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采用GHM方法将EIV模型在最优解处线性化,得到解的近似方差。然后,将EIV模型表达成与Gauss-Markov模型相似的形式,利用标准最小二乘理论推导EIV模型的解及近似方差矩阵,得到与已有算法等价的结论。最后,推导观测值估值和残差的统计性质,建立起一整套EIV模型参数估计和精度评定的体系。 相似文献
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In this study, a methodology for clustering 18 lakes in Alberta, Canada using the data of 19 water quality parameters for a period of 11 years (1988–2002) is presented. The methods consist of (i) principal component analysis (PCA) to determine the dominant water quality parameters, (ii) cluster analysis techniques to develop the characteristics of the clusters, and (iii) pattern‐match lakes to determine the appropriate cluster for each of the lakes. The PCA revealed that three principal components (PCs) were able to explain ~88% of the variability and the dominant water quality parameters were total dissolved solids, total phosphorus, and chlorophyll‐a. We obtained five clusters for the period 1994–1997 by using the dominant parameters with water quality deteriorating as the cluster number increased from 1 to 5. Upon matching cluster patterns with the entire dataset, it was observed that some of the lakes belonged to the same cluster all the time (e.g., cluster 1 for lakes Elkwater, Gregg, and Jarvis; cluster 3 for Sturgeon; cluster 4 for Moonshine; and cluster 5 for Saskatoon), while others changed with time. This methodology could be applied in other regions of the world to identify the most suitable source waters and prioritize their management. It could be helpful to analyze the natural controlling processes, pollution types, impact of seasonal changes and overall quality of source waters. This methodology could be used for monitoring water bodies in a cost effective and efficient way by sampling only less number of dominant parameters instead of using a large set of parameters. 相似文献
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Syam Sundar De Goutami Chattopadhyay Bijoy Bandyopadhyay Suman Paul 《Comptes Rendus Geoscience》2011,343(10):664-676
The association between the monthly total ozone concentration and monthly maximum temperature over Kolkata (22.56° N, 88.30° E), India, has been explored in this paper. For this, the predictability of monthly maximum temperature based on the total ozone as predictor is investigated using Artificial Neural Network. The presence of persistence and similar cyclic patterns are revealed through autocorrelation and cross-correlation coefficients. Common cycles of length 12 and 6 have been identified through periodogram. Hence, a predictive model has been generated by Artificial Neural Network in the form of Multi Layer Perceptron (MLP) using scaled conjugate gradient learning with sigmoid non-linearity. After training and testing the network, an MLP with total ozone of month n as predictor and maximum temperature of month (n + 1) as the target output is found as the best model. Performance of the model has been judged statistically. Finally, the MLP model has been compared with linear and non-linear regressions and the efficiency of MLP has been established over the regression models. 相似文献
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灼烧法中有机质与总有机碳换算关系的重建及其在页岩分析中的应用 总被引:4,自引:3,他引:1
有机质与总有机碳(TOC)的换算关系为wo=1.724×wTOC,难以满足当前页岩气开发的现场测定要求,需要作出修正。本文以鄂尔多斯盆地南部页岩样品为研究对象,在传统灼烧法基础上,采用X射线荧光光谱仪测定页岩组成,得出影响烧失量的因素;用热重-差热仪研究页岩灼烧情况,确定了无机盐不分解而有机质分解的最佳灼烧温度和时间。通过线性拟合灼烧法测得的有机质含量与仪器法测得的有机碳含量间的换算关系,建立了一种通过测定烧失量来换算总有机碳含量的新方法。在页岩最佳灼烧温度480℃,灼烧时间1.5 h条件下线性拟合建立了两种新的换算关系,获得TOC测定值与仪器法的标准值相对误差分别为1.691%、0.486%,检出限分别为0.41%、1.60%。综合它们的优缺点,可将测定页岩类样品的换算关系重建为wo=2.125×wTOC。重建的方法通过严格控制灼烧温度,解决了传统灼烧法中烧失量因无机盐高温分解造成有机质代表性不足的问题,可用于精确测定页岩中的有机质或有机碳含量。 相似文献
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基于全站仪的数字测图是获取地理空间信息数据的重要手段,由于全站仪品牌不同,其数据格式区别较大,且不能直接导入到成图软件中。本文对徕卡系列全站仪数据存储所采用的GSI-8格式进行了分析,介绍了GSI-8转CASS7.0所需的*.dat格式的原理,给出了程序实现的核心代码,利用实例数据对数据格式转换模块进行了验证。本文所介绍的文件格式转换方法对于测量中其它数据格式的转换具有一定的参考意义。 相似文献
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调水是目前快速改善湖泊水质的有效方法之一,但是对于调水所能达到的最佳效果研究很少。以杭州西湖为例,利用环境流体动力学模型EFDC构建了西湖TP模型,对通过苏堤各桥孔的流量、外西湖分层流场和水质浓度进行了验证,分析了在现有外围调水情况下增加西湖内循环引水后西湖TP的时空变化。模拟结果表明,增加内循环引水,直接将低浓度区的水引至高浓度区,能够明显降低高浓度区的水质;低浓度区由于引水量的减小,区域内水质浓度会有一定的上升;全湖平均水质浓度基本不会发生改变。在没有增加外部引水的情况下,内循环引水可以使湖泊水体掺混更加均匀,对于防止高浓度区富营养化有很好的效果。增加内循环引水对西湖改善高浓度区水质有一定的指导意义,同时也可为相似湖泊增加内循环引水措施提供借鉴。 相似文献
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