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61.
Perspectives on Chinese ground water resources 总被引:1,自引:0,他引:1
62.
流域干旱对淡水湖泊湿地生态系统的影响机制 总被引:1,自引:0,他引:1
在气候变化和人类活动的双重影响下,一些湿地严重退化。其中,流域干旱问题是导致湿地退化的重要原因之一。干旱严重制约着湿地的生态水文过程。一方面,干旱通过造成湿地水量亏缺和水分条件改变,来影响湿地生物和生境条件;另一方面,湿地中的生物对干旱具有一定的适应性,通过个体的形态、生理和行为适应等来避免干旱造成的伤害;同时,这一过程还伴随着生物种群的数量、密度、生物量、分布以及群落的组成、数量、生物量、分布等特征的变化;最终干旱对湿地的影响将体现在湿地规模、构成、格局和功能的变化上。在理论上,干旱作为一种扰动对提高湿地生态系统的耐旱性有一定积极影响,但由于缺少长期的湿地恢复过程研究,这一学术观点并未被广泛认知;长时间的严重干旱则会对湿地生态系统产生不可逆转的影响,导致其退化、消失。 相似文献
63.
在NCEPGDAS中同化MSG和GOES资料 总被引:1,自引:0,他引:1
首次将MSG-2(Meteosat Second Generation-2)卫星上的旋转增强可见光及红外成像仪(Spin—ning Enhanced Visibleand Infrared Imager,SEVIRI)的观测资料同化到美国国家环境预报中心(Na—tional Centers for Environmental Prediction,NCEP)全球资料同化系统(globaldataassimilationsys—tern,GDAS)中。对当前的地球静止业务环境卫星(Geostationary Operational Environmental Satel—lite,GOES)成像仪资料的同化问题也进行了进一步探讨。利用CRTM(The Community Radiative Transfer Model)模式,对SEVIRI辐射率观测资料进行了模拟。为了对红外辐射率资料进行模拟,CRTM模式中的几个关键部分得到改进,例如:动态更新地面发射率资料以及采用了快速精确的气体吸收模块。为了改进对SEVIRI和GOES成像仪辐射率资料的模拟效果,采用了GSICS(The Global Space—Based Inter—Calibration System)标定订正。初步研究结果表明,包含对SEVIRI辐射率资料的水汽通道(6.25和7.35μm)和二氧化碳通道(13.40μm)的同化对GFS(Global Forecast System)6d预报具有显著的正影响;而对其他5个SEVIRI红外窗口通道资料的同化则减小了这种正影响。通过应用GSICS标定算法,订正了SEVIRI和GOES-12成像仪观测资料的偏差,提高了对GFS预报的影响。此外,还需作进一步研究来提高对SEVIRI红外窗口通道辐射率资料同化的有效性。 相似文献
64.
65.
66.
67.
西沱变形体特征及稳定性评价 总被引:2,自引:0,他引:2
瓮纪昌 《地质灾害与环境保护》2004,15(1):13-15
在阐述西沱变形体基本特征的基础上,研究分析变形体变形的主要影响因素——地质环境因素(地形地貌、地层岩性、物质结构)、外界影响因素(降水因素、洪水因素、人为因素、新构造及地震),以及变形体近期变形特征,通过剖面递推系数法计算,对变形体的稳定性进行了评价,为变形体优化整治措施提供依据。 相似文献
68.
为了确保可膨胀波纹管在φ120 mm地质钻井中实现封隔漏失地层的功能,在合理设计8字形波纹管截面形状的基础上,采用有限元理论模拟了不同壁厚和材料的波纹管水力膨胀成形过程,并进行了室内水力膨胀试验。结果表明:波纹管壁厚越薄,膨胀效果越好,但壁厚必须满足抗外挤强度和抗内压强度条件;适用于φ120 mm井眼的8字形波纹管,其材质应符合如下条件。屈强比≤0.6;延伸率≥25%;抗拉强度σb≥410 MPa;试制的波纹管膨胀后最小外径能够满足后续机械膨胀要求,最大膨胀压力为13.6 MPa,符合钻探现场使用条件。研究结果为波纹管野外试验提供了技术支撑。 相似文献
70.
为解决高分辨率遥感影像变化检测中存在底层特征缺乏语义信息、像元级的检测结果存在“椒盐”现象以及监督分类中样本标注自动化程度较低,本文提出一种基于超像元词包特征和主动学习的变化检测方法。首先采用熵率分割算法获取叠加影像的超像元对象;其次提取两期影像像元点对间的邻近相关影像特征(相关度、斜率和截距)和顾及邻域的纹理变化强度特征(均值、方差、同质性和相异性),经线性组合作为像元点对的底层特征;然后基于像元点对底层特征利用BOW模型构建超像元词包特征,并采用一种改进标注策略的主动学习方法从无标记样本池中优选信息量较大的样本,且自动标注样本类别;最后训练分类器模型完成变化检测。通过选用2组不同地区的GF-2影像和Worldview-Ⅱ影像作为数据源进行实验,实验结果中2组数据集的F1分数分别为0.8714、0.8554,正确率分别为0.9148、0.9022,漏检率分别为0.1681、0.1868,误检率分别为0.0852、0.0978。结果表明,该法能有效识别变化区域、提高变化检测精度。此外,传统主动学习方法与改进标注策略的主动学习方法的学习曲线对比显示,改进的标注策略可在较低精度损失下,有效提高样本标注自动化程度。 相似文献