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1.
《Limnologica》2019
There is major uncertainty in the responses of litter decomposition to the inundation regimes in field studies, mainly because of the difficulties in identification of the individual effect of duration and frequency using field studies alone. The interactive role of inundation regime and litter quality also remains unclear. The responses of mass loss to simulated inundation regime (duration and frequency) and litter quality were investigated in leaves of Carex brevicuspis and leaves and stems of Miscanthus sacchariflorus from Dongting Lake, China. Three litter types differing in litter quality were incubated under seven different inundations over 360 days (three single inundations of 90, 180, and 360 days; three repeated 180-day inundations of 2, 3, and 6 times; and no inundations) in a pond near Dongting Lake. Initial N and P contents were highest in C. brevicuspis leaves, intermediate in M. sacchariflorus leaves, and lowest in M. sacchariflorus stems, whereas the organic C, cellulose, and lignin contents were ranked in the opposite order among the three litter types. Decomposition rate was highest in M. sacchariflorus leaves (0.00222–0.00900 day−1), intermediate in C. brevicuspis leaves (0.00135–0.00500 day−1), and lowest in M. sacchariflorus stems (0.00080–0.00100 day−1). The decomposition rate of both C. brevicuspis and M. sacchariflorus leaves increased with increasing inundation duration or decreasing frequency. However, both duration and frequency of inundation had no effect on decomposition of M. sacchariflorus stems. At the end of the incubation, N mineralization was complete in leaf litters with increasing rates with increasing inundation duration or decreasing inundation frequency, but accumulation was found in M. sacchariflorus stems. Organic C decayed quickly in both leaf litters compared with the stem litter. These data indicate that inundation regime has no effect on the decomposition of refractory stem litter while prolonged and stable inundation stimulates the degradation of labile leaf litter. 相似文献
2.
利用北天山地区2016~2019年观测的4期流动重力观测资料,分析研究一年尺度的重力场动态变化特征,并利用小波分析方法,将不同场源深度的重力异常进行分离。通过功率谱分析,获取各阶小波重力细节对应的场源深度。研究结果表明,2017年8月9日精河MS6.6地震前,震中位于负值集中区,四阶小波重力细节显示震中附近出现明显的四象限分布;2020年1月16日库车MS5.6地震前,震中位于负值区,小波重力细节整体量值较小;功率谱估算的场源近似深度与2次地震的震源深度相近。 相似文献
3.
针对实际工程应用中遇到的参数带有范围约束的情形,提出带椭球约束的平差算法,并给出其具体模型和解算步骤。数值模拟实验和病态测边网数据计算表明,在处理病态问题时,最小二乘平差(least-squares,LS)已不适用,而与岭估计、奇异值分解法(singular value decomposition,SVD)以及不等式约束相比,本文算法精度更高。 相似文献
4.
Koichi Hashiguchi 《国际地质力学数值与分析法杂志》2018,42(13):1554-1564
5.
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
6.
高分三号SAR影像双阈值变化检测 总被引:1,自引:1,他引:0
双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。 相似文献
7.
贺兰山—银川地堑及邻区地质结构复杂,对该区域深浅结构特征的研究具有重要意义.本文采用重力归一化总梯度成像和二维小波多尺度分解方法对研究区内重力异常进行了垂向和横向构造分析.重力归一化总梯度成像结果显示高低转换带的倾角、倾向与地质上的贺兰山东麓断裂、银川断裂和黄河断裂分布吻合较好,贺兰山西麓断裂与贺兰山东麓断裂汇交深度约18 km,银川断裂与黄河断裂汇交深度约25 km;二维小波多尺度分解成像结果表明正谊关断裂、贺兰山西麓断裂、芦花台断裂和银川断裂为上地壳断裂,贺兰山东麓断裂、青铜峡—固原断裂以及黄河断裂为下地壳断裂,且这三大断裂可能分别是阿拉善地块东南边界和鄂尔多斯地块西南边界;1739年平罗M 8.0古地震震中与银川断裂在重力剖面深度约15 km汇交,其垂向高低梯度为强变形带,同时古地震震中位于重力正负异常转换部位的低值区,据此可推断此次古地震的发震构造是银川断裂.这些结论可提高对贺兰山—银川地堑及邻区地质结构的认识,为该区地壳动力学过程及强震的孕震机理研究提供一定的科学依据. 相似文献
8.
因GNSS系统间观测噪声、轨道精度的差异,采用经验权比进行组合定位难以得到最优结果。基于此,在GPS/GLONASS/BDS组合定位中引入Helmert方差分量估计,对GPS/GLONASS/BDS组合单点定位和基线解算中各系统观测值进行合理定权。实验表明,采用该方法确定的伪距观测值最佳权比为5∶1∶1,相位观测值最佳权比为1∶1∶1,有效提高了GPS/GLONASS/BDS组合定位的精度和可靠性。 相似文献
9.
朱杰 《地震地磁观测与研究》2019,40(5):70-78
为了解决元谋地电场观测数据的噪声干扰问题,采用小波阈值去噪的方法,根据元谋地电场观测数据特征,选取适当的阈值及不同的小波函数、分解层数进行研究。综合各小波函数去噪效果,通过对相对误差、均方根误差、信噪比等指标进行评价,确定适合元谋地电场观测数据去噪的阈值为软阈值函数、分层阈值;最优小波函数分别为Sym4、Sym5、db6和db8;分解层数分别为5、7、9。最后应用研究结果处理实际地电场观测数据,取得了较好的去噪效果。 相似文献
10.
基于时长38天的海表风场实测数据,应用经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和小波分解(Wavelet Decomposition, WD)这两种数据处理方法首先对涡相关法中的截断时间尺度(CutoffTimescale,CTS)进行估算,结果显示:基于EMD与WD方法估算出的CTS一般都在40秒左右(EMD的结果略小),远远小于传统涡相关法中CTS的取值(固定为10分钟),且EMD和WD的使用使得每一段数据都能够根据自身的湍流特点而获得合适的CTS; EMD方法和WD方法有效的去除了计算结果中的非湍部分,且对通量传输方向的刻画也更加合理,极大提高了通量的计算精度,所得通量与传统方法计算的通量偏差平均值高达45%;研究还对EMD和WD的优缺点进行了对比分析,结果表明EMD相比于WD有更高的自主性,而WD对信号的分离程度则更高。 相似文献