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1.
2.
利用SMAP卫星雷达资料与美国国家冰雪数据中心(NSIDC)发布的近实时逐日极区网格化海冰密集度数据建立匹配数据集,分析了海冰和海水的L波段雷达后向散射特性差异,建立了基于线性判别分析算法的海冰检测算法。选择Sentinel-1A SAR极地地区的海冰影像对SMAP卫星雷达资料海冰检测产品进行实验验证,结果显示二者的海冰边缘线一致,说明SMAP海冰检测算法具有较高的精度。利用SMAP卫星雷达资料制作了北极和南极地区海冰覆盖图,计算了海冰覆盖面积,通过与美国国家冰雪数据中心(NSIDC)海冰覆盖面积比较发现,SMAP检测的北极地区海冰面积略大于NSIDC,相对偏差为3.3%,SMAP检测的南极地区海冰面积略小于NSIDC,相对偏差为1.8%,表明二者的覆盖面积基本一致,证实了SMAP海冰检测算法的精度。 相似文献
4.
近年来,经济的高速发展使人们寻求更快捷的出行方式和运输方式,飞机的方便快捷使其被大力发展,其安全问题也被人们关注并提上研究日程。基于SPH的方法,使用ANSYS/LS-DYNA软件建立了鸟撞层合板的仿真模型,通过仿真分析了鸟撞的四个阶段,首先研究了临界速度前鸟体初始速度与层合板的接触力及鸟体损伤能量的变化情况,然后对比了鸟体损失能量与鸟体质量的关系。结果表明当冲击速度小于临界速度时,接触力峰值随鸟体速度的增大而增加,速度的变化与鸟体损失能量之间呈抛物线关系。 相似文献
5.
瑞雷面波经常被用来反演地表浅层横波速度,受到越来越广泛的关注。对瑞雷波的研究一般都基于完全弹性介质,而实际地层更接近黏弹性介质,对黏弹性介质中的瑞雷面波进行模拟更具实际意义。本文采用广义标准线性体模型来描述黏弹性介质,并采用交错网格有限差分法对考虑水平自由表面的黏弹介质进行正演模拟,再与弹性介质中的结果进行对比分析。首先采用非线性最优化算法根据期望常数品质因子直接求取松弛时间来拟合常Q模型,并给出广义标准线性固体的具体算例,实施自由表面条件时采用声学-弹性边界近似法,通过剪切模量不变来考虑自由表面上、下横向应力保持连续的条件。对于非自由表面,采用非分裂的多轴卷积完全匹配层来吸收波场。然后对几种典型的数值模型进行正演模拟计算,数值解与解析解的对比验证了本文方法的准确性与有效性,正演结果的对比表明波场尤其是面波频散会受黏弹性影响,因此有必要在面波勘探中考虑黏弹性因素。 相似文献
6.
为研究东海区厚壳贻贝(Mytilus coruscus)遗传多样性,以厚壳贻贝F mtDNA D-loop为标记,对浙江省舟山嵊山岛、宁波渔山岛、温州南麂岛、福建省宁德湾和莆田南日岛五个海区的厚壳贻贝群体进行了遗传分析。结果表明,厚壳贻贝各群体的遗传多样性差异不明显,在5个群体中,宁德群体的遗传多样性相对最丰富;将5个群体作为一个整体时,呈现出较高的单倍型多样性和较低的核苷酸多样性。对厚壳贻贝5个群体间的遗传分化系数(Fst)和基因流(Nm)进行检测,结果显示群体间Fst值都很低,但Nm值都很高(Nm绝对值1),表明5个群体间存在丰富的基因交流。但宁德群体与浙江沿海的3个群体(嵊山、渔山、温州)的Fst值相对较高,且差异显著(P0.5),表明宁德群体与这3个群体间出现遗传分化。本研究旨在为海洋经济贝类资源的保护管理提供理论依据。 相似文献
7.
8.
天气情感地图是一种表达情感相关的专题地图。本文提出了一种基于微博语义的天气情感地图设计方法,基于程序获取了合肥市区2016年6月20日至2016年7月10日暴雨期间带有地理位置的新浪微博数据,通过数据清洗及标准化处理,利用情感词库,结合人工判读,将暴雨天气过程相关情感微博文本数据分为8种情感类别,设计了8种情感着色,结合GIS格网技术与核密度分析方法,制成暴雨天气过程前、中后期情感地图,并分析了暴雨天气过程3个阶段中微博用户多维情感变化。该研究可为政府相关部门在突发性天气灾害过程中制定救助与决策提供参考。 相似文献
9.
潜水蒸发是干旱内陆盆地区地下水的主要排泄方式,但其定量评价存在很大的不确定性,是水均衡分析和水资源评价的难点.在新疆玛纳斯河流域平原区,以溴离子为示踪剂于2017年5月在不同土地利用类型区试验点投溴化钠,分别于2017年8月和2018年8月采样测定溴离子垂向分布,根据溴离子垂向运移速率确定潜水蒸发速率.试验点溴离子的浓度在垂向剖面上的分布呈现单峰形态且峰值上移,根据其峰值上移距离计算得出非沙漠区年平均潜水蒸发量为33.59 mm;不同土地利用类型潜水蒸发由强至弱依次为棉田、荒地、林地和沙漠,年平均蒸发量分别为41.71 mm、34.01 mm、11.28 mm、8.58 mm.溴离子示踪法评价潜水蒸发量的结果与前人相符;潜水蒸发速率与土地利用类型、包气带岩性、土壤体积含水量和潜水埋深有关,岩层粘粒含量越高、含水量越高、越靠近细土平原低地势区,潜水蒸发作用越强. 相似文献
10.
通过野外地质调查与机器学习方法的有机融合,提出了一种基于梯度提升决策树算法的岩性单元填图方法。研究以多龙矿集区为模型试验区,选择1∶5万勘查地球化学数据为基础预测数据,以1∶5万区域地质图为参考,进行基于梯度提升决策树算法的岩性预测填图模型试验。首先选择研究区内小范围空白区开展野外填图,建立原始数据集并初步构建岩性单元与预测数据对应关系;其次利用机器学习方法对预测数据进行多分类任务,进而开展目标填图区预测填图工作;最后通过概率选区选定概率较低目标区,开展进一步的小范围野外地质调查填图,对原始数据和知识库进行补充,迭代循环以上流程,直至预测填图达到要求。试验显示,随着迭代次数的增加,模型精度不断提高,并在7次迭代后模型准确率达到87%。该方法强调在实际应用中野外地质调查与基于机器学习预测填图的深度融合,以及野外实地工作在整个流程中的重要性和不可或缺性;同时能够充分挖掘已有数据资料的有用信息,用于辅助修正已有岩性填图内容,或根据已勘探区资料对邻近的未勘探区进行岩性分类,有效减少野外填图工作量,是对岩性填图方法、地质单元定量预测识别的有益探索,为区域地质填图工作提供了新的参考思路和辅助手段。 相似文献