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The Atlantic inflow in the Fram Strait(78°50′N) has synoptic scale variability based on an array of moorings over the period of 1998–2010. The synoptic scale variability of Atlantic inflow, whose significant cycle is 3–16 d, occurs mainly in winter and spring(from January to April) and is related with polar lows in the Barents Sea. On the synoptic scale, the enhancement(weakening) of Atlantic inflow in the Fram Strait is accompanied by less(more)polar lows in the Barents Sea. Wind stress curl induced by polar lows in the Barents Sea causes Ekman-transport,leads to decrease of sea surface height in the Barents Sea, due to geostrophic adjustment, further induces a cyclonic circulation anomaly around the Barents Sea, and causes the weakening of the Atlantic inflow in the Fram Strait. Our results highlight the importance of polar lows in forcing the Atlantic inflow in the Fram Strait and can help us to further understand the effect of Atlantic warm water on the change of the Arctic Ocean. 相似文献
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提出基于圆柱多段拟合的隧道中轴线提取方法。首先对隧道点云数据进行预处理,并将点云按隧道走向分成不同区段;然后对各区段依据轴线与表面点云法线垂直关系,提取精度较低的中轴线;最后对各区段利用圆柱多段拟合,提取精度较高的中轴线。实验表明,隧道中轴线的提取在一定的采样区间具有较高的稳定性,对直线和弯曲的圆形隧道有良好的适用性,算法可靠,精度较高。 相似文献
34.
城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用(LUC)数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数(NDVI)数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明:① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km2 增加到1405.54 km2,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。 相似文献
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全球尺度水文模型: 机遇、 挑战与展望 总被引:4,自引:2,他引:2
水循环发生在全球尺度, 局地和流域水问题的解决也往往需要全球视角, 因此全球尺度水文模型应运而生。从科学意义和国家需求等多个视角, 论述了全球水文学研究的意义和巨大的发展潜力, 系统总结了现有全球尺度水文模型发展现状, 剖析了十余个主流全球尺度水文模型的结构和功能, 以及全球水文-气象-地理信息等全球模型所需数据集。进而分析了现有全球尺度水文模型存在的主要问题和挑战, 为进一步完善模型提供参考。最终分别从模型机理、 大数据、 新技术、 多部门模型耦合等几个方面, 探讨了全球尺度水文模型未来发展的重要方向。 相似文献
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为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆(LSTM)神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播(BP)神经网络进行对比。研究结果表明:以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。 相似文献
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40.
为提高对降雨特性的认识,选择常用的6种测雨设备(翻斗式SL3-1、JDZ05、RG-3,称重式Pluvio2,雨滴谱仪Parsivel2和非计数式JQH-1),成对布设在南京水利科学研究院滁州水文实验基地的同一个实验场地,同步观测了2019年4月1日至8月31日为期5个月的降雨过程。比测分析得到:在中大雨条件下(日雨量≥ 10 mm),SL3-1和JDZ05测的降雨总量能够满足4%误差控制要求,RG-3、Pluvio2和Parsivel2测的降雨量比JQH-1测值小4%;在小雨条件下(日雨量 < 10 mm),翻斗式和称重式雨量计的测量值小于JQH-1测值的4%;SL3-1、RG-3、Pluvio2、Parsivel2测得雨强≤ 0.1 mm/min的频率大于75%,雨强≤ 0.2 mm/min条件下的雨量累积比重大于50%;Pluvio2和Parsivel2监测的降雨开始时间比SL3-1分别早0.5 h和2 h以上,而结束时间分别晚0.5 h和2 h以上。比测结果有助于研究人员选择合适的测量设备获取所关注的降雨特性。 相似文献