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951.
提供一个具有较好的适应性和预报精度的模型预报应用程序。运用C#语言设计实现模型的建立及年径流量的预报,通过新疆开都河大山口水文站年径流量时间序列的应用表明,该模型的预报精度满足要求。 相似文献
952.
页岩气是指赋存于富有机质泥页岩及其夹层中,以吸附和游离状态为主要存在方式的非常规天然气,成分以甲烷为主,是一种清洁、高效的能源资源,具有自生自储、分布广、埋藏浅、生产周期长等特点。 相似文献
953.
954.
955.
针对目前遥感图像超分辨率重建中存在边缘细节信息重建效果不佳的问题,本文提出了—种自相似性特征和边缘特征保持分解的超分辨率重建方法。首先,为了充分利用原始低分辨率图像自身的相似性信息,通过局部自相似性重建方法得到图像的初始重建结果;然后,为进一步增加不同尺度的边缘信息,采用加权最小二乘法对初始重建结果进行多尺度边缘保持分解,并对分解的细节层进行加权线性组合;最后,通过优化计算,得到融合多尺度边缘、细节信息及局部相似性特征的超分辨率重建图像。利用多组仿真和遥感卫星图像进行对比试验。结果表明,该方法可有效提升遥感图像的边缘信息和细节信息。 相似文献
956.
自监督学习可以不依赖样本标签对遥感影像进行特征提取,但是特征分类仍然依赖有监督方法。为了克服有监督特征分类过程的不足,实现遥感影像特征的无监督自动分类,本文提出一种融合半监督学习的无监督语义聚类方法。首先,使用自监督学习提取遥感影像特征,抽象出图像包含的高层语义信息;然后,基于特征相似度寻找每个样本最相似的近邻,使用在线聚类将相似样本聚为一类,训练一个线性分类器;最后,根据聚类结果为高置信度样本生成伪标签,构造标注样本集,使用半监督方法对模型微调。在4个公开遥感影像场景分类数据集EuroSAT、GID、AID和NWPU-RESISC45上进行验证,分类精度分别达到了94.84%、63.55%、76.42%和86.24%。本文方法结合了在线聚类和半监督学习的优点,缓解了已有方法存在的误差积累和样本利用不充分的问题,在完全不使用标注样本的情况下,充分利用自监督特征训练分类模型,对遥感影像进行场景分类,达到接近有监督学习的分类效果,具有良好的应用价值。 相似文献
957.
滑坡体除了因自身重力产生位移外,还受到降雨的影响,但通常降雨对滑坡位移的作用具有滞后性。为了分析并预测降雨对滑坡位移的影响,本文提出一种顾及降雨影响的动态优化时滞时序GM(1,2)滑坡位移预测模型。首先,利用经验模态分解(EMD)分解位移序列并通过时间序列重构得到周期位移序列和趋势位移序列,对降雨数据和滑坡周期位移序列进行时滞分析和相关分析,确定时滞时间和影响程度,建立基于背景值优化的动态时滞GM(1,2)模型预测降雨量变化导致的滑坡周期位移变化;然后,建立门限自回归模型预测滑坡趋于自然变化的趋势位移;最后,通过时序叠加得到顾及降雨影响的滑坡预测位移,建立了顾及降雨因素的动态优化时滞时序GM(1,2)组合预测方法。本文以福宁高速公路八尺门滑坡和秭归县八字门滑坡监测数据为例,验证了动态优化时滞GM(1,2)模型的精度,并与其他模型的预测结果进行了对比分析。试验结果表明,动态优化时滞时序GM(1,2)组合预测模型能准确地预测降雨影响导致的滑坡位移变化,预测效果较好,该组合模型对滑坡灾害的预警与防治具有一定的参考价值。 相似文献
958.
随着学者们对知识网络研究的深入,网络关联的影响因素和作用机制成为重要议题。本文基于2019—2020年Web of Science论文合作发表数据构建长三角城市科研合作网络,在空间和拓扑特征分析的基础上,采用加权指数随机图模型定量模拟了城市属性、城际关系和网络结构对合作网络的影响,揭示了科研合作中的邻近性和自组织性。研究发现:① 长三角城市科研合作网络是内外生动力共同作用的结果。就城市禀赋而言,高校数量、研发投入、人均GDP可促进城市的对外科研合作,其中高校数量的边际效应最大。② 就城际关系而言,组织邻近性的正向影响最强,同省城市合作的概率是跨省城市的3.157倍;认知邻近性每提高0.1,城市间的合作概率将是原先的1.981倍;而地理和社会邻近性的促进作用甚微,制度和文化邻近性影响为负,是择优偏好较强和方言壁垒有限的结果。③ 就网络结构而言,长三角城市科研合作具有自组织自演化性,局部星型结构和三角形结构对新合作关系的贡献为0.875和0.540,择优链接性强于传递闭合性。 相似文献
959.
青藏高原是全球气候变化的敏感区,气温和降水量的空间分布及变化趋势是气候变化研究的核心和基础,为开展生态环境变化评估提供基础资料。基于2000—2018年青海湖流域及其周边气象站观测数据,以高程为协变量,结合专业气象插值软件ANUSPLIN对气温和降水量进行空间插值。利用线性回归法分析了青海湖流域2000—2018年气温和降水量的变化趋势;利用双变量空间自相关分析法分析了青海湖流域气温和降水量空间匹配关系。结果表明:(1) 2000—2018年青海湖流域年平均气温呈显著增加趋势,平均增速为0.30 ℃·(10a)-1,春季增温显著。(2) 降水量呈显著增加趋势,平均增速为73.20 mm·(10a)-1,春夏季增速显著、秋季变化不明显、冬季趋于变干。(3) 青海湖流域气温和降水量空间匹配差异显著。从年尺度来看,气温和降水量莫兰指数(Moran’s I)为-0.66,表现为显著的负相关,面积比为67.56%,水热组合空间匹配不佳。从季节尺度来看,青海湖流域春季、夏季、秋季和冬季的气温和降水量Moran’s I分别为-0.49、-0.80、-0.32和-0.14,均为空间负相关。春夏季,流域低海拔区域气温逐渐升高,高海拔区域降水量逐渐增多,气温和降水量空间负相关面积逐渐增大,水热组合空间匹配不佳。值得强调的是青海湖巨大水体对环湖区局地气温的调节作用明显,是青海湖流域的“气候调节器”。 相似文献
960.