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1.
“经济—空间”视角下城市中心体系的理论与实证研究之间缺少相互衔接的分析框架。论文通过对经典理论的系统归纳与演绎,建立整体视角下理解城市中心体系形成与发展的理论框架,将城市中心体系的发展规律概括为空间竞争和空间联系2个机制,体现在本地服务功能和非本地功能的空间组织过程,分别形成等级网状结构和专业化点状结构,并相互融合形成“半网格”的城市中心体系,扮演着本地与宏观区域结构之间的“转换发动机”。最后探讨了对实证研究的若干启示,提出城市中心的定义和识别方法应注意与理论研究相互衔接;认为城市中心的本地/非本地功能特征及相应的发展机制亟待实证;认为中心及其空间影响的调控潜力是制定规划政策的前提。 相似文献
2.
对城市中河流滑坡进行变形监测与分析掌握滑坡体形变规律,是滑坡安全性评估的重要手段。针对南宁邕江柳沙半岛滑坡灾后加固过程中稳定性,采用GBInSAR技术对该滑坡进行连续高精度变形监测,同时结合时间序列分析方法获取了该滑坡体的二维形变时间序列图以及特征点的形变时间序列。变形监测与分析结果表明,滑坡体上的加固带处已基本稳定,加固带上大部分PS点的形变在1 mm以内;滑坡体的大部分区域的形变基本在4 mm以内,且形变呈明显的非线性变化;GBInSAR技术可以快速、有效地获取河流滑坡整体形变信息及形变的演化过程。 相似文献
3.
基于1980年、2005年和2015年3期区域精密水准网观测资料,利用线性动态平差模型计算获取大别山地区水准网长期垂直运动速度场图像。研究发现,淮河平原地表下沉较为严重,大别山呈现弱隆升趋势运动,长江谷地边缘地区较大别山区呈现明显的隆升运动。跨郯庐断裂带水准剖面结果显示,垂直运动与地形呈负相关和弱相关。 相似文献
4.
5.
贵州西南部峨眉山玄武岩分布区位于滇黔桂"金三角"北段,区内成矿地质条件优越、找矿前景较好.贵州省地矿局一0五地质大队根据黔西南地区金矿找矿建立的成矿模式,理论指导找矿,近年来成功新发现了赋存于峨眉山玄武岩中的架底大型金矿床和大麦地中型金矿床,在贵州西南部峨眉山玄武岩分布区乃至全国玄武岩分布区实现了原生金矿的重大找矿突破,架底、大麦地两个金矿床地质特征基本一致.通过详实的岩相学研究,并结合扫描电镜(SEM)、电子探针(EPMA)、激光剥蚀-等离子体质谱(LA-ICP-MS)和金物相分析研究,认为金主要以"不可见金"形式赋存于含砷黄铁矿和毒砂中.架底金矿床赋存于峨眉山玄武岩组中的金矿体(Ⅱ矿体)中的金主要以包裹金形式存在于硫化物中,其平均占有率达73.8%,其次为硅酸盐矿物中的金和游离金,其平均占有率分别为15.4%、8.8%;而赋存于构造蚀变体(SBT)中的金矿体(Ⅰ矿体)中的金主要以游离金形式存在,其平均占有率达90.6%,其次以包裹金形式存在于硫化物、硅酸盐矿物和碳酸盐矿物中,可能与样品受后期风化-氧化作用有关.大麦地金矿床赋存于峨眉山玄武岩组中的金矿体(Ⅱ矿体)中的金与赋存于构造蚀变体(SBT)中的金矿体(Ⅰ矿体)中的金的存在形式基本一致,主要以包裹金形式存在于硅酸盐矿物和硫化物中,其平均占有率分别为41.2%、35.6%,其次为游离金,其平均占有率为16.4%. 相似文献
6.
7.
8.
淮河流域秸秆焚烧关键期主要大气污染物浓度时空分布特征 总被引:2,自引:0,他引:2
基于2015年6月淮河流域卫星遥感监测火点信息、环境空气质量监测数据和常规气象观测资料,利用ANUSPLIN和ArcGISKriging方法对气象要素和主要大气污染物浓度空间栅格化,分析了秸秆焚烧关键期内AQI和主要污染物浓度的时空变化特征及其与气温、相对湿度、风速等气象要素的相关关系。结果表明:秸秆焚烧关键期内,淮河流域城市AQI、PM10与PM2.5浓度均明显升高,且与卫星监测火点具有一定时空响应关系。在时间变化上,AQI、PM10与PM2.5浓度6月上中旬呈波动上升,6月下旬趋于回落;在空间分布方面,AQI、PM10与PM2.5浓度三者分布形态相似,总体上呈现"南低北高、两高一低"分布特征;期间AQI、PM10与PM2.5浓度与气温呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关,与风速的相关性不显著。 相似文献
9.
为了使雷电临近预警技术在雷电灾害防御业务中更好地发挥作用,针对电子系统的雷电灾害特点,在传统被动防雷技术基础上,提出基于雷电临近预警的主动防雷技术,应用雷电临近预警和远程控制等技术,开发以B/S结构为架构的雷电临近预警应用系统。对2013年8月—2014年8月福建省泉州市4个无线电监测站的主动防雷应用效果进行两种方法的预警效果检验。检验结果表明:主动防雷技术是对被动防雷技术的一个较好的完善和补充。采用闪电数量对比分析,4个监测站的有效预警率为69%,采用预报评分方法对比分析,4个监测站的平均准确率为53%,对雷电活动发生较为集中的区域预警效果较好,对雷电活动发生较为零散的区域预警效果有所降低。 相似文献
10.
城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19%、94.27%、93.58%、96.63%);(94.20%、97.56%、92.02%、95.68%);(91.48%、98.61%、90.39%、94.87%).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑. 相似文献