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   

基于EEMD和ARIMA的海温预测模型研究          下载免费PDF全文

张莹  谭艳春  彭发定  廖杏杰  余昱昕 《海洋学研究》2019,37(1):9-14

类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。  相似文献   

运用经筋理论针刺治疗中风后痉挛性瘫痪概况     

孙冰  蒋佳  马雁鸿 《应用海洋学学报》2019,35(3):166-168

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中药干预糖尿病前期的研究进展          下载免费PDF全文

段春梅  胡永东  李娜 《应用海洋学学报》2019,35(8):161-163

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新疆喀什地区近60年蒸发皿蒸发变化特征分析     

阿尼克孜·麦麦提 《地下水》2020,(1):197-198

结合新疆喀什地区两个主要水文站1954-2018年蒸发皿蒸发数据,对喀什地区蒸发变化特征进行分析。结果表明:喀什地区年蒸发变化较为平稳,夏季蒸发下降明显,递减变化率为24. 5 mm/10a,秋季蒸发增加趋势较强,递增率为13. 5 mm/10a,其他季节蒸发变化较为平稳。  相似文献   

基于新型高频声学多普勒流速剖面仪的河口近底部边界层观测初探     

兰庭飞  吴昊  唐杰平  李占海  汪亚平 《海洋通报》2019,38(6):640-649

河口物质输运、能量交换与底边界层内的水动力过程密切相关,底边界层参数(如切应力、拖曳系数)的确定至关重要。挪威Nortek公司生产的新型声学多普勒流速剖面仪AD2CP相比传统ADCP具有高频、低噪的优点,可用于高频(16Hz)流速剖面观测,而被广泛应用于底边界层观测的ADV只能测量单点高频流速。本文采用AD2CP在长江口南槽最大浑浊带区域进行座底式观测,并与同步近底部三脚架上ADV的观测结果进行对比。结果表明,使用AD2CP测得的近底部平均流速与ADV的测量结果吻合良好;使用惯性耗散法计算了底切应力,基于ADV的单点高频流速数据计算结果为2.16×10~(-2)～5.69×10~(-1)N/m~2,基于AD2CP的结果为2.09×10~(-2)～4.26×10~(-1)N/m~2,二者范围大致相当。在此基础上,基于AD2CP数据计算出摩阻流速为4.55×10~(-3)～2.06×10~(-2)m/s、底拖曳系数范围为1.84×10~(-4)～2.49×10~(-3),与ADV的计算结果基本一致。此外,由于AD2CP可以获得高频的流速剖面数据,优于单点ADV,具备观测近底部边界层参数和边界层内湍流剖面的潜力。  相似文献   

从肝论治心率失常的研究进展     

房美  张世亮 《应用海洋学学报》2019,35(4):163-164

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中药敷脐疗法治疗不寐的研究概况          下载免费PDF全文

温霏  张珊珊  时吉来 《应用海洋学学报》2019,35(9):157-159

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痛敏穴的探查方法概况          下载免费PDF全文

封秀梅  郑倩华  罗亚男 《应用海洋学学报》2019,35(11):173-175

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A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用     

于野  艾华  贺小军  于树海  钟兴  朱瑞飞 《遥感学报》2020,24(2):107-115

光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。  相似文献