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冰冻圈是全球气候系统的主要圈层之一,既具有不可替代的气候效应,又维系着寒旱地区社会经济和自然生态系统良好运行,而中国是中低纬度地区冰川、积雪、冻土发育程度最高的国家。长期以来,针对冰冻圈“致害性”的研究众多,而聚焦冰冻圈服务的“致利性”研究则相对滞后,在此背景下着眼于人类福祉的冰冻圈服务识别与综合区划研究成为冰冻圈科学、人地系统可持续发展等的关键科学问题之一,也是目前迫切需要开展的研究方向。首先,确定以地域分异规律理论、人地关系地域系统理论、集合论和信息编码论等跨学科理论为研究基础;尔后,构建面向综合区划研究的冰冻圈服务分类体系,先以供需均衡模型为核心进行单项服务重要性空间识别,再以服务最大化模型为指导,通过区位熵算法判定冰冻圈主导服务的空间分布;最后,以三维魔方展开法为核心制定冰冻圈服务综合区划方案,将研究区划分多重空间层级、彼此独立完整、相互联系密切的冰冻圈服务单元。综上,形成综合自然供给和人文需求因素且适应地区特色的冰冻圈服务空间识别与综合区划技术体系和方法流程,为冰冻圈服务供给与社会经济发展需要架起一座桥梁,是满足国家重大战略需求和合理利用冰冻圈服务的必由之路。 相似文献
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高速铁路路基的工后沉降严重影响着行车安全。在已有的预测模型中,所采用的初始数据往往不能满足等时间周期采集,而且还会伴随着一系列不可避免的观测误差,模型本身的误差累计,不能进行长期预测。文中利用最小二乘原理对初始值进行拟合改进,采用Lagrange插值方法将非等间隔序列转为等间隔序列,并基于新陈更替GM(1,1)模型利用MATLAB建立沉降预测模型;在此基础上,提出对模型残差进行GM改正以提高模型精度的方法。研究表明,通过对初始值序列改正后的模型具有较好的适应性,优化改进后的模型预测误差小,预测精度优于新陈更替GM(1,1)模型。 相似文献
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针对源自Stokes-Helmert边值理论的大地水准面计算模型适用性问题,首先详细解析了Stokes-Helmert方法的基本原理和计算模型,研究探讨了该方法与其他现有方法的关联性和差异性,分析比较了Stokes-Helmert计算模型和相同类型模型的技术特点,提出了Stokes-Helmert计算模型的实用改化方法,同时设计了4种分步改化模型的实验验证方案,使用超高阶位模型EGM2008作为数值模拟标准场,对分步改化模型的计算效果进行了数值精度检核,并开展了数据观测噪声影响评估检验,得出了一些有参考和实际应用价值的研究结论。在一定条件下,使用改化Stokes-Helmert方法计算(似)大地水准面可获得优于2cm的内符合度。 相似文献
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利用室内半模试验和颗粒流数值模拟,揭示多层砂土地基扩底桩单桩抗压承载特性及变形特征。结果表明,通过对比分析极限承载力与H_h/D(持力层厚度与扩大头直径之比)的关系可以看出,单桩的抗压极限承载力随H_h/D逐渐增加,当H_h/D超过2.0时,极限承载力基本不再增加,此时的单桩抗压极限承载力稳定在300.01~303.25 N,是H_h/D=0.5时极限承载力(183.83 N)的1.65倍。扩大头下部土体发生局部压缩-剪切破坏,破坏面从扩大头底面边缘向斜下方扩展,在水平方向影响范围达到最大后逐渐向桩内侧收缩;荷载作用越大,地基破坏区域越大,相应的极限抗压承载力也越大;持力层厚度增加,扩大头分担的荷载比例增大,分担的荷载达到稳定需要的桩顶位移也越大,H_h=0.5 D试验扩大头分担的荷载比例稳定时为60%,对应的桩顶位移约为29 mm;桩顶位移达到33 mm后,H_h=1.0~3.0 D试验稳定在63%~65%之间;通过细观颗粒流理论对砂土移动特性的研究发现,持力层厚度从0.5 D增大至2.0 D,破坏面的起始扩展角度从31°增大至42°。数值模拟研究结果与模型试验数据吻合效果良好,证明该方法分析多层砂土地基扩底桩单桩抗压荷载传递机理是可行的。 相似文献
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位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务(Location-based Service,LBS)领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法(Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。 相似文献