基于已知特征平面的移动测量系统安置参数检校     

张顺  张帆  李珂 《北京测绘》2020,(3):437-442

安置误差是影响移动测量系统激光点云精度的主要因素之一。当激光点云中存在特征平面时,安置误差会导致该平面与真实平面之间产生较大的偏差,如果存在多个空间上位置关系较好的特征平面,就能够全面反映出系统的安置误差。本文以此为依据,给出了一种基于已知特征平面的移动测量系统安置参数检校方法,并详细阐述了检校场的布设、数据获取及处理等内容。实验证明,该方法是一种简单、可靠的检校方法,具有较高的实用性。  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   

大西安地区土地利用类型时空演变分析          下载免费PDF全文

马新萍  韩申山  王磊  王建兴  许晓婷 《干旱区地理》2020,43(2):499-507

通过多种方法分析大西安地区土地利用类型演变特征、空间变化特征及其影响因素，旨在为大西安地区土地利用优化发展提供科学基础。在GIS和RS技术的支持下，对区域1996年、2006年、2016年3期LANDSAT TM（OLI）遥感影像进行解译，采用土地利用转移矩阵和土地利用变化模型对大西安1996 年以来土地利用类型和土地覆被时空动态变化进行量化分析，结果表明：（1） 大西安近20 a来建设用地面积不断增加，耕地、林业用地面积总体减少，草地小幅增加，水域略有萎缩，各地类间相互转换频繁。（2） 土地利用综合程度较高且不断加强，土地利用结构趋于均衡。（3） 空间变化上，土地利用变化区域差异显著，建设用地、耕地、林业用地重心转移的速度呈现出先快后慢的阶段性特征。（4） 综合相关文献，大西安地区土地利用变化的驱动因素主要为政策因素。论文从时空变化角度首次提出大西安地区的土地利用演变规律，该结果可为大西安地区发展过程中的土地优化提供科学基础。  相似文献   

乡村空间重构的理论研究进展与理论框架构建     

金利霞  文志敏  范建红  杜志威 《热带地理》2020,40(5):765-774

在新时代城乡融合发展、乡村地域人地关系日益复杂的背景下，乡村空间重构成为乡村地理学研究的重要课题。西方“后生产主义”语境下，乡村空间研究开始出现消费转向、社会-文化转向和后现代转向，多功能、全球化乡村转型与空间重构研究成为西方乡村空间研究的热点；国内研究主要基于乡村地理学人地关系地域系统理论展开乡村空间重构过程—机理—调控研究以及微观视角下农户经济空间行为研究；当前，中国乡村空间重构呈现自上而下的政治经济学转型特征，具有中国特色的农村集体组织与政府、企业、个人等其他主体之间的空间-权力关系成为乡村空间重构的重要视角。政治经济地理学及“社会-空间”二元辩证法为乡村空间重构研究提供了很好的研究范式与研究方法，乡村空间重构研究应系统整合空间生产、主体能动性、土地资本化、社会关系网络、人地关系地域系统和农户地理等政治经济学、地理学理论，强化自然、经济、社会和文化等多要素相互作用及其空间响应机制研究，重点开展多要素多维度的乡村空间格局形成及演变规律研究、乡村社会空间再生产研究、能动性视角下乡村劳动力空间生产研究、政府政策制度与城乡空间治理体系创新研究。  相似文献   

两株南极枝孢霉属真菌Cladosporium sp.NJF4和NJF6的次级代谢产物研究          下载免费PDF全文

常俊男  田晓清  樊成奇  黄金昌  陆亚男  韩清华 《极地研究》2020,32(1):60-67

南极因其独特的自然环境成为潜在、重要的微生物资源库,是产生新型生物活性物质和先导化合物菌株的潜在种源地,南极微生物正在成为创新药物研究新的重要资源。虽然近年来对南极微生物次级代谢产物的研究逐渐增加,但与温带和热带微生物研究相比仍处于初级阶段。对从南极普里兹湾海洋沉积物中获得的两株枝孢霉属真菌Cladosporium sp. NJF4和NJF6进行次级代谢产物分离及结构鉴定,获得20个化合物。化合物结构类型包括甾醇(1)、倍半萜类(7—8)、生物碱类(9—14)、二酮哌嗪(2—5、15—17)、芳香酸(6、18—19)等,其中倍半萜类(7—8)为首次从枝孢霉属真菌中分离得到,以上研究将为丰富南极微生物次级代谢产物库奠定一定的研究基础。  相似文献   

三元插层材料的合成及其在聚丙烯老化中的应用          下载免费PDF全文

郭凡  刘志启  王庭胜  李丽娟  李娜 《盐湖研究》2020,28(3)

以FeCl3?6H2O、NiCl2?6H2O、MgCl2?6H2O为原料，以NaOH为沉淀剂采用水热法合成了镁镍铁水滑石 (MgNiFe-LDH)，通过X射线衍射 (XRD)、傅里叶变换红外光谱 (FTIR) 和扫描电镜 (SEM) 分析了MgNiFe-LDH结构及形貌，探讨了不同陈化时间和水热温度对MgNiFe-LDH合成的影响。将制得的MgNiFe-LDH添加至聚丙烯 (PP) 中，制备MgNiFe-LDH/PP复合材料，通过对材料的加速老化测其力学性能，研究了添加MgNiFe-LDH前后材料力学性能的差异。研究结果表明，当Mg2+:Ni2+:Fe3+=2:1:1，反应温度为140℃、陈化时间为24 h时，合成的MgNiFe-LDH为片状，形貌较为规整，颗粒粒径约为2μm；经加速老化后，填充MgNiFe-LDH 复合材料的抗老化性能优于纯PP，当MgNiFe-LDH的填充量为6 wt% 复合材料拉伸强度不变，可明显提高PP的抗老化性能。  相似文献   

柴达木盆地碱山深钻的硼同位素地球化学特征          下载免费PDF全文

卢胜城  韩文霞  韩凤清  马云麒  吕爽 《盐湖研究》2020,28(1):60-68

沉积物硼(B)同位素组成可以反映其地质成因及经历的地质过程,因此在许多领域的研究中都有较为广泛的应用。通过对位于柴达木盆地碱山背斜顶部的SG-1b钻孔沉积物(7.3～1.6 Ma)水溶组分的B同位素研究,发现钻孔沉积物B含量在38.55～172.3μg/g之间,平均含量为87.6μg/g;δ~(11)B值的变化范围在3.61‰～16.26‰之间,平均值为10.65‰,B含量与δ~(11)B值具有一定的正相关关系。进一步分析表明,受到碱山背斜构造隆升以及晚新生代以来气候干旱化的影响,柴西古湖逐渐咸化萎缩,沉积环境以及碳酸盐含量、粘土矿物含量及其矿物组合等也在发生变化,B含量和δ~(11)B值自钻孔底部向上的逐步增加以及后期的急剧增加,与水溶离子含量以及矿物和粒度等的变化一致,这说明柴达木盆地晚中新世以来湖泊沉积物的B含量和δ~(11)B值可以很好地反映研究区气候和湖水的演化过程,共同指示了研究区自7.3 Ma以来气候的持续干旱化和湖水盐度的逐步增加,以及3.3Ma以来干旱化和湖水浓缩过程的加剧。  相似文献   

Fe₃O₄/Mg(OH)₂复合材料的制备及形貌控制          下载免费PDF全文

韩文生  李丽娟  宋富根  时东  张禹泽  李娜  郭凡 《盐湖研究》2020,28(3):93-98

通过种子沉积法制备出Fe_3O_4/Mg(OH)_2复合材料并进行XRD、SEM测试分析。探究了氨水的浓度与加入速度、搅拌速度及等因素对磁性复合材料形貌的影响。氨水浓度与注入速度的降低,对氢氧化镁基体形貌的影响是相同的,但要使合成磁性复合材料形貌和四氧化三铁粒子在氢氧化镁中分散性均匀,应控制氨水浓度(ω=2.5%)或加入速度在一个合理的较低值。  相似文献   

Post-earthquake economic resilience and recovery efficiency in the border areas of the Tibetan Plateau: A case study of areas affected by the Wenchuan Ms 8.0 Earthquake in Sichuan,China in 2008     

Zhou  Kan  Liu  Baoyin  Fan  Jie 《地理学报(英文版)》2020,30(8):1363-1381

Journal of Geographical Sciences - The border areas of the Tibetan Plateau and the neighboring mountainous areas have a high incidence of earthquakes with a magnitude greater than Ms 5.0, as well...  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