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元素分析仪-同位素比值质谱测量碳氮同位素比值最佳反应温度和进样量的确定 总被引:2,自引:2,他引:0
沉积有机质的碳氮稳定同位素值是进行古气候、古环境及生态系统研究不可或缺的主要研究手段,目前碳氮同位素主要利用元素分析仪-同位素比值质谱(EA-IRMS)系统来测定。EA-IRMS测定过程中的反应温度及样品进样量直接影响反应物在测试中的燃烧程度,从而影响测试数据的精度。本文利用EA-IRMS技术,以标准样品为参考,在不同转化温度下测试碳氮同位素值,研究保证测试精度的最佳反应温度条件;同时,通过分析不同含氮量样品的检测限,明确了样品含氮量与最低检测限之间的关系,确定了精确测定氮同位素值的最低进样量。结果表明:反应温度对测试精度有显著影响,在碳同位素测定时,将反应温度设定为900℃或以上时测试精度均能达到±0.2‰;氮同位素测定时,反应温度须设定为950℃时测试精度才能达到±0.3‰。实验得出样品含氮量与检测限之间的线性相关性为R2=0.873,开展氮同位素测定时可根据此关系来判断和控制进样量。 相似文献
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利用粤港澳闪电定位系统、广州多普勒天气雷达和自动气象站等资料, 分析了2017年6月2日发生在广州市中北部的一次强雷暴天气过程的地闪变化特征及闪电与雷达回波特征的关系。(1)本次强雷暴天气是华南一起典型的以西南急流和切变线为环流背景的强对流天气过程。在整个雷暴生命史中以负地闪为主, 占69.3%;正闪在雷暴发展的初始和结束阶段占比较大。(2)闪电频数分布与强雷达回波区域存在着较好的对应关系, 闪电活动位置稍有提前, 地闪频数峰值的时间比雷达回波峰值时间平均提前了11.1 min。(3)回波顶高是产生闪电的先决条件, 闪电较多分布在回波顶高9~15 km范围内, 地闪频数峰值落后于回波顶高峰值12~18 min。 相似文献
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Milad Janalipour 《International Journal of Digital Earth》2018,11(12):1241-1268
Building damage maps after disasters can help us to better manage the rescue operations. Researchers have used Light Detection and Ranging (LiDAR) data for extracting the building damage maps. For producing building damage maps from LiDAR data in a rapid manner, it is necessary to understand the effectiveness of features and classifiers. However, there is no comprehensive study on the performance of features and classifiers in identifying damaged areas. In this study, the effectiveness of three texture extraction methods and three fuzzy systems for producing the building damage maps was investigated. In the proposed method, at first, a pre-processing stage was utilized to apply essential processes on post-event LiDAR data. Second, textural features were extracted from the pre-processed LiDAR data. Third, fuzzy inference systems were generated to make a relation between the extracted textural features of buildings and their damage extents. The proposed method was tested across three areas over the 2010 Haiti earthquake. Three building damage maps with overall accuracies of 75.0%, 78.1% and 61.4% were achieved. Based on outcomes, the fuzzy inference systems were stronger than random forest, bagging, boosting and support vector machine classifiers for detecting damaged buildings. 相似文献
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Detecting soil salinity changes and its impact on vegetation cover are necessary to understand the relationships between these changes in vegetation cover. This study aims to determine the changes in soil salinity and vegetation cover in Al Hassa Oasis over the past 28 years and investigates whether the salinity change causing the change in vegetation cover. Landsat time series data of years 1985, 2000 and 2013 were used to generate Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Soil Salinity Index (SI) images, which were then used in image differencing to identify vegetation and salinity change/no-change for two periods. Soil salinity during 2000–2013 exhibits much higher increase compared to 1985–2000, while the vegetation cover declined to 6.31% for the same period. Additionally, highly significant (p < 0.0001) negative relationships found between the NDVI and SI differencing images, confirmed the potential long-term linkage between the changes in soil salinity and vegetation cover. 相似文献
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进口DMH90型爆破孔钻机配套钻塔整体性强,起落塔快捷方便,钻塔高度满足不换杆一次成孔,即钻塔有效高度略大于钻孔深度,承受振动冲击力大,施工工作环境恶劣。基于这些特点和难点,爆破塔长期依赖进口,导致成本增高、周期加长,为此进行了进口DMH90型爆破孔钻机配套钻塔的替代进口研究工作。本文介绍了DMH90型爆破孔钻机配套ZT27-45型爆破孔钻塔的研制过程,主要对ZT27-45型爆破孔钻塔的设计要点、结构型式、塔体选材、焊接工艺、防止变形、消除应力、质量检验等方面进行了探索、试验和总结。生产施工实践表明,ZT27-45型钻塔制造质量达到了设计要求,满足爆破孔施工的需要,实现了替代进口,达到了降低成本、缩短工期和提高机械性能的目的。 相似文献
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为有效解决传统遥感图像变化检测预处理复杂的问题,提出一种基于随机补片和DeepLabV3+的建筑物遥感图像变化检测方法。以ResNet50特征提取网络为基础,创建DeepLabV3+语义分割网络,并在图像和标签中创建大小为224像素×224像素的随机补片作为网络输入,训练建筑物提取网络;修改建筑物提取网络输入层为6通道,通过矩阵运算将两期遥感图像转换为一幅6通道非RGB图像,利用转换后的非RGB图像进行网络训练并验证变化检测精度。实验1利用ENVI5.3软件,采用马氏距离法进行变化检测;实验2采用改进的U-Net网络和随机补片,完成网络训练和精度验证;实验3使用实验2的训练数据和验证数据,采用随机补片和DeepLabV3+网络进行变化检测网络训练及精度验证。实验结果表明,该方法实验1、实验2、实验3建筑物变化检测平均交并比分别为24.43%、83.14%、89.90%,边界轮廓匹配分数分别为61.47%,80.24%、96.51%。 相似文献
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人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。 相似文献
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对说话人意图的识别极大地推进了自然语言理解任务的发展.之前的工作大多采用Bi-LSTM即双向LSTM模型进行词汇特征与词汇之间语义关系的提取,但这并不能很好地使句子整体和构成句子的词汇个体之间的信息进行交流.而S-LSTM(Sentence-state LSTM)模型,即句子状态LSTM模型可以很好地将自然语言中句子整体与词汇个体的信息相结合,以便于我们挖掘与利用意图检测与槽值填充之间的关系成立联合模型来更好地理解应答系统中蕴含的语义.因此,本文引入了‘槽值门’机制解决S-LSTM应用于意图检测与槽填充的联合任务时最新迭代时刻的句子状态信息没有得到充分利用的问题.最终的实验结果在ATIS数据集和Snips数据集上均取得了优于目前最先进算法的结果. 相似文献