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51.
1964年作者发表了“杭州湾潮混合的初步研究Ⅰ.上湾区”一文(毛汉礼、甘子钧等,1964)。根据表征入海径流冲淡作用的河口盐度沿程分布和变化特征,将杭州湾以海盐为界划分为上湾区和下湾区:海盐以上的上游段为上湾区,其潮混合为强混合型;海盐至湾口的下游段为下湾区。其后,又对杭州湾的盐度分布、水系和环流做了初步分析,并对潮汐、对流和风浪等作用所导致的涡动混合现象作了粗略的讨论,认为要合理地阐明下湾区的混合过程似应同时考虑侧向与垂向的混合效应(毛汉礼.沈鸿书等,1964)。本文根据1963年在杭州湾下湾区进行专题水文调查所获得的资料,对杭州湾下湾区的潮混合问题进行了研究:对表征该区潮混合扩散过程的某些特征量,如水平涡动扩散系数、水平涡动交换系数等作出量级估计,并给出涡动交换椭圆;估算了控制这一河口区域盐量平衡与动量平衡的各项物理过程的相对重要性,为进一步开展杭州湾下湾区潮混合过程的观测和理论研究提供依据。 相似文献
52.
南黄海东北陆架YSDP 105孔冰消期以来沉积层序的磁学特征… 总被引:2,自引:1,他引:2
尝试对南黄海东北陆架YSDP105孔0.60-29.68m的沉积层序进行环境磁学的研究,测量了岩心的磁化率,非磁滞剩磁,饱和等温剩磁等磁学参数。对磁学参数及其有关比值的研究发现,沉积层序以含碎屑成因的低矫顽力磁性矿物为主,另含少量高矫顽力磁性矿物。 相似文献
53.
黄、东海毗邻海域悬浮体与水团的对应关系及影响因素 总被引:2,自引:0,他引:2
对黄、东海毗邻海域由陆架到深海的悬浮体进行了大量加密取样,获得了较准确的结果。给出了悬浮体含量及其三维分布,确定它们与水团及其边界有良好的对应关系。并从物源、动力和成因等解释了这种对应,提出了水团对悬浮体研究的重要意义。研究表明黑潮次—中层混合爬升水及其混合水形成悬浮体含量最低值区,横亘在陆架与深海之间,形成阻隔含有大部分悬浮体的陆架中、下层水体向深海输送的洁净“水障”,台湾暖流北上的顶托也起类似作用,并分析了影响悬浮体含量的各种因素及有关机制。 相似文献
54.
55.
应用ANSYS软件建立了平台和冰相互作用的有限元模型,构建了自升式平台的冰激振动模型,并计算基于2种冰力模型的自升式平台的动力响应。此动力分析方法具有建模方便和计算精度高的特点。以某自升式平台为例,计算了冰和平台结构相互作用的耦合效应,为自升式平台冰激振动安全评估提供了参考依据。 相似文献
56.
不同厚度冰层下的冰下火山喷发产物:两个来自南极的实例J.L.Smellie等本文着重介绍南极半岛两个保存最好的冰下层序(亚历山大岛的芒特皮纳佛和格雷厄姆地北部的布朗布拉夫).通过对岩相和岩相组合的分析确定喷发时和喷发后作用过程,以及原始冰层的最小厚度... 相似文献
57.
植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究 总被引:8,自引:1,他引:7
基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异. 相似文献
58.
遥感和GIS支持下的分布式融雪径流过程模拟研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,设计和构建了一个分布式融雪径流模型,整个分布式融雪径流过程的模拟计算基于能量平衡和水量平衡,由分布式栅格融雪过程、分布式栅格产流过程以及分布式栅格汇流过程组成,融雪以及产汇流过程全部基于栅格尺度,全面实现了融雪过程的分布式模拟.分布式栅格融雪过程中对"度日法"加以改进,引入了"单元时段"的概念,从而得到了"度分融雪模型";针对融雪过程中颇为复杂的冻融反复性难题,提出了旨在解释积雪冻融反复性物理机制的"冻融系数"的重要概念,对于准确把握融雪过程的物理机制具有重要意义.同时基于GIS开发了分布式融雪径流模拟系统,为分布式融雪径流模型的运行提供了平台和技术支持,二者均为融雪洪水预警决策支持系统的核心模块部分.基于由MODlS等遥感数据得到的积雪信息、地表温度等下垫面信息,基础地理信息数据如DEM及其空间分析数据和大量野外同步观测数据(积雪信息、气象数据),对典型研究区新疆军塘湖流域2006年春季典型融雪期(2006-03-06,11:00-2006-03-10,11:00)内的洪水过程进行了模拟,模拟结果精度较高,平均精度0.82,达到了融雪洪水预警预报的业务需求标准. 相似文献
59.
60.
基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献