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21.
本文基于2014年、2017年、2018年三期GF1遥感影像,针对北京市石景山永定河河道变化特征,开展基于深度学习算法的河道自动提取与变化图斑自动发现。选择GEOWAY GFLP作为地理要素智能训练平台,采用基于疑似变化区域自动发现与人工交互确认相结合的遥感监测技术路线,选取典型水体样本进行分析、训练,构建深度学习卷积神经网络水体提取模型。通过分析与验证发现,基于深度学习水体提取模型自动提取的河道准确率高于90%,精度高于最小距离、最大似然及SVM分类方法,可用于城市河道的自动提取和变化发现。  相似文献   
22.
于2017年10月4~15日,在官厅水库上游河流设置采样点,采集水样;采用空间聚类分析、模糊综合评价法、综合判别分析和主成分分析方法,对官厅水库上游河流的水质进行了评价,辨析了流域上游河流水质空间变异的关键要素及影响因素。研究结果表明,官厅水库上游河流的总体水环境空间变异明显,上游河流溶解氧和总磷含量都高于地表水环境质量标准(GB3838—2002)Ⅲ类水域标准,其它值都低于Ⅲ类标准;水体pH平均值为11.19,水体呈强碱性,浊度的空间变异性较高;不同支流水体化学需氧量、五日生化需氧量、氨氮和总溶解固体含量差异明显;桑干河和洋河下游河水污染最严重,以有机物污染和氨氮营养盐污染为主,且氨氮营养盐空间变异强烈,污染物多来自生活和工业废水;洋河上游河水污染较严重,以总磷和浊度污染为主,污染物主要来自于不合理使用化肥和有机农药;清水河和妫水河河水水质较好。洋河和桑干河是官厅水库上游需要重点治理的支流。  相似文献   
23.
Zooplankton abundance, biovolume and taxonomic composition in Jiaozhou Bay and the adjacent coastal Yellow Sea were evaluated using ZooScan measurement of samples collected by net towing every August from 2005 to 2012. Zooplankton abundance and biovolume ranged from 1 938.5 to 24 800 ind./m~3 and 70.8 to 1 480.1 mm~3/m~3 in Jiaozhou Bay and 73.1 to 16 814.3 ind./m~3 and 19.6 to 640.7 mm~3/m~3 in the coastal Yellow Sea. Copepods were the most abundant group in both regions, followed by N octiluca scintillans and appendicularians in Jiaohzou Bay, and chaetognaths and N octiluca scintillans in adjacent coastal Yellow Sea. Over the study period, the most conspicuous hydrographic change was an increase in water temperature. Meanwhile, a general decrease in zooplankton abundance was observed, particularly in copepod populations. Based on redundancy analysis(RDA), the warming trend was the key environmental factor influencing to decrease of copepod abundance. The proportion of small-sized copepods increased while the mean size of all copepods decreased, in significant correlation with water temperature. Our results indicate that zooplankton, particularly copepods, are highly sensitive to change in water temperature, which is consistent with predicted impacts of warming on aquatic ectotherms. Due to their dominance in the zooplankton, the decline in copepod size and abundance could lead to an unfavourable decrease in energy availability for predators, particularly planktivorous fish.  相似文献   
24.
利用2003-01~2016-06共162个月 GLDAS_NOAH_M.2.1、GLDAS_NOAH_M.001新旧水文模型和GRACE卫星重力数据,计算青藏高原区域水储量及总质量变化,说明GLDAS_NOAH_M.2.1水文模型相对于旧模型可提升在青藏高原区域的精度。将研究区域分为6个部分,根据3种数据分别计算6个区域的平均质量变化时间序列,顾及年周期、半年周期对该时间序列进行最小二乘拟合,估计6个区域3种数据的年振幅、年相位及相关性。结果表明,GLDAS_NOAH_M.2.1水储量变化的年振幅、年相位与GRACE总质量变化的年振幅、年相位空间分布大体一致,在青藏高原北部区域与GRACE的相关性尤为明显;GLDAS_NOAH_M.001年振幅、年相位在青藏高原北部区域存在明显异常,与GRACE的相关性很低。从长趋势质量变化来看, GLDAS新、旧模型在不同区域的差异为-6.4~4.5 Gt/a量级,而在青藏高原主体区域,新模型的质量趋势偏低10.4 Gt/a。  相似文献   
25.
文章介绍了深度学习在时间序列分析挖掘中的应用、深度学习的概况与特征以及深度学习方法的最新国内外应用,特别是在海洋信息挖掘预报中的新应用;给出了典型深度学习神经网络的原理、结构与训练方法,随后给出针对海洋环境信息提出的3种深度神经网络模型;并分析了方法的先进性与可行性。  相似文献   
26.
岩体变形模量是表征岩体变形特性的最重要参数之一,其获取手段有室内试验与现场试验法、经 验 关 系 法、数 值 模 拟法、人工智能预测方法等。人工智能预测方法中常用的是神经网络方法,但神经网络易陷入局部极小值和过学习而导致低精度,支持向量机回归(SVR)方法能有效地避免神经网络的以上缺陷,并在小样本、非线性预测方面具有较大优势,但目前 SVR 应用于岩体变形模量预测的研究较少。以某水电站坝址区英安岩的试验数据为依托,采用灰色关联分析筛选出与变形模量最相关的纵波波速作为输入变量。在此基础上,以3个国内的水电站为例,分别建立相应的以实测纵波波速作为输入变量的粒子群算法优化-支持向量机回归(PSO-SVR)变形模量预测模型,同时,通过与 BP神经网络(BP-NN)、RBF神经网络(RBF-NN)2种预测方法进行对比,对比分析表明SVR模型具有更高的预测精度,预测效果较好,说明 PSO-SVR方法更适用于岩体变形模量预测。   相似文献   
27.
综合考虑了立管疲劳安全系数取值的相关因素——立管的安全等级、设计寿命、检验周期、载荷和损伤计算方法等的不确定性,提出了基于可靠度的疲劳安全系数确定方法,筛选了用于计算波致疲劳和VIV(涡激振动)疲劳的随机变量,给出了立管波致疲劳与VIV疲劳安全系数的计算流程,并以某SCR(钢悬链线立管)为例进行了安全系数计算。结果表明,该方法的计算结果优于传统的安全系数确定方法,尤其适合于特殊工程方案或新颖设计的立管疲劳校核。  相似文献   
28.
29.
甘肃北山地区位于中亚造山带中段,是诠释中亚造山带构造演化的关键区域之一,长期以来受到地质学界的广泛关注。柳园地区位于甘肃北山南带,区内脉岩发育,这些岩脉的研究可以为阐释北山造山带晚古生代构造背景提供更多证据。基于此,本文选取位于甘肃柳园地区的正长花岗斑岩脉开展了系统的锆石U-Pb-Hf同位素和全岩主量、微量元素分析。LA-ICP-MS锆石U-Pb分析显示,岩脉侵位于早二叠世((288.5±1.4)Ma)。全岩地球化学分析显示,正长花岗斑岩脉的SiO2和全碱质量分数较高,Fe、Mg、Ca、Al和P质量分数较低,Rb、Th、U和Pb相对富集,Ba、Nb、La、Ce、Sr和Ti等元素相对亏损,Eu负异常显著,具有较高的Rb/Sr值和较低的K/Rb值及锆石饱和温度(730~844℃,集中于740℃左右),显示该岩脉为高钾钙碱性高分异I型花岗岩,并具有俯冲带岩浆活动的地球化学特征。正长花岗斑岩脉具有较低的Zr/Hf值(18.42~28.01,平均值为22.37)和Th/U值(3.82~7.99,平均值为5.34),与平均地壳组分接近,锆石εHft)值为2.94~9.66,平均值为5.72,TDM2值为955~611 Ma,指示源区主体为新元古代地壳的部分熔融,并存在幔源物质加入。根据构造判别图解并结合前人关于二叠纪区域构造变形、盆地沉积物源、岩浆演化等方面的研究结果,笔者认为该正长花岗斑岩脉形成于俯冲作用过程中的局部伸展环境,并认为北山地区增生造山事件至少持续到早二叠世。  相似文献   
30.
莱州湾大型底栖动物群落结构及其动态变化特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文以莱州湾2009年夏季(8月)、秋季(10月)及2010年春季(5月)、夏季(8月)4个季节大型底栖动物资料为基础,对莱州湾大型底栖动物的种类组成、丰度、生物量、优势种进行了研究,同时与历史资料进行对比,探讨了莱州湾大型底栖动物的群落结构特征及动态变化。4个航次中共鉴定出大型底栖动物272种,其中包括环节动物多毛类122种,软体动物46种,甲壳动物64种,棘皮动物18种,鱼类9种,其他类13种。调查海域平均丰度为(1102.56 ± 216.32) ind./m2, 多毛类在丰度上占绝对优势;平均生物量为(28.16 ± 8.45) g/m2,软体动物占据优势。丰度和生物量空间分布规律具有很强的相似性,低值区位于莱州湾西部黄河口邻近海域,高值区位于渤海中部海域。丰度和生物量季节变化明显,夏季最高,秋季其次,春季最低。多毛类不倒翁虫(Sternaspis sculata)、寡鳃齿吻沙蚕(Nephthys oligobranchia)、紫壳阿文蛤(Alvenius ojianus)等是莱州湾调查海域的优势种。通过与历史资料的对比发现,莱州湾大型底栖动物种类组成及优势种类出现小型化的趋势。  相似文献   
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