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Based on statistical data and population flow data for 2016,and using entropy weight TOPSIS and the obstacle degree model,the centrality of cities in the Yangtze River Economic Belt(YREB)together with the factors influencing centrality were measured.In addition,data for the population flow were used to analyze the relationships between cities and to verify centrality.The results showed that:(1)The pattern of centrality conforms closely to the pole-axis theory and the central geography theory.Two axes,corresponding to the Yangtze River and the Shanghai-Kunming railway line,interconnect cities of different classes.On the whole,the downstream cities have higher centrality,well-defined gradients and better development of city infrastructure compared with cities in the middle and upper reaches.(2)The economic scale and size of the population play a fundamental role in the centrality of cities,and other factors reflect differences due to different city classes.For most of the coastal cities or the capital cities in the central and western regions,factors that require long-term development such as industrial facilities,consumption,research and education provide the main competitive advantages.For cities that are lagging behind in development,transportation facilities,construction of infrastructure and fixed asset investment have become the main methods to achieve development and enhance competitiveness.(3)The mobility of city populations has a significant correlation with the centrality score,the correlation coefficients for the relationships between population mobility and centrality are all greater than 0.86(P<0.01).The population flow is mainly between high-class cities,or high-class and low-class cities,reflecting the high centrality and huge radiating effects of high-class cities.Furthermore,the cities in the YREB are closely linked to Guangdong and Beijing,reflecting the dominant economic status of Guangdong with its geographical proximity to the YREB and Beijing's enormous influence as the national political and cultural center,respectively. 相似文献
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Journal of Geographical Sciences - The urban-rural transformation from dichotomy to integration is a gradual process. Like rural areas in many countries, Chinese rural society is experiencing a... 相似文献
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定量分析气溶胶与痕量气体之间的时空变化关系有助于进一步研究气粒转化。本文采用2006年—2015年MODIS气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子模态比(FMF)和OMI痕量气体(SO_2、NO_2和HCHO)数据,对黄海、东海和南海区域上空的细粒子气溶胶与痕量气体进行定量分析。先对气溶胶和痕量气体作均值分析发现:AOD_(fine)、SO_2、NO_2和HCHO的均值在黄海、南海、东海均依次减小;再对气溶胶对痕量气体的敏感度分析发现:黄海地区的AOD_(fine)对SO_2最敏感,敏感度为0.424,这与中国东部沿海城市的人为排放有关;而东海和南海地区对HCHO的敏感度较高,依次为0.664和0.545,主要受东南亚和中国南方地区生物质燃烧影响。最后,对3个区域的气溶胶与痕量气体按季节作相关性分析发现:黄海地区AOD_(fine)在夏秋两季与SO_2的相关性较强(R0.5),主要由于夏秋两季的温湿度大,利于发生气—粒转化;东海地区夏季HCHO与AOD_(fine)相关性较明显(R=0.57);南海春季HCHO与AOD_(fine)相关性较好(R=0.57),呈现出区域与季节性的变化。最终发现,气溶胶与痕量气体随着时空变化存在相关关系。 相似文献
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干旱荒漠区土地利用方式快速转变对土壤入渗性能的影响 总被引:4,自引:1,他引:3
研究不同土地利用类型下土壤入渗及其影响因素,有助于城市土地利用管理及径流调节。以快速城市化的兰州新区6种土地利用类型为例,利用圆盘入渗仪,对土壤水分入渗过程进行了实地测量,并利用主成分分析对影响因素进行研究。结果表明:城市化过程中土地利用变化使土壤砂粒和容重增加,总孔隙度和饱和含水量降低;待建地和人工林地的土壤入渗参数值均低于其他土地利用类型。土壤入渗率与有机质含量、总孔隙度、饱和含水量、粉粒含量正相关,与容重和砂粒、黏粒含量负相关。城市化过程中土地利用类型向待建地的转变改变了土壤理化性质及土壤水分入渗能力。 相似文献
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长腹剑水蚤属(Oithona)是广泛分布于海洋近岸和外海海域的中小型桡足类中最为丰富的类群之一,由于个体小且形态差异微小,通过传统的形态学分类法对其进行准确鉴定难度较大。本文对南海分布的长腹剑水蚤属内的5个种,即瘦长腹剑水蚤(O.tenuis)、羽长腹剑水蚤(O.plumifera)、刺长腹剑水蚤(O.setigera)、伪长腹剑水蚤(O.fallax)和长刺长腹剑水蚤(O.longispina)线粒体COⅠ基因序列以及DNA数据库中长腹剑水蚤属其他地区种类COⅠ基因序列进行比较分析,使用ABGD (Automatic Barcode Gap Discovery)和GMYC (Generalized Mixed Yule Coalescent)模型进行物种界定,分析种间种内遗传距离,并构建系统进化关系。结果显示ABGD和GMYC模型均可以很好地对长腹剑水蚤进行种类划分;种内遗传距离为0.0%~1.6%,种间遗传距离为17.7%~44.5%(Kimura 2-parameter双参数模型),表明种间出现较高的分化;贝叶斯系统树和最大似然树进化树结果均表明,简长腹剑水蚤(O.simplex)与其他种类相距较远,羽长腹剑水蚤和拟长腹剑水蚤(O.similis)中存在隐种的分化,分别是我国南海海域和地中海的羽长腹剑水蚤以及朝鲜海峡和北海的拟长腹剑水蚤,种间遗传距离分别为18.6%、22.9%。 相似文献
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潮滩作为动态变化的后备土地资源,对其研究具有重要意义。文章以江苏省如东县为研究区,使用环境资源卫星(HJ1A/1B)影像为数据源,应用面向对象技术创建分类规则,实现批量半自动提取水边线,随后利用DSAS软件处理水边线集获得潮位点集,基于最外边界法实现高(低)潮位点的提取,进而获得潮滩范围,估算的如东县潮滩面积为55 182hm~2。最后利用误差矩阵进行精度验证(Kappa系数为0.945)。结果表明:该方法对于潮滩面积提取具有适用性,无论在空间域还是时间域都具有一定的推广性。 相似文献
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基于Sentinel-1数据,提出一种基于多个干涉图闭合环的残差探测解缠误差方法。以形变量较大的墨西哥城区为实验场,分别采用不同的闭合环对同一个干涉对进行探测,结果具有较好的符合性。 相似文献
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随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/技术,对于实现矿产资源预测“智能化预测评价”具有得天独厚的优势。本文以陕西省镇安县西部钨钼矿集区单元素化探异常原始数据为基础,提出了基于深度学习的钨钼矿产评价方法。该方法以归一化地球化学数据作为模型训练数据,通过深度学习中深度自编码网络方法实现异常值提取进而识别重点成矿有利地段,实现矿产资源找矿远景区定性预测。研究结果表明,在对957条单元素化探异常原始数据分类且做好模型标签后,整个过程在计算机的“黑盒子”中自动完成学习和预测,相较于传统预测研究方法,本文方法具有自动化程度高和客观性强的特征。此外,本文利用已知矿点构建训练数据集,采用随机森林方法对预测区进行矿产资源找矿靶区预测圈定,为进一步缩小找矿靶区范围提供科学依据。 相似文献
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基于Multipatch模型的冰凌三维可视化分析 总被引:2,自引:0,他引:2
冰凌作为一种复杂的自然景观与自然灾害,其可视化模拟是冰凌信息管理、监测和预警的重要手段,对防凌减灾工作意义重大。本文深入分析Multipatch数据模型的底层结构,探讨冰凌的三维表达技术途径,提出了复杂冰凌三维可视化的技术实现方法,即模拟冰面的自然形成机理,确定软件系统中冰面在河道中的范围,依据地形DEM数据插值确定冰面边界点高程,模拟冰凌的自然形成过程来切分冰面,采用随机方法生成凌锥和凌柱及其方位角等以体现无序性,以实际照片为纹理贴图以增加真实感,通过虚拟内存、纹理压缩和缓存技术完成三维场景中的冰凌叠加展示。最后,结合系统研究与开发,实现了冰凌三维模型的自动建立和可视化管理。 相似文献