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配合2015年成都市2049远景发展战略规划编制,利用成都市气象和空气质量观测数据、卫星遥感、地理信息及城市规划土地利用资料,对该市风、热/冷环境和大气环境进行计算分析,结果表明:①成都市主导风向为NE,年平均风速为1.2m/s,静风频率高达34%,冬季风速最小。市域内风速总体呈东北向西南递减趋势,西部沿龙门山岷江口和湔江口为市域2处主要通风口。21世纪00年代城市集中区风速较20世纪80、90年代显著减少,NE和NW风向上减少可达0.5m/s。②该市较强等级以上热岛面积由1992年的53.6km~2发展至2014年的798km~2,且热岛中心呈现多极化。高级别生态冷源集中于龙门山和龙泉山,大规模城市扩张与沿山坡耕地是热/冷环境恶化的重要原因。③成都大气环境状况不佳,空气污染程度呈现城区—近郊—远郊递减特征。2007—2014年城区PM10和NO2平均浓度分别为0.116mg/m~3和0.054mg/m~3,均未达国家环境空气质量二级标准。④绘制了成都市城市气候分析图,并结合实地调查、土地利用现状以及发展诉求,形成了城市规划气候建议图,将全市划分为6类规划分区,明确了对气候影响程度不同的各类空间,进而为成都市2049远景发展战略规划提出了气候可行性建议。 相似文献
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基于Sentinel-1A数据的多种机器学习算法识别冰山的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
冰山识别对于海洋环境监测和船只安全运行等具有重要的意义,是北极航道开通和北极开发过程中的重要内容。采用合成孔径雷达(SAR)影像进行冰山识别具有独特的优势,多种机器学习算法均可用于SAR影像的冰山识别中。为了最大限度地发挥机器学习算法的性能,有必要对不同机器学习算法及其搭配使用的特征与特征标准化方法进行评估,从而进行最优冰山识别方法的选择。因此,本文基于Sentinel-1A SAR影像,采用多种机器学习方法、多种特征组合及多种特征标准化方法进行冰山识别,并比较各流程方法的识别性能差异。采用的机器学习算法包括贝叶斯分类器(Bayes)、反向神经网络(BPNN)、线性判别分析(LDA)、随机森林(RF)以及支持向量机(SVM);特征标准化方法包括Min-max标准化、Z-score标准化及log函数标准化;数据集是含有12个SAR影像特征的969个冰山与非冰山样本,样本主要位于格陵兰岛东海岸。分类效果采用接收者操作特性(ROC)曲线下的面积(AUC)进行衡量。结果显示,最佳搭配下的RF的AUC值最高,达到了0.945,比最差的Bayes高出0.09。从识别率上来看,RF在冰山查全率为80%的情况下非冰山查全率达到92.6%,效果最好,比第2位的BPNN高出1.4%,比最差的Bayes高出2.6%;BPNN在冰山查全率为90%的情况下非冰山查全率达到87.4%,比第2位的RF高出0.8%,比最差的Bayes高出2.7%。上述结果表明,对冰山识别而言,选择最优的机器学习算法和最佳的特征与特征标准化方法都是十分重要的。 相似文献
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建立了能够用于评估大型城市交通环境污染与气象条件关系的数值模拟技术,即三维边界层光化学数值模式.其中,高分辨率的精细城市边界层气象场、细致的城市地理与环境参数、空气污染物输送扩散与大气化学模拟以及交通废气污染源的分布等诸多因子是实施模拟研究的几个重要环节.从模拟结果看出,各污染物在地面附近浓度相对高值区位于排放源附近和下风方.在边界层顶附近,污染物浓度分布较均匀,分布趋势和气流一致.虽然仅仅考虑了城区污染物本底浓度和主要交通干道机动车的排放,但交通排放对城区污染物浓度的贡献是较大的. 相似文献
45.
基于MODIS数据的淮北地区云特性研究 总被引:1,自引:1,他引:0
利用2006年—2015年MODIS云产品数据(MYD06),对淮北地区不同云相态、不同相态云粒子有效半径和云顶温度逐月概率分布进行了统计对比分析,同时对四季云水路径逐年变化进行了研究。研究表明:淮北地区夏秋冬季水云出现的概率较高,春夏季冰云出现的概率较高。水云年均发生概率是冰云的近2倍,晴空和冰云相当,混合相态云较少。除7月份,水云有效半径概率逐月分布逐年有所变化,主要分布在5—30μm。冰云有效半径主要分布在15—35μm,且10年间4、5和8月份概率分布较为一致。混和相云有效半径主要分布在10—40μm,逐月发生概率在10—20μm和25—35μm出现两个峰值,这与水云和冰云不同,且在春秋冬较为明显。10年间淮北地区上空云水路径年均值低于300 g/m~2。冬季年均云水路径相对较低且逐年呈现减少的趋势。春秋冬季云顶温度逐月概率分布逐年变化较大。春冬季冷云发生的概率较大,夏秋季暖云出现的概率要高于冷云。 相似文献
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We measured the concentrations of dimethylsulfide (DMS), acrylic acid (AA), and dimethylsulfoniopropionate (DMSP) during growth of three microalgae: Prorocentrum micans, Gephyrocapsa oceanica, and Platymonas subcordiformis. The DMSP, AA, and DMS concentrations in culture media varied significantly among algal growth stages, with the highest concentrations in the late stationary growth stage or the senescent stage. In the stationary growth stage, the average DMSP concentration per cell in P. micans (0.066 5 pmol/cell) was 1.3 times that in G. oceanica (0.049 5 pmol/ cell) and 20.2 times that in P. subcordiformis (0.003 29 pmol/cell). The average concentrations of AA were 0.044 6, 0.026 9, and 0.003 05 pmol/cell in P. micans, G. oceanica, and P. subcordiformis, respectively, higher than the concentrations of DMS (0.272, 0.497, and 0.086 2 fmol/cell, respectively). There were significant positive correlations between cell density and AA, DMSP, and DMS concentrations. The ratios of DMS/AA and AA/(DMSP+AA) in the three algae differed significantly over the growth cycle. In all three microalgae, the DMS/AA ratios were less than 25% during the growth period, suggesting that the enzymatic cleavage pathway, which generates DMS, was not the main DMSP degradation pathway. The changes in the DMS/AA ratio indicated that there was a higher rate of enzymatic breakdown of DMSP in the early growth period and a lower rate during senescence. In all three microalgae, the AA/(DMSP+AA) ratio (degradation ratio of DMSP) decreased during the exponential growth phase, and then increased. The variations in these ratios can approximately indicate the cleavage mechanism of DMSP at different stages of algal growth. 相似文献
47.
48.
随着数字地震台站数量的增加、数据传输手段的多样化以及地震预警系统的发展,对地震数据实现有效的实时压缩对数据传输显得十分重要.本文提出一种支持低时间延迟(数据传输间隔小于1 s)数据传输要求的实时数据压缩算法.通过理论估算和实际地震数据检验,该方法高效、易实现,适用于地震预警等领域. 相似文献
49.
视频监控的城市内涝监测预警 总被引:2,自引:0,他引:2
针对城市暴雨积涝难以实时直接监测的问题,该文提出基于普遍存在的视频监控数据对城市内涝进行实时监测的方法。基于图像差分方法,基本消除影像上非积涝区的干扰,实现对积涝区的有效识别;基于区域分割方法,较好地平衡光照和环境的变化对积涝识别的影响,实现积涝区域的精确提取;基于提取的积涝区域,采用叠加积水深度标志点的方法,直接有效地获取积涝区域的积水深度。采用南京信息工程大学一处积水情况进行实验,结果表明,该方法能够对城市积涝区进行实时动态监测,实现城市内涝精细化监测预警。 相似文献
50.
长白山区植被生长季NDVI时空变化及其对气候因子敏感性 总被引:7,自引:1,他引:6
本文利用长白山区SPOT/VGT NDVI 数据和气象数据,分析该区不同植被类型NDVI时空变化特征以及与气候因子的相关关系,并探讨了植被对气候变化响应的滞后性。结果表明:①2000-2009 年,长白山区植被NDVI 逐年变化总体呈增长趋势,增长区域的面积占全区面积的83.91%,在空间上主要集中在北坡和西坡,NDVI减少区域集中在南坡;②NDVI变化率随季节和植被类型变化而不同,NDVI增长主要集中在5 月和9 月,而7 月NDVI变化较小,甚至出现下降趋势;③植被NDVI与温度和降水存在着显著的正相关性(p<0.01),且NDVI与温度的相关性高于与降水的相关性,且随海拔升高,NDVI与温度相关性增强;④NDVI对气温和降水变化的响应存在滞后期, 不同植被类型,滞后期存在差异。苔原NDVI对温度和降水响应的滞后期大约10 天,而针阔混交林和针叶林NDVI 对温度和降水响应的滞后期约为20 天。 相似文献