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211.
The aim of this study was to identify potential environmental “key factors” causing spatial distributions of macrozoobenthic communities to improve our understanding concerning benthic biotic/abiotic interactions and ecosystem functioning. To this end benthic and environmental data, collected over a period of 4 years (2003–2006) at 191 sampling stations in the Pomeranian Bay (southwest Baltic Sea), were analysed. This represents the most comprehensive study performed in this respect in the Baltic Sea up to date and also the necessary first step towards a model able to predict macrofaunal distributions regarding autecological species-environment interactions. Based on species abundances, distinctive macrobenthic community patterns were identified and evaluated via univariate correlation methods, multivariate numerical classification and ordination techniques (e.g. PCA, CCA). These patterns were caused by clear responses of several benthic species to certain prevailing environmental conditions. The observed distribution of selected species followed a strong gradient of depth and was explained best by the sediment parameters total organic carbon (TOC), median grain size and sorting. By using different statistical methods these abiotic/biotic interactions were modelled allowing to extend our knowledge concerning ecosystem functioning, and provide a tool to assess natural and anthropogenic forced changes in species distribution. 相似文献
212.
试论中强震发生地点与中短期前兆空间分布的关系 总被引:1,自引:2,他引:1
通过分析1980年以来发生在新疆境内的地震,发现大多数,Ms≥5.0地震发生在前兆异常密集区(专家系统高信度区和各类前兆异常叠合集中区)的边缘和外围邻区,而不是发生在通常认为的前兆空间分布密集区的中心及附近地区,为了缩小强震地点预报的尺度,必须考虑上述事实,用材料合成模式和板内复杂地震断裂裂带模式可以探讨其机理。 相似文献
213.
214.
中短期强震危险地点的跟踪预测 总被引:2,自引:2,他引:2
系统研究强震前活动及各种前兆空间上的演化特性,提出确定危险区,危险地段,危险地点的基本原则,顾及地质背景及前兆的时序特点,提出用累积危险度跟踪预测强震危险地点的方法,并在对唐山地震及大同地震的验证中收到预期的效果,累积危险度的高值葬,是未来强震发生的地点。 相似文献
215.
地震特征拾取及其在解释应用中的新进展 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过对瞬时振幅、瞬时相应、瞬时频率的应用研究的回顾,进一步论述了对这三种瞬时特征在地震记录分析中,如何利用模式识别技术和引用最新的PP方法即投影寻踪方法,同时介绍了倾角和方位角在三维 震资料解释中的应用,文中给出了每一种特征的应用实例。 相似文献
216.
着重讨论地图模式信息的数据库管理,采用C++语言开发了一个数据库管理系统。其主要研究内容包括数据库管理系统的特点,主要操作函数,可视化问题和系统结构。 相似文献
217.
218.
Pattern based map comparisons 总被引:5,自引:0,他引:5
Roger White 《Journal of Geographical Systems》2006,8(2):145-164
Map comparison techniques based on a pixel-by-pixel comparison are useful for many purposes, but fail to reveal important aspects of map similarities and differences. In contrast, pattern based map comparison techniques address the question of structural similarity, although with these approaches the comparison problem becomes open ended, since there is an unlimited number of ways to characterise a pattern. Two types of pattern based technique are used here to analyse the test sets of maps. The first, a fuzzy polygon based matching technique, focuses on the meso-scale aspects of pattern. It is based on the areal intersection of land use polygons on the two maps being compared. The areal intersection, areal complement, and polygon size values are fuzzified into an appropriate set of categories, a set of fuzzy inference rules is applied to derive memberships in local matching categories, and finally the local matching category memberships are defuzzified to yield local matching values for each land use polygon on the reference map. The second approach, fractal analysis, captures macro-scale or global qualities of the maps. Two measures are calculated here: the radial dimension and the cluster size—frequency dimension. The polygon matching approach provides only limited insight when applied to the case of the map set representing differences in classification. It proves much more effective when applied to the problem of change detection, revealing areas where the pattern has changed and giving local measures of the degree of change. The approach is particularly useful in the case where there is a considerable degree of random change at the pixel level, as changes in the underlying pattern are extracted from the noise, while pixel based approaches largely detect the noise. 相似文献
219.
220.
简要介绍了近年来倍受瞩目的一种处理高度非线性分类、回归等问题的计算机学习的新方法——支持向量机(SVM)方法;分析了这一方法的特点及其在数值预报产品释用及气象研究业务中的应用前景。SVM是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”(transductive inference),大大简化了通常的分类和回归等问题。SVM的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾”。 相似文献