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991.
公路工程项目管理模式设计—施工总承包的优势 总被引:1,自引:0,他引:1
通过不同管理模式的公路工程项目建设经验,分析传统公路工程项目管理模式得与失以及设计—施工总承包的优势,更好地保证设计与施工质量,有效控制造价,推进公路勘察设计与施工企业间战略重组,增强国际竞争力。 相似文献
992.
根据日志信息得到的静态访问分布,不能真实反映系统当前的访问特征,而大规模分布式节点环境下,简单的复制和分发将带来不可承载的网络流量。为此,提出一种基于P2P的海量空间数据访问分布动态统计融合算法。通过节点映射和优选算法,充分利用节点闲置资源,优先选择服务能力"好"的节点进行统计信息的融合。实验表明,该算法能满足大规模节点下空间数据访问分布的动态融合要求,且效率较高。 相似文献
993.
本文提出了一种适用于InSAR数据处理的自适应相干性量级估计方法,该方法能够满足复信号随机平稳的假设前提,并兼顾运算效率与估计精度.此方法生成的相干图具有很好的分布特征,避免了影像空间分辨率的损失.提出的算法分为两个步骤:(1)根据地物后向散射特性,对时间序列SAR影像进行聚类分析,选择具有同分布的样本,保证SAR影像质地平稳条件;(2)对干涉图进行条纹频率估计,采用极大似然(ML)条纹频率估计方法去除系统相位引起的复信号非平稳性,并根据Cramer-Rao边界条件改善条纹频率的估计精度.以美国南加州洛杉矶地区的ENVISAT ASAR数据集为例,本文将新方法与现有方法进行了量化分析.结果表明,较传统方法而言,基于时间序列的相干性估计方法能够得到更可靠、精度更高、空间特征更鲜明的干涉相干图. 相似文献
994.
基于MSAVI-WI特征空间的新疆渭干河-库车河流域绿洲土壤盐渍化研究 总被引:5,自引:0,他引:5
土壤盐渍化是造成干旱区土地荒漠化及生态恶化的重要原因,及时获取大尺度高精度土壤盐渍信息是防治工作的基础。选取新疆塔里木盆地北缘渭干河—库车河流域三角洲绿洲为研究区,利用Lansat-TM数据与野外实测数据分析盐渍化土壤与修改型土壤调整植被指数(MSAVI)、湿度指数(WI)之间的关系,在此基础上提出了MSAVI-WI特征空间概念,构建了土壤盐渍化遥感监测指数模型(MWI)。结果表明:MWI与土壤表层含盐量相关性较高,其相关性为0.844,精度高于土壤盐渍监测常用的盐分指数与实测数据的相关性。MWI能较好的反映盐渍化土壤地表植被及土壤水分的组合变化,具有明确的生物物理意义,并且特征参量简单,理论上易于理解,实践上易于实现,MWI模型的构建有利于干旱区大尺度土壤盐渍化定量监测与评价工作的开展。 相似文献
995.
996.
洪涝灾害损失评估是防洪减灾科学决策的基础,其中洪水淹没分析是准确提取洪水淹没范围、水深及历时等灾情信息的关键。洪水淹没分析主要采用数字高程模型数据,由于DEM的格网分辨率与高程精度有限,常出现异常的洼地或平地,导致难以可靠地计算每个格网点处的流向,而传统方法采用统一高程的洼地填平处理又使得容易出现洪水演进过程中复杂起伏地形水面爬坡以及平坦地形水位断流的问题,为此提出顾及流速和淹没时间的自适应逐点水位修正算法,即在DEM坡面流模拟的基础上,根据洪水水流特性、地形、边界变化、水流速度、水深变化以及淹没点的淹没时间,计算水位修正值,对洪水演进过程中每个格网点的水位进行修正,采用多种地貌类型的DEM数据进行试验,证明洪水演进的淹没范围、水深及历时的实时计算结果准确可靠,可为快速评估灾害损失与防洪决策服务提供更为科学的依据。 相似文献
997.
998.
999.
1000.
Zhaoliang ZENG Zemin WANG Minghu DING Xiangdong ZHENG Xiaoyu SUN Wei ZHU Kongju ZHU Jiachun AN Lin ZANG Jianping GUO Baojun ZHANG 《大气科学进展》2021,38(9):1497-1509
Long-term,ground-based daily global solar radiation (DGSR) at Zhongshan Station in Antarctica can quantitatively reveal the basic characteristics of Earth’s surface radiation balance and validate satellite data for the Antarctic region.The fixed station was established in 1989,and conventional radiation observations started much later in 2008.In this study,a random forest (RF) model for estimating DGSR is developed using ground meteorological observation data,and a highprecision,long-term DGSR dataset is constructed.Then,the trend of DGSR from 1990 to 2019 at Zhongshan Station,Antarctica is analyzed.The RF model,which performs better than other models,shows a desirable performance of DGSR hindcast estimation with an R~2 of 0.984,root-mean-square error of 1.377 MJ m~(-2),and mean absolute error of 0.828 MJ m~(-2).The trend of DGSR annual anomalies increases during 1990–2004 and then begins to decrease after 2004.Note that the maximum value of annual anomalies occurs during approximately 2004/05 and is mainly related to the days with precipitation (especially those related to good weather during the polar day period) at this station.In addition to clouds and water vapor,bad weather conditions (such as snowfall,which can result in low visibility and then decreased sunshine duration and solar radiation) are the other major factors affecting solar radiation at this station.The high-precision,longterm estimated DGSR dataset enables further study and understanding of the role of Antarctica in global climate change and the interactions between snow,ice,and atmosphere. 相似文献