Electron Energy Spectra and e–e Bremsstrahlung from Anisotropic Electron Distributions in Extreme Solar Flares     

Oparin  I. D.  Charikov  Yu. E.  Ovchinnikova  E. P.  Shabalin  A. N. 《Geomagnetism and Aeronomy》2020,60(7):889-895

Geomagnetism and Aeronomy - We study the electron energy spectra of two powerful solar flares SOL2003-10-28T 1106:16 (GOES class X17.2) and SOL2002-07-23T 0018:16 (X4.8) analyzing the HXR and...  相似文献   

Lake Area Percentage in Russian Federation Territory and Its Governing Factors     

Izmailova  A. V.  Korneenkova  N. Yu. 《Water Resources》2020,47(1):13-21

Water Resources - An array of data collected in the Institute of Limnology, Russian Academy of Sciences, in the course of studies aimed to evaluate the total water surface areas has been used to...  相似文献   

Information–Modeling Complex for Assessing the Hydroenvironmental Conditions of Reservoirs     

Motovilov  Yu. G.  Golosov  S. D.  Datsenko  Yu. S.  Zverev  I. S.  Puklakov  V. V.  Fashchevskaya  T. B. 《Water Resources》2020,47(5):751-762

Water Resources - An Information–Modeling Complex has been developed for the information support of managerial decision making in the field of rational use, protection, and restoration of...  相似文献   

Magnetic Fields of Neutron Stars     

Beskin  V. S.  Zagorulia  D. S.  Istomin  A. Yu. 《Astronomy Letters》2021,47(10):686-694

Astronomy Letters - The birth function of neutron stars in magnetic field $$B$$ is estimated for two models of the evolution of radio pulsars corresponding to different directions of evolution of...  相似文献   

海南省连片贫困地区农户致贫风险分析   总被引：4，自引：1，他引：3  

张金萍  宋伟  林丹  余珍鑫  李庭筠  罗邱戈  程叶青 《地理科学》2020,40(4):608-616

农村贫困与减贫是世界性难题,也是中国各级政府高度重视并着力解决的重大民生问题。基于农户及致贫风险的文献梳理,从区位、社会和劳动力3个要素维度构建了农户致贫风险分析的二元Logistic回归模型。采用484户农户问卷调查数据,分析了海南省连片贫困地区农户的致贫风险,提出有效减贫和持续发展对策。研究发现:① 海南连片贫困地区生态环境良好但贫困发生率较高,家庭劳动力较充裕但受教育水平较低,子女教育支出负担重,因病因残致贫比例较高,女性务工人口较多,农户自身脱贫致富的发展动力不足。② 海拔高度200 m以下、男性户主、拥有残疾或患病成员、务工人口比例低、女性务工人员占比高、以及单位劳动力供养学生数高的农户具有更大的致贫风险。③ 研究未发现女性户主、少数民族、低受教育水平户主、大型规模家庭有更高的致贫风险,女性成员比例、抚养比等因素对农户贫困影响较小。激发农户内生动力、大力发展特色化和规模化农业、增加农户就业机会、加强针对农民工、女性务工人员和病残群体的社会保障等减贫政策制定实施是实现脱贫攻坚目标的重要途径。  相似文献   

城市内涝灾害受灾人口评估方法与实证研究：以哈尔滨市道里区为例     

陈鹏  赵洪阳  张继权  张硕  鲍建华  刘晓静 《地理科学》2020,40(1):158-164

城市内涝灾害频发,对居民生命安全造成严重威胁,为提高城市内涝灾害受灾人口评估精度,提出一种更为精确的受灾人口评估方法。以哈尔滨市道里区为研究区,以城市内涝灾害受灾人口为研究对象,运用一、二维非恒定流为主控方程,构建城市内涝数值模拟模型,并结合受灾人口分布特点,综合构建基于土地利用的人口随时间变化的计算模型。实现在模拟内涝灾害影响范围基础上,利用受灾人口计算模型提取白天与夜晚受灾人口分布情况。结果表明：研究区在百年一遇降雨情景下,有25条街道会发生不同程度积水,积水深度范围值为0.10~1.42 m;此级别内涝灾害在白天11条街道受灾人口数量最大值达到3 500人,夜晚10条街道受灾人口数量最大值为720人。  相似文献   

基于地理核心素养的新高考地理试题分析与复习策略--以浙江省2019年4月选考29题为例     

彭清思  范泰洋 《地理教学》2020,(8):54-57

新高考地理试题不仅承载着选拔和教育功能,也是体现立德树人、检验学生核心素养达成与否的重要途径。本文以浙江省2019年4月选考综合题29题为例,从区域认知、综合思维、人地协调观、地理实践力四大地理学科核心素养角度进行分析,解读试题对核心素养的考查,并提出相应的复习策略,以期为地理教师指导学生高考复习提供导向。  相似文献   

敦煌-格尔木铁路沿线风动力环境特征     

鱼燕萍  张克存  安志山  张余 《中国沙漠》2020,40(1):41-48

敦煌-格尔木铁路沿线地形复杂、起沙因素多变、沙源丰富，沙害问题日益严重。目前对其风沙活动规律还未有研究，不利于防沙工作的开展。为此，通过对自北向南的5个观测点（S1、S2、S3、S4、S5）风速和风向的观测、计算和分析，利用平均风速、起沙风况及输沙势对敦格铁路沿线的风动力环境特征进行研究。结果表明：S5、S4和S3的风况对铁路风沙灾害防治意义较大。S5年平均风速、起沙风频率和输沙势最大，春季风沙活动最为强烈，且风向单一、风力强劲，风沙运动方向基本与铁路垂直，沙粒易在铁路附近堆积。S4夏季风沙活动最为强烈；S3春季风沙活动最为强烈，且风向单一，S4和S3的风沙运动方向与铁路夹角小于90°，附近沙源广阔，铁路易受风沙侵蚀，阻碍交通运营。  相似文献   

毛乌素沙地锦鸡儿（Caragana）根系微域细菌群落多样性特征     

周子渊  于明含  丁国栋  高广磊  何莹莹 《中国沙漠》2020,40(4):128-137

基于16S rRNA高通量基因测序技术，对毛乌素沙地小叶锦鸡儿（Caragana microphylla)、柠条锦鸡儿（Caragana korshinskii）根系微域（即根系、根际土、根区土、灌丛间空白土）间的细菌群落多样性和结构差异性进行表征。本研究对各根系微域间细菌群落的Alpha多样性指数进行了单因素方差分析以及基于OTU水平的PCA分析，探究其在根系微域间Alpha和Beta多样性的层级变化，证实了有关植物根系微域生态位分化的报道，并发现锦鸡儿属植物根系微域间细菌群落的多样性和结构组成随着4个微域类型由外及内呈现出显著的层级差异性（P<0.05）。通过对优势细菌群组的结构组成分析，发现锦鸡儿属植物对特定细菌群组具有显著的向根系内筛选富集的作用（P<0.05）。这种植物通过根系微域对特定细菌群组的逐级筛选富集作用，是导致锦鸡儿属植物灌丛下不同生态位间细菌群落结构和组成发生层级变异的主要原因。  相似文献   

A machine learning approach for predicting computational intensity and domain decomposition in parallel geoprocessing     

Peng Yue  Fan Gao  Boyi Shangguan  Zheren Yan 《International journal of geographical information science》2020,34(11):2243-2274

ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.  相似文献