重(1.02±0.11)g的繁茂膜海绵24块,处理7 h,海水中的荧光大肠杆菌数量逐渐降低;而海绵体内荧光大肠杆菌数量在2 h时内逐渐增多,之后的2 h趋于稳定,4 h以后开始逐渐减少。水体中大肠杆菌不仅进入海绵体内,而且进入海绵细胞内。含有荧光大肠杆菌的海绵块转入无菌海水中后,海绵体内及细胞中大肠杆菌逐渐消失,而且大肠杆菌没有被释放到环境海水中。分析表明,繁茂膜海绵能够以摄食的方式净化水环境中的大肠杆菌。 相似文献
90.
由于大坝位移时间序列数据受各种复杂因素的影响,具有非平稳和非线性等特征,因此,利用传统、单一的时间序列预测模型较难准确地描述大坝位移变形的复杂规律。综合考虑大坝位移时间序列非线性和线性特征,本文提出了一种SVM和ARIMA相结合的时间序列预测模型。将大坝变形的时间序列分为非线性部分和线性部分。针对非线性部分,利用SVM进行滚动预测,并与NAR动态神经网络进行对比,试验表明SVM处理非线性问题具有相对的优势;针对线性部分,通过ARIMA模型对其进行单步滚动预测,综合两项预测结果得到组合模型的预测值。结合大坝实测资料对组合模型进行检验,试验结果表明,SVM-ARIMA组合模型的预测精度高,能更好地描述大坝位移的变化趋势,具有一定的实用价值。 相似文献