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关注滨海城市竖向避难场所的选址可靠性问题,首先深化确立“竖向避难场所”概念;然后构建竖向避难场所选址可靠性评价模型,综合自然地理要素和建成环境要素,从与灾害直接作用相关的选址暴露性、与应急交通相关的选址敏感性、与应急服务相关的选址适应性3个维度展开,搭建3级评价指标体系;再以天津滨海新区为例、聚焦滨海城市潮洪灾害和人口安全矛盾的集核——临港城区展开实证研究,借助ArcGIS分类与可视化发现:高低可靠性选址之间具有明显的空间分异,可以分解为灾害暴露性的“近岸高?远岸低”分异、交通敏感性的“外围高?中心低”分异、服务适应性的“中心与沿河高?外围低”兼“近港高?远港低”分异。同时发现:商业设施用地选址价值较高,在高可靠性选址中占比第一;中小学和社会福利设施用地选址价值最高,在高可靠性选址中占比第二;文化科研和娱乐康体设施用地在高可靠性选址中占比最小。针对临港城区实证研究结果,提出滨海城市竖向避难场所选址及可靠性提升对策。 相似文献
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基于Jason-2高度计2015年地球物理数据集(GDR)38个周期太平洋海域的全球电离层图(GIM)电离层校正值和双频校正值的数据,分不同季度和不同纬度区域比较二者的差异,结果表明:GIM值与双频校正值之间存在明显的差异,GIM校正值普遍高于双频校正值,说明GIM高估了电离层路径延迟,GIM校正值与双频校正值的差异与季节和纬度区间有关。用梯度下降法得到GIM值的修正方程,将修正方程应用于2016年Jason-2的全年数据,修正后的GIM值与双频校正值十分接近,在各年份中均具有良好的适用性。在单频高度计不能使用电离层双频校正算法的情况下,可以利用不同季度和不同纬度区域的修正方程对同等高度的高度计GIM值进行修正以达到双频校正值的精度水平。 相似文献
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The evolution of energy, energy flux and modal structure of the internal tides(ITs) in the northeastern South China Sea is examined using the measurements at two moorings along a cross-slope section from the deep continental slope to the shallow continental shelf. The energy of both diurnal and semidiurnal ITs clearly shows a~14-day spring-neap cycle, but their phases lag that of barotropic tides, indicating that ITs are not generated on the continental slope. Observations of internal tidal energy flux suggest that they may be generated at the Luzon Strait and propagate west-northwest to the continental slope in the northwestern SCS. Because the continental slope is critical-supercritical with respect to diurnal ITs, about 4.6 kJ/m~2 of the incident energy and 8.7 kW/m of energy flux of diurnal ITs are reduced from the continental slope to the continental shelf. In contrast, the semidiurnal internal tides enter the shelf because of the sub-critical topography with respect to semidiurnal ITs.From the continental slope to the shelf, the vertical structure of diurnal ITs shows significant variation, with dominant Mode 1 on the deep slope and dominant higher modes on the shelf. On the contrary, the vertical structure of the semidiurnal ITs is stable, with dominant Mode 1. 相似文献
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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
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