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111.
马尔可夫模型在空间数据预取中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
在地图浏览空闲时间,将用户下一时刻可能浏览的地图数据预取至本地,可以减少下次浏览的等待时间.使用邻近区域预取,方法简单但命中率低且易造成网络拥塞.为提高预取命中率,将浏览区域的中心点视为转移状态,用Markov链表示地图浏览过程,使用Markov模型预测下一时刻可能浏览的数据.试验验证表明,Markov模型的应用有效地提高了瓦片数据的预取命中率,命中率可达40%.  相似文献   
112.
基于随机过程模型导出了TIN DEM线性内插的随机过程模型,给出了不规则随机空间三角形的不确定性描述,讨论了TIN节点误差在线性内插中的传播问题。通过理论推导和实际算例,得到了TIN DEM线性内插点的点位方差和误差椭球半轴的解析表达式、线性内插精度最高点坐标的解析表达式,该结论与三角形的形状无关;对DEM线性外推导致精度急剧下降的必然性结论进行了理论证明;得到TIN线性内插的平均点位方差解析式,从理论上说明了本文结论的有效性。  相似文献   
113.
水生植被对于维持水生态系统结构和功能稳定性具有举足轻重的作用,而重建水生植物被认为是污染湖泊生态修复的重要手段.氮素是水生态系统重要的限制性元素之一,根着挺水植物生长发育无疑将深刻地影响着沉积物氮的迁移转化过程,但水生植物不同生长阶段对沉积物氮的需求和植物代谢强度均不同,目前对挺水植物完整生长过程中沉积物氮组分及含量变化认识仍十分不足.本研究通过为期120d的沉积物柱芯培养和水槽模拟试验,探究巢湖芦苇恢复完整生长过程中沉积物总氮(TN)、无机氮(TIN)与可转化态氮(TF-N)的变化及其关键调控因子.结果表明,芦苇完整生长过程将持续激发沉积物氮活性,沉积物TIN与TF-N含量逐渐增加,而沉积物TN和非可转化态氮(NTF-N)含量显著降低.模拟试验期间,指数型增长的芦苇生物量提高了沉积物铵态氮(NH_4~+-N)和硝态氮(NO_3~--N)含量,但亚硝态氮(NO_2~--N)含量却逐渐降低;与第0天相比,第120天沉积物离子交换态氮(IEF-N)、碳酸盐结合态氮(CF-N)、铁锰氧化态氮(IMOF-N)和有机态及硫化物结合态氮(OSF-N)含量分别增加了 1.10、3.40、3.60和1.40倍,这主要受芦苇吸收利用、根系代谢强化根际沉积物氧化还原电势和改变pH微环境共同驱动.在第120天,沉积物NH_4~+-N和NO_3~--N含量急剧升高,分别是第90天的9.43和2.22倍,表明芦苇衰亡凋落过程将向沉积物释放大量的TIN,故需要综合采取湖泊物理—生态工程手段来有效管控芦苇枯落物,从而提升水生植被修复效果并构建长效稳态机制.  相似文献   
114.
强烈地震会导致建筑物倒塌进而造成室内人员压埋,因此,把特定区域和建筑群的压埋率作为震后救援的决策指标尤为重要。但地震建筑物倒塌受多个影响因素共同作用,造成了压埋率模型的后验倒塌率评估的不确定性问题。针对这个问题采用直觉模糊层次分析法,选取了震级、震源深度、震中距、抗震设防烈度、地基和基础、建筑物结构类型和结构现状等七大影响因素进行加权分析。运用LINGO软件建模解算出了各影响因素权重,通过极大似然法估算了各影响因素对建筑物倒塌率的影响值,进而评估出了建筑物预估倒塌率,并结合先验在室率模型及其区划,建立了基于直觉模糊层次分析法的地震压埋率模型。最后以汶川灾区学校为例,进行了压埋率评估,并对其进行了误差分析。研究表明:抗震设防烈度、建筑物结构类型和结构现状是影响建筑物倒塌的主要因素;在实际评估中模型精度达到±0.15,能为震后快速应急救援提供决策辅助。  相似文献   
115.
湖泊疏浚堆场淤泥污染及潜在生态风险评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
疏浚淤泥内通常含有不同类型的有毒有害物质,在堆场直接堆放过程中可能会对周围环境产生有害影响.本文针对太湖及巢湖相应疏浚堆场内淤泥进行研究,探讨淤泥中重金属、多环芳烃以及多氯联苯等污染物含量及潜在生态风险;根据重金属的风险指数法和持久性有机污染物的风险商法,对各污染物的潜在生态风险进行定量分析.研究结果表明,太湖白旄堆场以及孔湾堆场淤泥内重金属及多环芳烃含量较小,潜在生态风险较低;巢湖南庄堆场淤泥内各类有害物质含量较大,种类较多,对于周围环境具有较高的潜在生态威胁.多氯联苯则在各个疏浚堆场淤泥中具有很高的积累量,潜在生态风险较高,应引起管理者的重视.  相似文献   
116.
湖泊底泥疏浚环境效应:Ⅰ.内源磷释放控制作用   总被引:9,自引:1,他引:8  
通过为期一年的疏浚模拟试验,在试验室培养疏浚与对照柱样研究了底泥疏浚对内源磷释放的控制效果.结果发现,疏浚表层30cm能够有效的消减沉积物中不f司形态磷含量与孔隙水中PO4^3-P含量.在一年的试验周期内,疏浚和对照柱沉积物-水界面的PO4^3-P通量分别为-143.8至14.4与-237.3至3047.6μg/(m^2·d),疏浚柱沉积物-水界面的磷通量总体上低于未疏浚对照的磷通量,尤其是在温度较高的月份,从2006年3-10月疏浚柱沉积物-水界面磷释放通量显著低于未疏浚对照柱,疏浚沉积物的磷的释放潜力低于未疏浚对照沉积物.研究结果表明,在外源磷得到有效控制的前提下,底泥疏浚是消减研究区内源磷负荷有效的技术手段.  相似文献   
117.
为探讨水丝蚓(Tubificid worms)扰动对磷在湖泊沉积物-水界面间迁移的影响,选取太湖梅梁湾与大浦口两富营养化湖区为研究对象,通过室内培养实验,利用Rhizon间隙水采样器等技术,研究了水丝蚓扰动对太湖沉积物-水界面理化性质及溶解活性磷(SRP)在界面通量的影响.结果表明水丝蚓扰动能够增大表层沉积物含水率、氧化还原电位,减小间隙水中Fe2+浓度.水丝蚓没有显著改变梅梁湾间隙水中SRP浓度,同时促进了梅梁湾沉积物中SRP向上覆水的释放;但水丝蚓显著减小了大浦口间隙水中SRP浓度,并抑制了大浦口沉积物中SRP向上覆水的释放.水丝蚓扰动对磷在沉积物-水界面间迁移的不同影响可能是由沉积物中Fe2+含量差异较大造成的.  相似文献   
118.
冀北北岔沟门铅锌多金属矿床地质特征及成因   总被引:4,自引:2,他引:2  
北岔沟门铅锌多金属矿床是近年来发现的一个具有大型超大型远景的矿床,其成矿系统在纵向和横向上具有明显的分带性:以斑岩型Mo矿体为中心,向外或向上依次为细脉浸染型Cu-Pb-Zn矿体、爆破角砾岩型Pb-Zn矿体、浅成低温热液型(高硫型或低硫型)Cu-Ag-Pb-Zn或Ag-Mn-Pb-Zn矿体。成矿年代学研究表明,不同类型矿体是在不同阶段形成的,与不同类型岩浆作用有关。其中,钼成矿作用发生最早,与石英二长岩岩浆作用有关,成矿物质来源于下地壳,其成矿流体的稳定同位素特征接近于典型的岩浆流体,成矿流体含盐度高,成矿温度为中高温;铅锌铜多金属成矿作用晚于钼成矿作用,与二长花岗质岩浆活动有关,成矿物质来源于被深熔和流体渗滤的古元古代岩石,成矿流体具有演化天水或岩浆水与天水混合的特点,成矿温度为中低温;浅成低温热液银多金属成矿作用形成最晚,与早白垩世粗面质浅成岩浆活动(正长斑岩或石英正长斑岩)有关,成矿物质和成矿流体具有多元混合的特点。  相似文献   
119.
强烈地震引起的地面永久性大变形是导致埋地供水管线损坏的主要威胁之一。该研究借鉴链式结构的设计思想,基于传统承插式管道接口形式,研发了一种新型管道抗震接口,其可支持一定的轴向伸缩自由变形。当接口变形量达至极限状态时,接口发生自锁现象并能提供较高的抗拉承载力,进而带动相邻管道滑移,以抵消断层错动引起的变形量。针对新型抗震接口开展了轴向力学性能试验,并建立了跨断层下的管线数值模型;同时,数值结果与相关全尺寸试验进行对比验证。该研究以土体压实条件和断层穿越管道位置作为关键变量,研究了加固前后断层错动下承插式管道的力学响应。研究结果表明:提出的抗震接口能够有效地提高管道抵抗地面大变形能力,并且提高接口的轴向抗拉拔能力是提升管道抗断层错动能力的关键;对于松砂土跨断层下的承插式管道接口震损较为严重;断层穿越管道不同的位置会造成不同的接口变形规律;国内规范中管道接口的转角限值过于保守,不利于对跨断层承插式管道安全性能进行合理验算。  相似文献   
120.
互联网技术的发展使地理信息技术得到了前所未有的发展和应用,地理信息计算呈现出计算速度快、运行效率高、应用多样化的发展特征。而随着计算机硬件性能飞速提升,传统的GIS数据处理方式并不能与之匹配,各种缺陷与弊端逐渐显现,亟待更高效的数据处理方式。目前,以并行集群计算技术和分布式网络技术为代表的高性能计算的出现,为这些问题的解决带来了新思路,并逐渐发展形成了新一代的多核并行高性能计算系统。当前,如何利用新型硬件体系结构带来的计算能力,研究新一代高性能GIS计算系统,解决现在所面临的时空数据密集和计算密集问题成为重要挑战。高性能计算是基于一组或几组计算机系统组成的集群,通过网络连接组成超级计算系统以加强数据处理、分析计算性能的一种技术。在实际应用中,逐渐形成Hadoop,Spark和Storm 3大主流分布式高性能计算系统,它们三者各具优缺点。本文从高性能GIS算法、并行GIS计算、内存计算和众核计算4个方面梳理、归纳总结了高性能GIS的技术体系,分析了每类高性能GIS技术特征,综合分析、评述了近年来高性能GIS的研究进展,并对高性能GIS未来发展进行展望,为更完备、高效的高性能GIS体系的建立、发展和应用提供参考。今后,并行GIS计算、高性能计算模式和分布式存储仍然是GIS技术领域发展的重要方向,通过高性能GIS系统可有效地解决时空数据密集、计算密集和网络通讯密集等问题,大大提升GIS地理分析效率。  相似文献   
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