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51.
郑东 《中国海洋大学学报(自然科学版)》1989,(Z1)
本文引入三次样条函数插值法,并尝试用于海洋资料处理。根据渤海及北黄海部分海洋站的历史资料进行了试验。用SHARP—PC—1211袖珍计算机进行计算,并将资料处理的结果与传统的过程曲线法订正值作了比较。结果表明,二者之间的误差不大,而样条函数拟合更好。作者认为三次样条函数插值法是可行的,在处理海洋资料时间序列中是有效的。在有温跃层的地方,如何应用,本文也给出了必要的说明。 相似文献
52.
论我国高程基准面的确定问题 总被引：3，自引：0，他引：3
本文论述计算平均海面的原理和方法，、以便确定出我国区域性大地水准面．(高程基准面)．利用给定验潮站的海面19年的每小时记录，按照每天24小时砚测直接平均和Xo、Zo、No、Oo滤波器，分析结果表明，计算精度可达1mm，基本满足区域大地水准测量的要求。 相似文献
53.
54.
黄、渤海盐度准三维数值预报模式 总被引：2，自引：0，他引：2
黄、渤海盐度的垂直结构具有典型的自模性,而其水平分布又受平流、水平扩散效应及径流等因素的影响。本文根据黄、渤海实测资料拟合了盐度垂直剖面的自模函数,并结合描述表、底层盐度及上均匀层厚度这三个特征量水平分布的方程,形成给出盐度三维结构的准三维模式。在模式中,综合考虑了海面风和热输入的强迫作用以及流场的平流、侧向混和及底层混和影响因素,同时还考虑了径流、蒸发及降水的作用,较客观地反映了盐度的三维分布及其变化的物理过程。试报结果分析表明,模式的功能较好,结果令人满意。 相似文献
55.
线性测度函数的传统属性识别模型,对水质评价标准随机抽样的评价结果存在较大误差。为增加其对实测样本评价的可信度,提出了基于非线性属性测度函数的改进属性识别模型。均匀随机和正交设计两种抽样的评价试验显示,改进属性识别模型评价结果准确度明显好于传统模型,说明指标的属性测度函数对属性识别模型的综合评价结果有重要影响。太原市地下水水质的综合评价实例说明,由于非线性测度函数比线性测度函数能更好地描述评价指标的实际隶属度,故改进的属性识别模型具有更高的评价可信度,在水质综合评价中具有更广泛的适用性。 相似文献
56.
高空大气温度变化趋势不确定性的研究进展 总被引：4，自引：0，他引：4
IPCC第4次评估报告指出：近50年来,全球对流层温度趋于升高、平流层趋于下降;同时强调了研究结果中普遍存在的不确定性,造成不确定性的主要原因是原始资料、台站选取和不同均一化方法。从理论基础入手,系统地总结了国内、外近年来高空大气温度长期变化趋势的研究成果及其不确定性产生的主要原因,详细介绍了高空大气温度序列的质量控制和均一化方法,并对我国探空台站温度序列的不确定性进行了探讨。利用静力学方法进行质量控制,以最大资料缺测率30%作为序列取舍标准,用两相回归法和再分析序列均一化处理116个中国探空站高空温度序列。研究结果表明,1958年以来我国对流层中低层趋于升温,其中1980年以后升温尤为明显;而平流层下层显示降温。
相似文献
57.
FPAR的Monte Carlo模拟研究 总被引：2，自引：0，他引：2
FPAR (fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the canopy)是植被冠层阻截太阳光合有效辐射的比例,是遥感估算陆地生态系统植被净第一性生产力(NPP)的重要参数.利用Monte Carlo方法模拟光子在植被冠层中的辐射传输过程,以植被冠层二向反射分布函数的模拟来验证模拟的正确性;在此基础上对400-700nm光合作用波段范围内的植被叶片吸收光子辐射比例的FPAR进行模拟.FPAR的Monte Carlo模拟结果,揭示了FPAR与太阳天顶角及植被冠层参数之间的关系. 相似文献
58.
基于1950年以来的全国六大流域19个重点控制水文站实测月径流量观测资料,以1980年为界,分析各站实测径流量年内分配不均匀系数、集中度以及集中期的变化;采用Mann-Kendall非参数统计检验方法,诊断了各月径流量的变化趋势。结果表明,自1980年以来,全国六大流域的月径流发生了时空变化,除海河的石匣里、响水堡站和黄河花园口站年内径流不均匀性和相对集中度较小以外,其它站的年内径流不均匀性和相对集中度较大,以松辽流域为最大;此外,南方流域各站冬春季(12~3月)的径流均呈现增加的趋势,5月份呈现减少的趋势,7月份呈现增加的趋势;北方流域各站冬春季(1~5月)径流呈现减少的趋势,以海河流域各站、松辽的铁岭、黄河利津站和淮河的吴家渡站减少趋势最为严重。 相似文献
59.
基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引：5，自引：0，他引：5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
60.