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末次冰期-间冰期气候旋回研究是过去的全球变化(PAGES)研究的三大重点之一,通过孢粉分析和热释光断代建立了北京西山末次间冰期植被的演化序列,研究了该地区古植被与古环境的演化规律.研究表明:北京末次间冰期植被演化经过了6个阶段,从古到今依次对应深海沉积MIS5e,5d,5c,5b,5a及末次间冰期向末次冰期的过渡期.末次间冰期森林分布于北京西山,暖期发育以鹅耳枥属、榆属、栎属、松属、桦属为主的落叶阔叶林或针阔叶混交林,冷期则主要发育以松科、桦科、蔷薇科、毛茛科、蒿属、菊科为主的森林草甸草原或森林草原,末次间冰期气候由早期的暖湿经过波动变化向温干、凉干演化.5e是末次间冰期的大暖期,其暖湿程度好于5c,5c又好于5a,而5d的气候环境优于5b.在MIS5e阶段北京西山植被的演潜过程可分为5个阶段,揭示气候存在千年时间尺度的不稳定性,5e1为水热组合最佳时期.由末次间冰期向末次冰期过渡的降温时期,存在一次明显的气候回返事件,热释光年龄为78.5~72.5 kaBP.对比研究表明北京西山末次间冰期气候环境与深海沉积、极地冰心记录具有很好的可比性,变化幅度小于极地地区,与黄土高原及青藏高原环境演化具有更大的相似性. 相似文献
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层次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP),是一种常用的系统分析与决策方法,但在应用于青藏高原区域生态环境综合评价时,由于因素的权重值只能为正数,影响了表达效果。为此,本文对其进行了优化,改进了构造判断矩阵时的赋值方法,在评价过程中引入了负数。实验证明,优化后的方法能准确地评价青藏高原的生态环境。 相似文献
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支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性. 相似文献
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通过对呼伦贝尔市煤矿地质环境敏感性的综合评价,结合当地实际情况,提出了以修筑拦挡建筑物、支撑与坡面防护、锚固、排水、选择更合理的开采工艺等技术手段,对该地区地质灾害进行防治的方案。方案对海拉尔河河道治理、生物措施、井下回填工程、加固边坡、抽排水、发展煤矸石砖厂、移民避让、招商引资8个部分提出了防治方法,促进地质环境治理工作的进行。 相似文献
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Automated Target Detection and Discrimination Using Constrained Kurtosis Maximization 总被引:1,自引:0,他引:1
Exploiting hyperspectral imagery without prior information is a challenge. Under this circumstance, unsupervised target detection becomes an anomaly detection problem. We propose an effective algorithm for target detection and discrimination based on the normalized fourth central moment named kurtosis, which can measure the flatness of a distribution. Small targets in hyperspectral imagery contribute to the tail of a distribution, thus making it heavier. The Gaussian distribution is completely determined by the first two order statistics and has zero kurtosis. Consequently, kurtosis measures the deviation of a distribution from the background and is suitable for anomaly/target detection. When imposing appropriate inequality constraints on the kurtosis to be maximized, the resulting constrained kurtosis maximization (CKM) algorithm will be able to quickly detect small targets with several projections. Compared to the widely used unconstrained kurtosis maximization algorithm, i.e., fast independent component analysis, the CKM algorithm may detect small targets with fewer projections and yield a slightly higher detection rate. 相似文献
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