基于地学信息图谱的龙口市土地利用动态变化研究     

赵静 《山东地质》2011,(1):29-32

阐述了地学信息图谱的内涵及其概念模式,以山东省龙口市为例,在RS和GIS技术支持下,利用1989年和2003年数字遥感图像、土地利用图及自然、社会经济统计数据,建立了龙口市土地利用动态变化信息图谱。根据信息图谱从空间和时间两方面分析了龙口市土地利用动态变化过程,推测出其土地利用变化的主要驱动力。  相似文献   

连云港海岸带土地利用／覆盖变化与驱动力分析     

谢宏全  高祥伟 《海洋科学》2011,35(11):52-57

随着人口的增加以及经济的发展, 连云港市海岸带土地利用/覆盖变化不断加剧, 研究土地利用/覆盖空间格局变化对促进沿海经济发展具有一定意义。利用3 期TM/ETM 遥感影像（1987 年、2000 年、2009 年）, 采用目视解译方法完成土地利用/覆盖分类图, 运用ArcGIS 软件获取了土地利用/覆盖变化分析数据, ...  相似文献   

1979～2008年徐州市城市空间扩展及驱动因素分析     

周静  李保杰  曹彦佳  杨序 《地理信息世界》2011,9(3):46-50

以遥感和GIS为技术支撑,基于1979～1988,1998～2008年遥感影像资料,对徐州市近30年城市扩展信息进行提取,并分析该时段城市空间扩展特征及其驱动因素。结果显示：自1979年至2008年,徐州市建成区面积以每年5.57km2高速扩展,其中1998～2008年的扩展强度最大。主要扩展方向为从西北到东南轴向,紧...  相似文献   

四川盆地雷暴大风雷达回波特征统计分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

龙柯吉  康岚  罗辉  郭旭  周秋雪  费海燕  吴薇  张琪 《气象》2020,46(2):212-222

采用2009—2018年地面、高空、闪电定位、多普勒雷达资料统计出四川盆地的34次雷暴大风过程,并根据冷空气参与情况及500 hPa影响系统将其分为五种类型:混合性大风类(Ⅰ类)、深厚低槽(低涡)后部类雷暴大风(Ⅱ-1)、低槽(切变)东移类雷暴大风(Ⅱ-2)、副热带高压西侧切变类雷暴大风(Ⅱ-3)和东风扰动类雷暴大风(Ⅱ-4)。统计分析了五类过程中发生雷暴大风站点对应的雷达回波特征,包括:对流组织类型、雷达回波强度、回波顶高、垂直液态水含量、中层径向辐合、风暴移动速度、回波质心下降、低仰角风速大值区和辐散。结果表明,82%的雷暴大风站点具有风速大值区,不同类型的雷暴大风过程还有其他不同的雷达回波特征,这些特征大多可提前10 min以上。另外,当站点出现中层径向辐合、辐散、回波强度大且伴有强梯度或回波类型为飑线时,也要考虑大风是否出现。  相似文献   

地形对2011年9月华西致灾暴雨强迫作用的数值模拟研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘冀彦  毛龙江  牛涛  陈淼  刘洪利  王继志 《气象》2013,39(8):975-987

运用GRAPES_Meso模式对2011年9月16-18日发生在陕西、四川的连续特大致洪暴雨过程进行数值模拟.通过对比3套敏感性试验结果,揭示了气流与地形相互作用对本次致灾暴雨的影响,结果如下:(1)16-18日在台风和蒙古高压共同影响下,850 hPa在黄、渤海形成偏东水汽通道,使大量水汽经华北平原输送至华西地区,气流被秦岭分割为南北两支,北支在秦岭北侧受到迎风坡阻挡,形成强迫抬升和水汽辐合中心;南支暖湿气流从东部灌入汉中平原,受到“喇叭口”地形挤压而辐合上升.(2)平原与高大山脉的交错相间地形导致条带状正负垂直运动带产生,在垂直方向上形成强烈的抽吸作用,加之该地区16-18日丰沛的水汽交汇,从而引发大范围强降水.(3)海拔高度与地表起伏度均对降雨有较大影响,在同样海拔情况下,地表起伏度越大,就越容易产生暴雨.  相似文献   

旅游流驱动力系统分析   总被引：18，自引：2，他引：16  

杨兴柱  顾朝林  王群 《地理研究》2011,30(1):23-36

旅游流是旅游现象和旅游业的基础,也是旅游地理研究的核心问题之一.针对目前国内旅游流驱动力系统研究的薄弱环节,从旅游流空间分布简单描述转向多学科视角的机制探讨,采用文献分析法和系统归纳法,深入剖析旅游流驱动机制,构建旅游流的驱动机制概念模型.旅游流形成理论基础涉及心理学的推拉理论、经济学的需求理论、地理学的空间相互作用理...  相似文献   

广西永福县土地利用变化驱动力分析     

叶福多  张桂林  高崇辉 《山东国土资源》2011,27(7):49-52

以永福县1996--2005年土地利用变更数据和经济统计年鉴为依据,研究其10年间土地利用类型的变化,分析土地利用动态变化和利用程度变化情况,探讨土地变化的驱动因素。认为社会发展和经济增长、人口和城镇化水平以及宏观政策是影响其土地利用变化的3个主要驱动力因素。  相似文献   

山东省区域地球物理场   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

黄太岭  高建国 《山东国土资源》2002,18(3):88-94

山东省各岩石磁性及密度参数基本可分为高、中、低3类.山东省磁性结晶基底为泰山岩群、荆山群、胶东岩群、胶南岩群.以沂沭断裂带为界,山东省区域地球物理场分为鲁东区和鲁西区.鲁东区进一步划分为3个次级区,即北部区、中部区和南部区.鲁西区进一步划分为5个次级区,即鲁北重磁缓变区、鲁西南重高磁高区、中部弧形重磁场区、鲁西中部重低磁高区、鲁中南条带状重磁场区.各区地球物理场由于地质原因各具特点.山东省莫氏面总体呈东浅西深的缓变带,在该缓变带的背景上,呈周边地区条带状幔隆、中部幔坳的特征.山东省居里面呈近南北向带状分布,有德州聊城菏泽隆起带、滨州淄博滕州深坳带、蓬莱海阳千里岩响水隆起带.鲁中隆起北部碰撞带为山东省特殊的构造地带,其特征为侵入岩体沿该带断续出现、岩体围岩或岩体内铜及多金属矿化较为普遍、地热田沿该带时有分布、地形上为南部山区和北部平原的分界地带.胶莱盆地内,蓼兰-高密缺失莱阳群层位;中生代早期,盆地东北部与西南部是盆地的沉积中心,至晚期盆地中心北移,第三纪沉积中心则为平度蓼兰附近;盆地较深部位位于诸城凹陷、平度凹陷.胶莱盆地的次级构造单元可划分为11个,七级镇构造带控制了胶莱盆地的成生和发展.山东省岩浆岩通常表现为强磁性、低密度,但基性程度高的岩体磁性高、密度亦高,酸性程度高的岩体磁性低、密度低.  相似文献   

上海天文台25m天线驱动系统的探讨     

汪沪生 《中国科学院上海天文台年刊》2002,(1)

对中国科学院上海天文台 2 5m天线的驱动结构进行了分析。并对该天线的方位速度及使用更多电机同时驱动天线方面的问题进行了探讨  相似文献   

Use of neural networks for the prediction of frictional drag and transmission of axial load in horizontal wellbores     

Tanvir Sadiq  Ridha B. Gharbi  Hans C. Juvkam‐Wold 《国际地质力学数值与分析法杂志》2003,27(2):111-131

The use of mud motors and other tools to accomplish forward motion of the bit in extended reach and horizontal wells allows avoiding large amounts of torque caused by rotation of the whole drill string. The forward motion of the drill string, however, is resisted by excessive amount of friction. In the presence of large compressive axial loads, the drill pipe or coiled tubing tends to buckle into a helix in horizontal boreholes. This causes additional frictional drag resisting the transmission of axial load (resulting from surface slack‐off force) to the bit. As the magnitude of the frictional drag increases, a buckled pipe may become ‘locked‐up’ making it almost impossible to drill further. In case of packers, the frictional drag may inhibit the transmission of set‐up load to the packer. A prior knowledge of the magnitude of frictional drag for a given axial load and radial clearance can help avoid lock‐up conditions and costly failure of the tubular. In this study a neural network model, for the prediction of frictional drag and axial load transmission in horizontal wellbores, is presented. Several neural network architectures were designed and tested to obtain the most accurate prediction. After cross‐validation of the Back Propagation Neural Network (BPNN) algorithm, a two‐hidden layer model was chosen for simultaneous prediction of frictional drag and axial load transmission. A comparison of results obtained from BPNN and General Regression Neural Network (GRNN) algorithms is also presented. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献