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132.
阐述了非开挖技术在上海的发展轨迹、应用现状和战略思考,并以翔实和权威的资料论证了有关论点,对全国非开挖技术发展有关情况也有概括性的介绍 相似文献
133.
珠江口内伶仃岛以北水域海底工程地质调查表明,该海域海底表层土主要为流泥和淤泥.钻孔揭露海底以下36.6m土层,从上到下依此划分为11层,为流泥、淤泥质土、淤泥、流泥、淤泥、粗砾砂、粉质粘土、中细砂、花岗岩残积土、强风化花岗岩和中风化花岗岩.在综合研究了区域地质、海底地形地貌、地质灾害类型、海底土的物理力学性质、土体稳定性、砂土液化特性的基础上,将研究区划分为工程地质Ⅰ区、工程地质Ⅱ区和工程地质Ⅲ区,进行了工程地质条件和各区的稳定性评价,认为Ⅰ区为次稳定区,Ⅱ区为不稳定区,Ⅲ区为次不稳定区. 相似文献
134.
我是在重庆出生的,后来跟着父亲来到上海,住在常德路恒德里148号。关于隐蔽战线斗争的事,父亲从来不说。比如营救民主党派人士张澜等人的事情,《开国大典》等电影里也有反映,我也是后来才知道和父亲那个系统有关。他嘴巴非常紧,不对我们说,要说也是一些互不关联的小故事。 相似文献
135.
基于1951—2018年哈德里中心海温资料、美国气象环境预报中心和美国国家大气研究中心再分析资料和第四代欧洲中心汉堡模式, 针对1994年、2018年等西北太平洋热带气旋(TC)生成异常多的年份, 研究了引起TC增加的海表温度异常(SSTA)模态及其影响机制。结果表明, 北半球热带中太平洋增暖与印度洋变冷是夏季西北太平洋TC生成频数增加的主要原因, 北大西洋负三极型式SSTA促使TC生成的进一步增加。热带中太平洋增暖与印度洋冷却在菲律宾以东激发出西风异常和气旋性环流异常。北大西洋负三极型式SSTA在我国南海、菲律宾至东南沿岸激发出气旋性环流异常。前者在西北太平洋中部, 后者在南海产生有利于TC生成的局地环境。1994年和2018年夏季热带中太平洋出现暖SSTA、印度洋为冷SSTA、北大西洋呈现负三极型式SSTA, 西北太平洋TC生成频数极端增多。近30年来, 当出现热带中太平洋增暖和印度洋冷却时, 北大西洋表现出比1989年以前更强的负三极型式SSTA, 使西北太平洋TC生成频数和北半球热带印度洋-太平洋SSTA梯度的线性相关更显著。 相似文献
136.
复杂卫星图像中的小目标船舶识别 总被引:1,自引:1,他引:0
船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。 相似文献
138.
上层海洋对台风"凯萨娜"(2009)的响应特征 总被引:1,自引:1,他引:0
本文利用多源卫星遥感数据和Argo浮标数据对2009年台风"凯萨娜"过后,南海上层海洋的物理和生态响应特征进行了分析。结果表明,"凯萨娜"引起的上升流流速最大可以达到1.6×10~(–3)m/s,台风过后,海表面温度(SST)下降显著,最大降温幅度可以达到6℃,海表面高度降低,先前存在的中尺度冷涡进一步加强。台风过后,沿着台风路径,叶绿素浓度升高,最大值可以达到2 mg/m~3以上,初级生产力升高到台风过境前的5倍。SST的最大降温中心与海面高度下降区域以及叶绿素浓度升高的区域一致。Argo数据表明台风诱发了强烈的垂向混合和艾克曼泵吸,不同位置处,垂向混合和艾克曼泵吸的强度不一样。通过混合和泵吸过程,台风可以把海洋内部的营养盐输送到海洋表层,对整个南海的物理和生态过程有重要影响。 相似文献
139.
利用再分析资料以及混合层海温诊断方程, 研究1997—1998与2015—2016年超级厄尔尼诺次年北大西洋海表温度异常(sea surface temperature anomalies, SSTA)的差异及成因。结果显示, 北大西洋SSTA在1998年春季呈明显正负正三极型式分布, 而在2016年呈弱的负正负型态。诊断热带北大西洋SSTA的影响因素表明, 1998年春季暖SSTA除了之前研究强调的海洋表面向大气的潜热输送异常减少, 以及吸收太阳辐射的增加外, 海洋动力过程即Ekman纬向漂流也起着重要的作用。热力过程与厄尔尼诺峰值后出现的北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation, NAO)负位相有关, 其可引起亚速尔高压减弱, 产生西南风异常, 通过风-蒸发-海表温度(sea surface temperature, SST)反馈机制使热带北大西洋蒸发减弱, 海表增暖, 沃克环流下沉支的东移对这一增暖也有贡献。与1997—1998厄尔尼诺事件不同, 2015—2016厄尔尼诺事件没有强迫出负位相NAO, 而是出现弱NAO正位相, 热带北大西洋为弱的东风异常, 使海表发生一定的冷却, 形成2016春季北大西洋SSTA与1998年的明显差异。 相似文献
140.
海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 相似文献