聪明女人的美丽冬天

冬天，是许多女人不喜欢过的季节，因为一些美丽的时装，亮丽的首饰都被厚重的衣物所遮盖。但，这并不是绝对，因为在你的眼前，也会不时出现一道道亮丽的风景线。她们是如何做到的呢，我们介绍一些技巧。     

用基于Givens变换的QR分解计算类GPS广播星历参数

分析研究类GPS广播星历参数拟合算法的必要性,来介绍可用于解最小二乘问题的Givens变换,讨论使用Givens变换计算MEO和小倾角GEO卫星的类GPS广播星历参数的适用性,并用模拟数据进行验证。     

基于GIS和RS的区域氧气生产量模拟——以哈尔滨市为例

随着对气候变化研究的深入,大气中氧气含量变化也应引起关注。本研究利用绿色植物光合作用产生有机碳和氧气的原理,通过模拟植物各级生产力,估算出区域氧气生产量。利用MODIS的GPP产品,通过投影转换、影像裁切等处理,与GIS融合,采用C-FIX模型估算区域NPP、NEP,实现区域氧气生产量的总量估算和空间分布。以哈尔滨市为例估算了2008年区域氧气生产量,主要结论如下：①2008年哈尔滨市生产净氧气量394423.95t,植物自养呼吸消耗占初始氧气生产量的30.787%,异养呼吸消耗占0.001%,初始氧气生产量越多,植物自养呼吸消耗和异养呼吸消耗也多;②哈尔滨市处于高寒地带,2-12月氧气生产量基本趋近于0,夏季最高,秋季略高于春季;③哈尔滨市各月及全年以阿城区氧气产量最多,呼兰区、松北区次之,主城区即南岗区、道里区、道外区、香坊区及平房区最低。本研究采用RS、GIS等技术,利用植物光合作用原理,实现了区域氧气生产日、月、年总量估算和空间分布变化,为区域氧气生产量的估算提出了新的思路,为研究大气中氧气含量的变化和评价人类生活环境质量提供了依据。     

谈谈地名规划的城市特色

一、背景接触一座城市,首先要打交道的就是各类地名,有特色的地名能让人们对这座城市的第一印象更为深刻。地名营造的特殊氛围能增加人们对城市的好奇和向往,也能让人们在回忆中清晰地对这座城市的地名特色有所界定。     

遗传算法优化的支持向量机湿地遥感分类——以洪河国家级自然保护区为例

湿地遥感分类作为湿地管理、监测与评价的重要手段,受到了广泛的关注。遗传算法(GA)借鉴了生物进化规律进行启发式搜索寻优,支持向量机(SVM)是一种新型的空间数据挖掘方法,二者相结合可以发挥各自的优势,寻找到支持向量机的全局最优参数,从而较准确地对湿地进行遥感分类。以洪河自然保护区为例,采用遗传算法优化的支持向量机方法进行了湿地遥感分类研究。同格网搜索下的支持向量机湿地遥感分类及最大似然监督分类对比,结果表明,遗传算法优化较格网搜索方式总精度提高了7.29%,较最大似然监督分类提高了12.06%,方法改善了沼泽、草地与裸地三种地物间的区分,是湿地遥感分类的有效手段。     

济源市能见度特征及其影响因素分析

利用济源市2001年1月-2010年12月的地面自动观测资料,统计了该市能见度日变化和月、季变化特征。结果表明,济源市能见度日变化曲线表现为一峰一谷,峰值出现在14-17时,低值主要出现在日出前后。能见度的季节变化特征表现为春季最好,冬秋次之,夏季最差,且夏季、冬季低能见度天气频发。对济源市能见度变化特征影响最大的气象因素是风场。三面环山东部开口的马蹄型地形,导致济源市吹偏东风时空气受阻抬升,相对湿度增大,有利于雾的形成,使能见度降低。由于济源市属大陆性季风气候,夏季盛行偏东风,因而在温度最高、大气湍流最为旺盛的夏季,能见度反而最差。地形作用和人类活动等非气象因素对济源市能见度变化的影响也占一定比重。     

肇东地区一次大暴雨天气过程分析

本文分析2008年7月5～6日发生在肇东地区的一场大暴雨的原因。主要是从环流背景、物理量场、卫星云图和雷达探测几个角度进行分析,从环流形式上水汽条件到卫星云图的定量估测以及雷达回波显示和回波移动,我们得出了这次降水的主要影响因子和特征。特别是卫星云图定量估测降水的使用,在这次降水过程发挥了良好的效果。     

百叶箱和通风防辐射罩气温观测系统的数据对比与订正

气温是常规地面气象观测的基本要素,其观测方法和误差直接关系到对大气过程的理解和预报精度。开展不同气温观测系统间的对比和分析,保证观测数据的准确性和可比较性,对大气科学以及天气气候的预测、预报研究具有重要意义。本文利用2009年9月至2010年8月的对比实验数据,分析了百叶箱气温观测系统和通风防辐射罩气温观测系统的数据差异,讨论了系统误差与环境温度以及辐射误差与太阳辐射和环境风速之间的关系,给出了相应的订正方法,最后对订正效果进行了检验。结果表明:与通风防辐射罩的气温数据相比,百叶箱的气温数据偏高,其中夜间平均偏高0.19°C,白天平均偏高0.29°C;系统误差是环境温度的一元线性函数,气温每升高1°C,系统误差就会增加0.006°C左右;辐射误差是太阳辐射与环境风速互相耦合作用的结果:太阳辐射有较强的增温效应,与辐射误差呈现近似的抛物线函数关系;环境风速有较好的冷却效应,与辐射误差呈现出近似的负指数函数关系;经误差订正后,夜间和白天的数据误差均减小到了0.0°C,-0.2~0.2°C的样本比例分别从订正前的64.5%和45.3%提高到了83.7%和80.6%,一致率提高到了92.3%和96.0%。