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52.
基于重力地质法(GGM)采用卫星重力异常数据反演了中国南海112°E~119°E,16°N~20°N范围1'×1'的海底地形模型,通过船测水深数据的直接格网化结果和ETOP01模型的检核进行了精度评价。结果表明,GGM模型较船测水深的直接格网化结果更为精细,在船测控制点分布均匀的海域,GGM模型能获得比ETOP01模型更高的精度。为进一步验证GGM模型受海底地形特征影响的情况,采用GGM模型与ETOP01模型分别内插出9356个检核点处的水深,并统计得到两模型差值的较差结果平均值为19.560m,标准差为130.156m,相对精度为4.79%。经分析得出:GGM模型与ETOP01模型在坡度变化平缓深海区有着较好的一致性,随着水深的依次变浅,二者的差异逐渐显现,在多海山的海域差异达到最大。最后,为充分发挥重力地质法在海底地形反演中的优势总结了其最佳适用条件。 相似文献
53.
55.
为提高Kriging近似模型在船舶结构性能多维度响应预测方面的适用性,对常规Kriging近似模型进行分区间泛化改进:一是对设计样本点的各个维度(分量)进行划区,并在每一个分区间内采用最优拉丁超立方(OLhd)取样;二是引入比例系数w1组合高斯与指数型相关函数提高模型对数据的泛化能力,从而在每个划分的区间内建立泛化的Kriging近似模型。通过SCH测试函数,验证了构造的分区间泛化Kriging模型有效性。结合参数化建模和改进Kriging近似模型对某过渡肘板和舱口角隅边界进行形状优化,优化第一阶段由改进的近似模型通过多岛遗传算法得到全局初步的最优解,第二阶段在初步解的基础上缩小优化变量范围,由少量的FEM计算即可在小范围内搜寻到精确的最优设计变量。结果表明:分区间泛化Kriging近似模型在预测多维度响应时较常规Kriging模型预测精度更高;分阶段的形状优化流程在保证极小误差和缩小计算成本的情况下能够得到理想的应力分布和重量优化结果,有助于船舶结构的轻量化研究。 相似文献
57.
基于2012年6~8月的实测水汽同位素数据及相关气象数据,对黑河中游夏季昼夜的同位素基本特征、水汽来源方向及潜在蒸发源地进行了研究。结果表明:空气水汽线斜率白天大于夜晚和水汽过量氘值白天大于夜晚,综合说明白天局地蒸发较夜晚强烈;夏季受西风水汽影响显著。其中,6月主要受西风水汽和北冰洋水汽影响,7、8月主要受西风水汽和东南方向水汽影响,且8月受东南方向水汽影响最为明显;水汽运移路径上下垫面地形和气压带移动会影响水汽后向轨迹高度,西北方向上水汽输送通道较顺畅,风速较大,有利于水汽的输送;水汽蒸发源地主要集中在研究区周围及以东、以北部,其次是西北部。绿洲是主要的水汽蒸发源地,其次是城市和河流,白天较夜晚局地蒸发强烈且面积大。 相似文献
58.
以广州市为例,基于城市感知数据、遥感影像等多源数据,采用卷积神经网络对遥感影像进行了语义提取,将提取结果与兴趣点(Points of Interest)样方密度的功能用地识别结果进行补充校验,根据政策和规划文件建立功能用地与主体功能区之间的关联,利用信息熵分析广州市功能用地混合程度,以辅助判别主体功能区,最终得到广州市主体功能区划分结果。将划分结果与《广州市主体功能区规划(2008—2020年)》和《广州市城市总体规划(2017—2035年)》草案对比验证,结果表明文章所提出的方法精准度较高,并能体现广州市空间格局形态,反映主体功能区实际分布情况。 相似文献
59.
为了揭示黑龙江哈尔滨白渔泡国家湿地公园沼泽、林地和农田土壤物理、化学和生物性质的差异,于2018年7月25日~8月2日,在湿地公园内,在天然芦苇(Phragmites australis)沼泽、林地、旱田和水田中设置采样地,采集不同深度(0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm)的土壤样品,测定土壤样品的物理、化学和生物指标。研究结果表明,白渔泡国家湿地公园不同采样地土壤指标存在差异;与天然芦苇沼泽土壤相比,其它采样地土壤的含水量明显偏低,土壤全氮、全磷、碱解氮和有机质含量都明显偏小,水田土壤速效磷含量偏大;天然芦苇沼泽土壤脲酶、硝酸还原酶、纤维素酶、蛋白酶和β-葡萄糖苷酶活性都高于林地和农田土壤,水田0~10 cm和10~20 cm深度土壤的硝酸还原酶活性显著高于旱田和林地;与天然芦苇沼泽土壤相比,旱田土壤小于0.25 mm的小团聚体含量偏大,而其它采样地土壤的各粒级团聚体的比例变化较小,水田土壤团聚体平均重量直径比天然芦苇沼泽和旱田土壤低。 相似文献
60.
以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。 相似文献