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随着经济快速发展,我国及世界对铝及其产品的需求日益增大[1].利用遥感技术优势,结合地质、化探传统手段,能提高铝土矿资源普查的准确度.多光谱遥感技术在广西靖西-平果地区铝土矿普查中的应用,证实了利用遥感提取出来的信息结合地质、化探等资料进行铝土矿资源调查是行之有效的. 相似文献
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考虑结构 - 电气设备相互作用的配电楼系统地震反应分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对电力系统的配电楼在考虑主体结构和内部电气设备相互作用情况下,进行了线弹性阶段及弹塑性阶段的地震反应分析,并把计算结果与不考虑主体结构和电气设备相互作用的计算结果进行分析比较.结果表明,在小震作用下,结构-电气设备的相互作用对配电楼的影响不明显,配电楼的抗震设计采用传统等效荷载化方法的计算结果是偏安全的;但是在大震作用下,电气设备真实的参与了整个配电楼的动力反应,并对结构产生了相对作用,这种作用是向着不利于配电楼抗震设计的方向发展,电气设备对整个结构动力反应的贡献不能忽略,此时配电楼的抗震设计如仍采用传统等效荷载化的方法是偏于不安全的.该配电楼还存在明显的偏心扭转效应,设计时应引起重视,提高角柱的抗侧移能力. 相似文献
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湿地生态旅游区以其生态多样性、景观多样性和物种多样性,成为许多珍稀濒危鸟类的主要栖息地和繁殖地。随着旅游开发的深入,鸟类栖息地保护及观鸟旅游已成为湿地旅游开发的两个重要方面。为确保湿地生态旅游区的可持续发展,选取盐城丹顶鹤湿地生态旅游区为研究对象,根据鸟类的栖息要求,营建相应的栖息生境,并对观鸟旅游方式做了初浅的探讨,以期对以鸟类栖息地保护为主的湿地规划提供借鉴。 相似文献
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植物群落与土壤性状相互作用研究对于认识生态系统结构与功能有着重要的意义。通过对敦煌绿洲边缘典型植物群落21个样地(20m×20m)的植被和土壤系统取样调查,在分析植物群落及其土壤养分特征的基础上,采用CCA典范对应分析法研究了土壤养分对植物群落物种分布的影响。结果表明:调查区域植被群落共出现植物27种,隶属于15科,26属,以藜科(Chenopodiaceae)植物居多,占总物种数的29.6%。柽柳(Tamarix chinensis)群落的物种丰富度最大,胡杨(Populus euphratica)群落的物种丰富度最小。植被0~80 cm土壤有机质、全氮、速效磷、速效钾含量排序为柽柳>黑果枸杞(Lycium ruthenicum) > 梭梭(Haloxylon ammodendron) > 沙拐枣(Calligonum mongolicum),全磷、全盐、速效氮含量排序为柽柳 > 黑果枸杞 > 沙拐枣 > 梭梭,全钾含量排序为黑果枸杞 > 柽柳 > 梭梭 > 沙拐枣,pH值排序为梭梭 > 沙拐枣 > 黑果枸杞 > 柽柳。不同植被覆盖各养分指标之间差异显著。随土层深度的增加,柽柳和黑果枸杞群落土壤全氮、有机质、全盐、速效氮、速效钾含量逐渐降低,表聚效应明显,土壤全磷、全钾、速效磷含量逐渐增大后减小,梭梭与沙拐枣养分层次特征不明显。4种植被群落土壤pH值随土层深度的增大呈波动的趋势。CCA排序结果表明植被群落物种分布的土壤环境调控因子重要性排序为全氮 > pH > 全钾,土壤全氮是植物群落物种分布的最重要调控因子。 相似文献
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基于光谱剖面分析的监督分类方法在岩溶石漠化调查中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
石漠化的形成与发展不仅严重影响区域社会经济的发展,而且威胁着人类生存的基本条件,进而威胁人类社会的可持续发展,是一种危害极大的生态环境问题。本文讨论了光谱剖面分析的监督分类方法在广西清水河流域岩溶石漠化中的调查,证实了遥感技术在石漠化的调查中是一种有效手段,为石漠化地区的合理规划和综合治理提供科学的理论依据。 相似文献
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40.
基于长短时记忆神经网络的台风路径临近预报模型 总被引:3,自引:0,他引:3
It is of vital importance to reduce injuries and economic losses by accurate forecasts of typhoon tracks. A huge amount of typhoon observations have been accumulated by the meteorological department, however, they are yet to be adequately utilized. It is an effective method to employ machine learning to perform forecasts. A long short term memory(LSTM) neural network is trained based on the typhoon observations during 1949–2011 in China's Mainland, combined with big data and data mining technologies, and a forecast model based on machine learning for the prediction of typhoon tracks is developed. The results show that the employed algorithm produces desirable 6–24 h nowcasting of typhoon tracks with an improved precision. 相似文献