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1.
利用最新发布的CALIPSO产品,构建了2007-2017年中国沙尘气溶胶的三维分布,并结合HYSPLIT-4模式和再分析数据,探讨了沙尘的三维输送过程。结果表明:中国的沙尘排放源区主要是塔克拉玛干沙漠和巴丹吉林沙漠,沙尘气溶胶出现频率分别为60%和35%。塔克拉玛干沙漠排放的沙尘主要(50%~70%)停留在源地0~6 000 m高度,少部分向东输送至甘肃和内蒙古;巴丹吉林沙漠排放的沙尘则主要向东输送。中国沙尘排放量在春季最大,向东输送最强;夏季,东亚夏季风限制了沙尘向东输送;秋季,沙尘排放减弱,输送强度和夏季相当;沙尘排放量在冬季最小,输送最弱。夏季,沙尘在输送过程中可被抬升至高度5 000 m以上,春季次之,秋、冬季的沙尘主要在低层大气输送。沙尘在向东输送的过程中被抬升并和当地人为污染物混合变为污染性沙尘,华北地区污染性沙尘出现频率高达30%;输送到海洋的沙尘也会与洋面上(0~3 000 m高度)的海盐气溶胶混合,出现频率约为10%。  相似文献   
2.
为建立高精度的边坡位移预测模型,采用相空间重构(PSR)将边坡位移时间序列数据转换为多维数据,同时构造小波核函数改进的支持向量机模型,建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机(SVM)模型、小波支持向量机(WSVM)模型和基于相空间重构的支持向量机(PSR-SVM)模型预测结果进行对比,通过平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)和均方根误差(RMSE)3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明,PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型,边坡位移预测的精度明显提升。  相似文献   
3.
参对光照变化非常敏感,研究刺参对光照的分子响应非常重要。本研究应用RNA测序获取了刺参暴露于强光(“强光”)、正常光照(“对照”)和完全黑暗(“黑暗”)环境下体壁的基因表达谱情况,通过“对照”与“黑暗”,“对照”与“强光”和“黑暗”与“强光”的比较,在|log2 ratio|≥1和FDR≤0.001的标准下分别发现了1161、113和1705个差异表达基因(DEGs)。基因本体分析表明,“cellular process”和“binding”在“生物过程”和“分子功能”类别中的DEGs富集最多,而“cell”和“cell part”在“细胞组分”类别中的DEGs富集最多。将DEGs与Kyoto Encyclopedia基因和基因组数据库上的于214、41和229条通路进行比对,发现了51、2和57条通路分别显著富集。本研究发现的光特异性DEGs可作为深入研究刺参对光照变化的生化适应机制的重要目标基因。  相似文献   
4.
对生态地理学的概念进行了详细讨论和辨析,并将它与相近学科如生物地理学、生态地理区划、宏生态学等进行了比较分析,界定了生态地理学的概念。研究认为:生态地理学是生态学和地理学的交叉学科,是研究生态系统各组分关系和生态过程的地理空间分布格局或/和时间演变规律及其与地理环境耦合机制的学科。生态地理学的目的是揭示不同环境梯度下或不同时间尺度上生态系统各组分关系和生态过程的普适性规律及其成因。同时,结合国内外野外实验平台介绍,在全球变化等研究领域列举了经典案例进行分析:全球不同气候带森林凋落物分解和碳汇功能的研究;中国不同陆地生态系统碳通量和碳汇功能研究;中国东北样带和南北样带陆地生态系统的脆弱性与适应性研究;中国北方草地样带尺度的生态系统生态学研究。主要目的是在辨析生态地理学概念的基础上指出未来发展方向,推动生态地理学的发展。  相似文献   
5.
利用鄂尔多斯地块及其周缘1970~2014年的垂直形变速率场资料,借助负位错反演研究该区域长期应变积累。结果表明,地块东北缘山西断陷带中北段年均能量积累增量、剪应力强度都较高,西南缘六盘山断裂与渭河断裂西段次之;山西断陷带中南段至晋陕交界处年均剪应力强度较高且显示一定程度的能量积累;西秦岭构造区尤其西秦岭北缘断裂西段、晋冀蒙交界区也反映一定程度的能量积累特性。  相似文献   
6.
High-performance simulation of flow dynamics remains a major challenge in the use of physical-based, fully distributed hydrologic models. Parallel computing has been widely used to overcome efficiency limitation by partitioning a basin into sub-basins and executing calculations among multiple processors. However, existing partition-based parallelization strategies are still hampered by the dependency between inter-connected sub-basins. This study proposed a particle-set strategy to parallelize the flow-path network (FPN) model for achieving higher performance in the simulation of flow dynamics. The FPN model replaced the hydrological calculations on sub-basins with the movements of water packages along the upstream and downstream flow paths. Unlike previous partition-based task decomposition approaches, the proposed particle-set strategy decomposes the computational workload by randomly allocating runoff particles to concurrent computing processors. Simulation experiments of the flow routing process were undertaken to validate the developed particle-set FPN model. The outcomes of hourly outlet discharges were compared with field gauged records, and up to 128 computing processors were tested to explore its speedup capability in parallel computing. The experimental results showed that the proposed framework can achieve similar prediction accuracy and parallel efficiency to that of the Triangulated Irregular Network (TIN)-based Real-Time Integrated Basin Simulator (tRIBS).  相似文献   
7.
采用香港11个GPS测站的观测资料进行1 h、2 h、3 h和4h静态PPP解算,获得4组PPP坐标序列,利用调和分析求取11个测站处8个主要分潮的负荷位移参数(振幅和相位),将其与海潮模型计算的负荷位移参数进行对比,并比较分析PPP反演值与海潮模型值改正海潮负荷信号的效果。结果表明,垂直和水平方向上,不同PPP结果反演8个分潮的负荷位移分别具有约5 mm和7 mm的差异;PPP反演8个分潮垂向负荷位移优于全球海潮模型,但水平方向上的反演效果稍弱。  相似文献   
8.
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   
9.
《Astroparticle Physics》2002,16(4):183-386
Frequency distributions of local muon densities in high-energy extensive air showers (EAS) are presented as signature of the primary cosmic ray energy spectrum in the knee region. Together with the gross shower variables like shower core position, angle of incidence, and the shower sizes, the KASCADE experiment is able to measure local muon densities for two different muon energy thresholds. The spectra have been reconstructed for various core distances, as well as for particular subsamples, classified on the basis of the shower size ratio Nμ/Ne. The measured density spectra of the total sample exhibit clear kinks reflecting the knee of the primary energy spectrum. While relatively sharp changes of the slopes are observed in the spectrum of EAS with small values of the shower size ratio, no such feature is detected at EAS of large Nμ/Ne ratio in the energy range of 1–10 PeV. Comparing the spectra for various thresholds and core distances with detailed Monte Carlo simulations the validity of EAS simulations is discussed.  相似文献   
10.
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