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1.
DEM的提取是激光雷达数据采集的重要用途之一,但由于目前算法的局限性,无法高精度地自动分类,如何在算法分类的基础上重新进行人工分类,以一定的原则和标准进行重提取从而得到更高精度的DEM,仍然是专业领域的一大难题。本文对某.LAS数据重提取,极大提高了其DEM的精度,为今后相关单位和个人使用TerrSolid软件对机载雷达DEM重提取提供一些经验。  相似文献   
2.
广西土壤有机质空间变异特征及其影响因素研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于广西第二次土壤普查的270个土壤剖面资料,结合1∶50万数字化土壤类型图、土地利用类型图和气象监测数据等资料,利用地统计学和逐步回归分析等方法对广西表层土壤有机质空间变异特征及其影响因素进行了探究。结果表明:广西表层土壤有机质平均含量为3.11±2.19%,变异系数为70.72%,空间分布呈北高南低的趋势。广西表层土壤有机质空间分布受到自然和人为因素的共同影响,土壤类型、成土母质、海拔、土地利用、气候和坡度6个环境因子对全区土壤有机质含量变异的综合解释能力为47.9%。其中,土壤类型是最重要的影响因素,能独立解释其变异的36.0%,海拔和成土母质分别能独立解释28.5%和15.8%。气温对广西土壤有机质空间分布的影响比降水量更加显著,从而造成了广西土壤有机质整体呈南低北高的趋势。同时,土壤有机质对气温的敏感性在一定程度上受到降雨量的制约。此外,研究区农业耕作管理等因素对土壤有机质的影响也不容忽视。  相似文献   
3.
基于16S rRNA高通量基因测序技术,对毛乌素沙地小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)、柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii)根系微域(即根系、根际土、根区土、灌丛间空白土)间的细菌群落多样性和结构差异性进行表征。本研究对各根系微域间细菌群落的Alpha多样性指数进行了单因素方差分析以及基于OTU水平的PCA分析,探究其在根系微域间Alpha和Beta多样性的层级变化,证实了有关植物根系微域生态位分化的报道,并发现锦鸡儿属植物根系微域间细菌群落的多样性和结构组成随着4个微域类型由外及内呈现出显著的层级差异性(P<0.05)。通过对优势细菌群组的结构组成分析,发现锦鸡儿属植物对特定细菌群组具有显著的向根系内筛选富集的作用(P<0.05)。这种植物通过根系微域对特定细菌群组的逐级筛选富集作用,是导致锦鸡儿属植物灌丛下不同生态位间细菌群落结构和组成发生层级变异的主要原因。  相似文献   
4.
边艳  周春山  胡锦灿 《热带地理》2020,40(5):832-842
以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源,从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择,并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现:1)广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性;2)现居住现状(人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间)、家庭生命周期(年龄、家庭规模、子女数量)和经济水平(家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量)等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响;3)家庭生命周期(年龄、家庭规模)、个体因素(教育程度、户籍地)等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4)制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。  相似文献   
5.
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   
6.
摘要:目的 探讨菌株Salinivibrio sp.YH4分泌的丝氨酸蛋白酶EYHS的耐盐性及结构特征。方法 明胶底物酶谱法分析EYHS的耐盐性。应用生物信息学手段对EYHS及6种耐盐的S8家族丝氨酸蛋白酶结构特征进行分析。结果 EYHS在4 mol/L的NaCl溶液中仍具有活性,属于耐盐蛋白酶。EYHS及6种S8家族丝氨酸蛋白酶分子表面的loop区等无规则卷曲所占比例较高,α-螺旋与β-片层则主要位于酶分子内部。EYHS分子表面酸性氨基酸含量较高,且具有弱疏水内核。多序列比对发现蛋白酶的催化三联体两侧存在高度保守的基序和保守的极性氨基酸及芳香族氨基酸,并存在多个保守的Gly与Ala。同源模建和表面电荷分布显示,α螺旋和β片层围成了蛋白酶的催化腔,EYHS活性中心包含由Asp32、His65与Ser215组成的催化三联体,且催化位点区域表面静电势为负。结论 上述结构特征可能有助于耐盐丝氨酸蛋白酶EYHS在高盐环境下维持其稳定性和适度柔性,并有助于其催化功能的发挥,为深入研究耐盐丝氨酸蛋白酶的高盐环境适应性提供了一定的理论依据。  相似文献   
7.
深入探讨了柴达木盆地盐湖区土壤黑碳分布及土气交换特征。研究结果显示,研究区土壤总黑碳含量范围为0.50~6.79 g/kg,平均值达到1.64 g/kg;土壤烟炱组分黑碳含量范围为0.50~4.75 g/kg,平均值达到1.144 g/kg;气溶胶黑碳含量范围为0.34~4.92μg/m~3,平均值达到0.98μg/m~3。柴达木盆地盐湖区盐湖资源的大量开采和工业化生产等可能造成该地区黑碳大量排放。盐湖区土壤黑碳稳定碳同位素值(δ~(13)C_(BC))在-25.33‰~-23.46‰之间变化,平均值为-24.21‰,表明该地区土壤黑碳来源可能受C_3植物和化石燃料来源的共同影响。首次运用逃逸系数探讨了柴达木盆地盐湖区黑碳土气交换行为,结果表明研究区黑碳土气交换行为确实存在,但存在一定程度的模拟不确定性。  相似文献   
8.
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   
9.
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   
10.
Hu  Shengyong  Han  Dandan  Feng  Guorui  Zhang  Ao  Hao  Guocai  Hu  Lanqing  Zhu  Liping  Li  Bo 《Natural Resources Research》2020,29(2):1361-1373

The transfer and evolution of stress among rock blocks directly change the void ratios of crushed rock masses and affect the flow of methane in coal mine gobs. In this study, a Lagrange framework and a discrete element method, along with the soft-sphere model and EDEM numerical software, were used. The compaction processes of rock blocks with diameters of 0.6, 0.8, and 1.0 m were simulated with the degrees of compression set at 0%, 5%, 10%, 15%, 20%, and 25%. This study examines the influence of stress on void ratios of compacted crushed rock masses in coal mine gobs. The results showed that stress was mainly transmitted downward through strong force chains. As the degree of compression increased, the strong force chains extended downward, which resulted in the stress at the upper rock mass to become significantly higher than that at the lower rock mass. It was determined that under different degrees of compression, the rock mass of coal mine gobs could be divided, from the bottom to the top, into a lower insufficient compression zone (ICZ) and an upper sufficient compression zone (SCZ). From bottom to top, the void ratios in the ICZ sharply decreased and those in the SCZ slowly decreased. Void ratios in the ICZ were 1.2–1.7 times higher than those in the SCZ.

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