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11.
12.
利用物种分布模型(species distribution models or modeling,SDM)估计物种的真实和潜在分布区,已成为海洋保护区规划、外来、物种入侵预测、气候变迁或环境改变对物种分布影响等领域的研究热点。此外,在大数据技术迅速发展的背景下,国外已出现多个面向物种分布模型的大数据集以及应用大数据技术进行物种分布模型研究的案例,而我国,海洋方面应用大数据的物种分布模型的研究却寥寥无几。文章首先就物种分布模型、物种分布模型分类以及其研究现状做了较为详细的叙述,讨论了物种分布模型的大数据需求及所需数据类型,主要从大数据价值链的角度讨论了海洋领域物种分布模型与大数据的关系,具体从物种分布数据和环境数据的收集与大数据、物种数据和环境数据的集成与大数据、物种分布模型的预测分析与大数据3个方面展开。文章就物种分布模型所面临的大数据问题,从加强海洋生物多样性大数据平台和生态系统观测网络的建设以及鼓励海洋领域的物种分布模型应用研究项目的开展两方面给出作者的建议,对未来物种分布模型在我国海洋领域的研究和应用的前景作了展望。 相似文献
13.
在实际地震资料数据中,存在一定的随机噪音和低信噪比的干扰信号,高斯射线束偏移方法对τ-p域坐标图板上所有的能量进行偏移成像,因此导致其偏移成像存在随机噪音情况,干扰了地下构造成像质量基于τ-p域相干性控制束偏移是本文在高斯束偏移方法的基础上,利用了在τ-p倾斜叠加原理图进行的能量相干加权提出的成像方法。该方法采用倾斜叠加前后相干值对比策略,根据倾斜叠加前与沿着t=τ+px进行倾斜叠加能量加权相干后将地震波束的有效能量约束在一定的范围内,倾斜叠加原理图上那些相对振幅较强的样点,意味着为地下同相轴倾斜叠加强点,再经过相干加权,能大大的压制地下随机噪音等,能充分的改善复杂构造区域的成像质量,也通过Marmousi模型引入不同的低信噪比数据和某探区的实际资料进行测试来验证这种方法的正确性和有效性。 相似文献
14.
为建立和完善现代化的海洋灾害防治体系,提高我国海洋治理和应对全球气候变化的能力,文章以全球治理和国家治理为背景,在明确致灾因子、承灾体、灾害以及灾害风险和管理等基本概念及其内涵的基础上,分析全球气候变化背景下我国海洋灾害及其风险的特征以及海洋灾害防治的关键性和基础性科学问题,并提出我国构建海洋灾害防治体系的建议。研究结果表明:在全球气候变化的影响下,我国沿海地区的海洋灾害风险复杂多变且有所提升;提出以群-环-域为主体的体系架构,研究全球气候变化与区域海洋的响应和反馈、全球气候变化背景下海洋灾害与风险的特征和规律以及综合海洋灾害风险评估和海洋灾害防治等问题;在我国构建海洋灾害防治体系的过程中,应加强科学研究以及技术和信息支撑、促进区域和全球联动联防以及提高全社会对海洋灾害的认知和防范水平。 相似文献
15.
16.
在农村土地承包经营权确权登记项目具体实施过程中,依据遇到的土地测量、土地确权调查和数据入库的实际问题,提出解决方法和措施。 相似文献
18.
本文利用全球陆面数据同化系统与降雨观测数据,以陕西半湿润区陈河流域为研究对象,驱动WRF-Hydro模型,研究该模型的表现和适用性,并在结构、参数、输入输出和模拟结果方面与新安江模型对比.考虑到次表面层与实际包气带的区别,引入土层厚度乘子ZSOILFAC对前者进行等比缩放,发现其与新安江模型反推包气带的厚度有较好的一致性.研究表明:在陈河流域中WRF-Hydro计算步长须在建议值的基础上缩小; WRF-Hydro模型善于模拟洪水细节,新安江模型表现好且稳定;前者的径流深和洪峰合格率平于或略低于后者;在两个指标均合格的洪水中,前者平均均方根误差比后者小21.5%,但对于其他洪水,前者平均均方根误差比后者大56.2%; WRF-Hydro在洪水起涨时刻模拟较好,表现出其在中小流域应用的潜力. 相似文献
19.
地震预报意见以大量资料为基础,依靠专家经验和多学科知识并通过会商讨论形成。显著地震发生后,快速、准确、有效地研判震情可为后期应急指挥和地震现场工作奠定基础。本文以Datist软件为平台,基于四川及邻区的基础资料,设计研发符合四川震情的震后会商资料快速产出系统,当四川及邻区发生中强地震时,通过该系统可在收到地震短信5分钟内以请求触发的方式快速产出应急会商资料,并以微信、PowerPoint和Word的形式将基础资料发送给分析预报人员,为后期趋势分析奠定基础。 相似文献
20.
对于滑坡易发性预测建模,连续型环境因子在频率比分析时的属性区间划分数量(attribute interval numbers,AIN)和不同易发性预测模型是两个重要不确定性因素.为研究这两个因素对建模的影响规律,以江西省上犹县为例,考虑5种连续型环境因子AIN划分(4、8、12、16及20)和5种数据驱动模型(层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)、逻辑回归(logistic regression,LR)、BP神经网络(back-propagation neural network,BPNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)),总计25种不同工况下的滑坡易发性预测研究.再开展滑坡易发性指数的不确定性(包括精度评价和统计规律等)分析.结果表明:(1)对于同一模型,随着AIN值从4增加至8再到20时,易发性预测精度先逐渐提升,然后缓慢提升直至稳定;(2)对于同一AIN值,RF模型预测精度最高,其后依次为SVM、BPNN、LR和AHP模型;(3)在25种组合工况下,AIN=20和RF模型的预测精度最高,AIN=4和AHP模型精度最低,但在AIN=8和RF模型组合下的易发性建模效率较高且精度也较高;(4)更大的AIN值和更先进的机器学习模型预测出的滑坡易发性指数的不确定性相对较低,更符合实际的滑坡概率分布特征.在环境因子属性区间划分为8和RF模型工况下高效准确地构建滑坡易发性预测模型. 相似文献