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目前的大气水汽算法只适用于晴空条件,但是全球大部分时间云层覆盖都处于40%～60%之间。因此,只适用于晴空条件下的大气水汽反演算法,是不能满足应用需求的。而微波具有一定的穿透能力这一特点,使得其在全天候大气水汽探测方面具有很大的发展潜力。本文发展了基于微波辐射计AMSR-E的数据反演大气水汽的算法,利用不同波段间地表发射率之间的线性关系,消去辐射计信号中的地表信息,而AMSR-E的23.8GHz对大气水汽比较敏感,因此用其反演大气水汽,反演的结果和MODIS以及实测的数据进行对比,算法优势明显。 相似文献
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基于AMSR-E的微波波段地表发射率反演——以青藏高原为例 总被引：1，自引：0，他引：1
青藏高原以其独特的特征在气候变化中起着重要的作用,而地表发射率对地表参数和大气参数的准确反演也非常重要,因此本文发展了青藏高原微波波段地表发射率的反演算法.首先通过辐射传输方程对地表发射率的反演算法进行了推导,并利用被动微波一维大气辐射模拟器的模拟数据对算法进行了验证,结果显示了较高的精度.接着结合微波辐射计AMSR-E的亮温数据和MODIS提供的大气廓线数据,利用本文发展的算法反演了青藏高原微波波段的地表发射率.最后,分析了青藏高原地表发射率的时空分布特征:从空间特征上分析,反演结果的空间分布符合青藏高原地表覆盖类型的变化,植被湖泊等可以在反演结果中很明显的显现;从时间特征上分析,在一个月的时间尺度上,发射率随时间变化并不明显,每天的变化值在0.01之内.另外通过对青藏高原裸露地表发射率的时间序列研究发现,地表发射率对降雨有非常敏感的响应.反演结果的合理性表明本文的算法具有可行性,可以利用该算法反演青藏高原的地表发射率并建立长时间序列的地表发射率数据库,为青藏高原其他地球系统参数的遥感反演提供基础,为青藏高原的相关地学研究提供数据支持. 相似文献
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本文分析了盐度驯化前后虹鳟(Oncorhynchus mykiss)鳃、肌肉和肝脏中的非极性脂脂肪酸组成。研究显示,盐度驯化前后虹鳟3种组织器官的非极性脂脂肪酸种类组成没有变化,但非极性脂脂肪酸比例组成出现了组织特异性变化。盐度驯化对虹鳟鳃的非极性脂脂肪酸组成影响不显著,但肌肉和肝脏的非极性脂中饱和脂肪酸(SFA)比例显著下降;肌肉和肝脏C18多不饱和脂肪酸(C18PUFA)、亚麻酸族不饱和脂肪酸(n-3PUFA)和亚油酸族不饱和脂肪酸(n-6PUFA)比例显著上升,非极性脂脂肪酸的不饱和指数(UI)和不饱和率(U/S)显著上升。本研究表明,在盐度驯化中,鳃不是虹鳟主要的能量供给器官,肌肉和肝脏可以分解非极性脂的饱和脂肪酸为虹鳟适应盐度环境供能,是主要的能源供给器官;虹鳟肝脏中C18PUFA的升高可加快内源性LC-PUFA的合成,有利于虹鳟对海水环境的适应和自身的生长发育。 相似文献
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基于犯罪空间分异和建成环境的公共场所侵财犯罪热点预测 总被引：2，自引：0，他引：2
机器学习是当前犯罪热点预测的主流方法,随机森林算法因需要的数据量较小、有较好的预测能力和预测精确度、且有较高的可理解度,更是被广泛应用,代表地理环境和建成环境的多源数据也被广泛用于模型改进的尝试实践中,但这些实践都只考虑研究区整体的预测精度变化情况,并未区分不同区域犯罪热点预测结果的差异及其原因。因此,本文以公共场所侵财犯罪为例,根据历史犯罪分布情况及过往犯罪热点分布规律,将研究区分为稳定高发热点网格、较高发热点网格、偶发热点网格及非热点网格这4类,并依据社会失序理论、日常活动理论和犯罪模式理论,选取城中村范围、路网密度及POI（餐饮、娱乐、商场3类设施）密度这3个具有代表性的协变量加入到随机森林预测模型中,探讨预测结果精度的变化情况。根据2017年26个双周的犯罪热点预测实验的预测结果,得到以下结论：加入协变量后,研究区整体、稳定高发热点网格及较高发热点网格的预测精度都有不同程度的提高,分区模型的精度显著高于整体模型的精度,说明考虑空间分异对提高模型精度起重要作用。 相似文献
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中国矿产资源产业集聚水平测算 总被引：3，自引：0，他引：3
选取2000～2009年中国矿产资源产业五大分行业数据,采用产业地理集中度指数和五省市行业集中度指数对中国矿产资源产业集聚水平(不包括港澳台地区)进行了测算与分析,结果表明,2000～2009年,中国矿产资源产业整体集聚水平较高,但发展速度较慢;从行业层面来看,产业地理集中指数的测算结果显示矿产资源产业各行业之间集聚程度差别较大,发展不平衡,且五大行业集聚水平均呈现先升后降的变化趋势,而五省市行业集中度的测算结果却表明五大行业之间的集聚水平差异较小,这可能是由于非金属采选企业在五省市中分布比较集中所致。 相似文献
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