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11.
12.
高分辨率厘米级局部大地水准面的典型应用 总被引:7,自引:1,他引:7
介绍了香港大地水准面HKGEOID_2 0 0 0和深圳市高分辨率、高精度似大地水准面SZGEOID_2 0 0 0。利用HKGEOID_2 0 0 0和GPS椭球高求得的正常高与香港地区由三角高程测量得到的“正常高 (或本地高 )”进行比较 ,结果表明 ,其差值的均方根为 0 .1 0 2m ,标准差 (STD)为± 3 .4cm。结合HKGEOID_2 0 0 0、SZGEOID_2 0 0 0和这两个大地水准面模型重复覆盖地区的高精度GPS水准数据 ,探测这两个大地水准面模型之间的差异和香港主要高程基准面 (HKPD)与我国 1 95 6黄海高程基准面之间的系统偏差。 相似文献
13.
随着我国社会主义经济建设飞跃发展和科学技术的不断提高,特别是随着电子计算机应用技术的普及.以传统的手工编制地形图的作业方式已经难以满足测绘行业日新月异的需求。地形图的绘制要适应经济的发展,必须调整原来的编绘程序.适应数字化制图的需要, 相似文献
14.
15.
基于MICAPS系统的数字化天气图及常规气象资料检索分析系统 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了基于“9210工程”和MICAPS系统的资料自动存储、整理、检索和历史天气图分析业务系统——基于MICAPS系统的数字化天气图及常规气象资料检索分析系统,较全面地介绍了该系统高度自动化、设计友好的功能和在业务中的应用。 相似文献
16.
17.
天山山区是新疆主要河流的发源地,对该区域再分析气温数据进行适应性分析具有重要的研究意义,气温观测数据由于受到太阳辐射、海拔、大气环流和传感器角度等因素的影响,导致诸多误差;在其应用之前需要验证,尤其在海拔差异较大的天山山区。为验证ERA-Interim和GHCN-CAM两种再分析气温数据在天山山区的适应性,本文在数据预处理的基础上,利用45个气象站点日平均气温数据分别计算偏差(BIAS)、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)等统计指标,并从不同海拔、偏差的空间分布上对天山山区1984—2016年ERA-Interim和GHCN-CAM逐月平均气温数据进行了适应性分析。结果表明:(1) GHCN-CAM(R=0. 94; BIAS=0. 55℃; RMSE=4. 08℃)气温值在天山山区的适应性强于ERA(R=0. 95; BIAS=2. 35℃; RMSE=4. 21℃)。(2)在气温的年内变化上,两种再分析数据值均低于观测值,表现为低估。(3)在季节尺度上,冬季(12月、1月和2月)表现为冷偏差,其他季节暖偏差。春秋两季模拟精度比夏冬两季高。(4)在1500~2000 m地区气温的模拟最好。从偏差的空间分布来看,天山中部、东部的再分析数据比天山南、北部能更好的反映气温的空间分布特征。山区地形复杂度和气象站点的不均匀是影响再分析数据精度的主要因素。 相似文献
18.
以不同刚度硅胶圆杆群为概化植物模型,测定其抗弯弹性模量,通过波浪水槽实验,研究规则波在不同刚度植物杆群内的流速分布、紊动特征及不同刚度杆群的消浪效果。实验结果表明,当波浪通过柔性杆群时,受其摆动的影响,流速周期变化从单峰型逐渐转变成双峰型,杆群刚度越小形成的二次波峰越明显;不同刚度杆群内水体紊动强度变化显示,杆群刚度越大,造成杆群内水体的紊动强度越大;随着杆群抗弯弹性模量的增大,其消浪系数也增大,消浪系数的增长与材料的抗弯弹性模量值非线性关系,而是在某一弹性模量范围内,对消浪系数的影响较为敏感。 相似文献
19.
为了探究渗透压-应力耦合作用下页岩的渗透性,选用岩石伺服三轴试验系统,在不同渗透压差和围压条件下对页岩进行全应力、应变渗透性试验。分析页岩不同变形阶段与渗透率的关系,探讨页岩破坏过程中形成的局部压缩带与渗透性的关联性。试验结果表明:相同渗透压差、不同围压下,初始渗透率随着围压增大而呈不同程度的减小,峰值强度随着围压增加而增大;相同围压、不同渗透压差下,试样渗透率随着渗透压差增加而呈不同程度的增大,但是峰值强度有一定程度的降低;试验结果表明,页岩出现了局部压缩带的现象,压缩带的出现对渗透率增加有着抑制的作用,它的出现并不是页岩脆-延转换临界点出现的特征,而是孔裂隙萌生、扩展并开始软化的标志性特征;页岩试样在高围压条件下出现硬化现象,在低围压条件下的页岩试样内部孔裂隙渗流网络的形成早于高围压下硬化的页岩试样,破坏模式以高角度剪切破坏为主。研究页岩不同应力环境下的渗透性,对揭示页岩气开发过程中页岩的渗流机制具有实际意义。 相似文献
20.
基于重庆市境内长江航道雷达站拍摄的雾天气过程影像资料,利用K最近邻、支持向量机、BP神经网络、随机森林等机器学习算法,对无雾和5类有雾天气个例进行图像识别训练,构建雾图像识别模型,并检验了识别准确率。结果表明:机器学习能够有效识别雾图像,随机森林算法的识别效果优于其余3种算法。对于能见度超过1500 m的无雾天气,模型的识别准确率为100%,对于能见度在1000—1500 m范围内的轻雾、能见度低于50 m的强浓雾,模型的识别准确率在90%以上,对于能见度在50—1000 m范围内的雾、大雾和浓雾,识别准确率超过70%。 相似文献