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101.
102.
黄河流域位于干旱、半干旱与半湿润过渡地带,是中国重要的经济地带和生态屏障,研究流域降水时空格局及其对多驱动因素的响应具有重要意义。本文分析了近70年降水的时空格局规律、多尺度特征以及降水对不同气象要素与环流因子的响应。结果表明:黄河流域降水量呈下降趋势,降水变率为-0.88 mm/10a,而上游地区呈增加趋势。流域降水存在显著的年周期尺度;年际周期尺度为主导模态,集合经验模态分解(EEMD)的累积方差贡献率为94.85%。偏小波相干性(PWC)分析表明蒸散量为降水多尺度特征的主导气象因素,气象因素主要调制降水的季节性与年周期,环流因子主导降水的年际和年代际周期;不同类型因素的耦合可以增强对降水在所有周期尺度的解释能力。 相似文献
103.
利用崇明岛地区的时间序列地形图进行预测分析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对上海崇明岛地区的时间序列地形图进行量测和对比分析,得出一组关于崇明岛面积的时间序列数据.因其面积有逐年增大的趋势,根据这些时间序列数据,采用灰色系统理论对这种增长趋势进行预测,做定量研究. 相似文献
104.
红树林物种遥感分类受影像分辨率、波段信息、分类策略、影像特征选择方法等因素影响。现有的红树林物种遥感分类研究大多关注于分类精度的比较,较少报道商业高分与国产高光谱卫星的结合在物种分类的应用。基于湛江高桥红树林保护区的高分(WorldView-2)和高光谱(珠海一号)卫星影像,本文旨在利用随机森林分类方法,比较不同特征选择算法(极端梯度提升(XGBoost)、极端随机树(ERT)、连续投影算法(SPA))和不同空间分辨率(WorldView-2影像从0.5 m的分辨率重采样为1 m、2 m、4 m、8 m、10 m)对红树林物种分类精度的影响,并耦合WorldView-2与珠海一号影像研究红树林物种空间分布格局及影响因素。每种空间分辨率的WorldView-2影像提取248个特征(52个光谱特征及196个纹理特征),珠海一号影像提取117个光谱特征。结果表明,XGBoost方法优于ERT和SPA,在影像特征选择中具有巨大优势;与其他空间分辨率相比,2 m分辨率的WorldView-2影像具有更高的分类精度;耦合WorldView-2和珠海一号影像的分类精度(分辨率:2 m,总体精度:88.98%,kappa系数:0.846)高于单一的WorldView-2影像(分辨率:2 m,总体精度:83.47%,kappa系数:0.768)和珠海一号影像(分辨率:10 m,总体精度:78.50%,kappa系数:0.703);另外,林窗、高程、离岸距离一定程度上影响红树林物种分布格局。本文表明WorldView-2与珠海一号高光谱影像的结合在景观及区域尺度上精确提取红树林物种信息具有巨大潜力,有利于红树林生物多样性保护及科学管理。 相似文献
105.
106.
为检验全球气压气温模型在中国地区的精度,基于我国29个探空站2015-03~2016-02期间实测的气压和气温数据,比较分析分别由GPT模型及最新的GPT2w_5和GPT2w_1模型导出的气压和气温结果。实验结果表明,中国地区3种气象模型均有明显的季节性且对纬度变化敏感,GPT2w_5与GPT2w_1模型精度相当,二者的气压和气温精度较GPT模型均有明显提高,但对于个别异常值,GPT2w_1模型较GPT2w_5模型表现出更好的鲁棒性。 相似文献
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弹性波方程作为一类重要的数学物理方程在地球物理方面有着许多广泛的应用前景.本文应用多辛守恒算法来研究弹性波方程,首先给出了弹性波方程的多辛结构,然后通过引入正则动量,验证了弹性波方程具有Hamilton系统多辛格式,并证实此格式具有多辛守恒律、局部能量守恒律和动量守恒律.利用中心Preissmann方法构造离散多辛格式的途径,并构造了一种多辛格式,该格式满足离散多辛守恒律,局部能量守恒律,局部动量守恒律.数值算例结果表明该多辛离散格式具有较好的长时间数值稳定性. 相似文献
108.
基于室内物理模拟试验和FLAC数值模拟方法,对沿河(库)路基岩土体内部的孔隙水应力和总应力在河(库)水位动态变化条件下的变化特征进行了研究,两种模拟方法得出的结果是一致的。研究表明,水位上升阶段,总应力和孔隙水应力的总体变化趋势是增大的,但是总应力增大的幅度小,因而有效应力的总体变化趋势是减小的;水位下降阶段,总应力也略有减小,但由于孔隙水应力的大幅度减小,使得填土内有效应力总体上是增大变化的。同时,用FLAC数值模拟方法,能够很好地研究数据的规律性和掌握数据的连续性。因此,用FLAC有限差分法可以有效地模拟沿河(岸)路基在各种水力边界条件下应力场和渗流场的变化情况。 相似文献
109.
辽河坳陷中央凸起中南部基底变质岩类型多样,测井岩石物理参数与岩性之间的映射关系复杂,测井响应多解性强,导致传统的测井岩性识别方法结果不精确.本文采用基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机算法进行变质岩的测井多参数岩性识别.通过变质岩测井岩石物理分析,优选出对岩性敏感的自然伽马、自然电位、声波时差、深侧向电阻率、密度和补偿中子6种测井参数作为特征输入,以自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数,构建岩性判别模型,预测目的层段变粒岩、混合花岗岩、混合片麻岩、混合岩和角闪岩5种类型变质岩的垂向分布.与支持向量机、K最邻近及人工神经网络算法的岩性识别效果相比,本方法判别准确率最高,符合率为90.17%,在随机划分的10次样本预测中本模型稳定性最强,分类性能最好,平均AUC值为0.974,有效解决了深层基底变质岩储层精细描述中的岩性精准识别难题. 相似文献
110.