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1.
在浅层工程折射地震测量中 ,通常采用相遇观测系统采集数据和相应的解释方法进行解释 ;对于单边观测采集方法由于与其相应的解释方法较少而少被采用。本文提出 1种方法简单、精度可靠、可直接利用同一点相邻 2排列 2次观测的初至折射时间并适合于海洋走航式单边连续观测系统的折射初至资料解释方法。其精度基本与同观测段的采用相遇观测的差异时距方法解释的精度十分接近。该方法即适合于人工解释又适合于计算机自动解释。 相似文献
2.
针对边收缩算法在计算大曲率面距离公差时计算量大 ,且收缩大曲率面所含的线段时易使关键点发生偏移而引起模型变动过大、简化不够准确的问题 ,本文在边收缩算法基础上提出了加入顶点度控制的算法 ,以减少大曲率面距离公差的冗余计算 ,并提高模型简化质量。实验表明该算法能提高模型简化质量 ,并加快图形收缩的生成速度。 相似文献
3.
4.
青藏高原的水塔功能 总被引:5,自引:0,他引:5
青藏高原是维持我国乃至东亚地区生态系统的重要水塔。高原平均海拔在4000m以上,与周边地区形成了巨大的地势差。高原东南部不仅具有丰富的降水,而且在3500m以上以冰川雪被形态储存了巨大的水资源,因此,高原具有重要的水塔功能。基于高原潜在输出总水量和不同海拔区域水体所具有的势能两个方面,建立了高原水塔功能的模型,从而利用GIS方法,通过对我国1∶400万系列图和相关资料的统计分析,计算出高原不同高度带贮存的大气降水、冰川储水量、湖泊水量以及工农业用水量。计算结果表明,青藏高原冰川湖泊的淡水储量达39921×108m3,其中冰川储水量为39228×108m3,可利用湖泊储水量为693×108m3,平均每年由降水获得的水资源量为8495×108m3,高原工农业用水量为129×108m3。因此,高原的输出水量即出境河川径流量为6870×108m3。高原储水主要分布在海拔3000~5000m间,与高原周围相比,平均势差在2000~4000m间,最大的势差达5500m。水体具有巨大的势能,在势能的作用下,自然向周边区域输送汇集,维持着周边地区的生态过程和社会经济活动,因此,青藏高原的水塔功能对于周边地区的生态系统和社会经济系统是极其重要的。 相似文献
5.
上海地区湿地水生维管束植物及其区系特征 总被引:10,自引:1,他引:10
在参照相关资料基础上,结合实地调查,得出上海地区湿地水生维管束植物共49科107属179种。从植物生态型和生活型等方面来划分,上海地区水生维管束植物可主要分为内陆河湖水生植物、河口海岸滩涂植物和湿生植物3种类型。从区系组成来看,包含5种以上的12个较大科构成了上海地区水生维管束植物的主体,其中禾本科和莎草科种类最多;区内各属种数都在10种以下,包含3种以上的属有19属,共79种,分别占总属数的17.8%和总种数的44.2%。从区系分布区类型来看,水生蕨类植物种主要有4种分布区类型,世界分布为主要类型;而水生种子植物属有13种分布区类型,其中6个热带分布类型共有39属,占总属数的61.9%,6个温带分布类型共有24属,占总属数的38.1%,表明上海地区水生种子植物区系具有偏热带性质。同时,讨论了水生维管束植物在湿地生态系统以及湿地生态恢复中的重要作用。 相似文献
6.
UUV 集群在执行大范围搜索任务时分配方案的优劣对于提高任务执行效率至关重要。研究解决 UUV 集群同时进行多区域搜索中的任务分配问题,使得全部区域搜索完成时长最小。针对传统匈牙利算法无法高效解决不平衡任务分配的问题,提出一种改进匈牙利多轮分配算法。该算法通过多轮任务分配,实现空闲 UUV 高效利用和目标区域合理分配,通过在代价函数中引入边际代价和保守估计时长,大大减小了全部区域搜索完成时长。仿真实验结果表明:提出的算法相比传统匈牙利算法能够合理分配空闲 UUV,提高分配效率。此外,相较于仅采用搜索时长为代价函数,在代价函数中引入边际代价和保守估计时长能够针对耗时长的区域最大限度缩短搜索时长,保证随着 UUV 数量的增加,全部区域搜索完成时长单调递减。 相似文献
7.
The ice algal and phytoplankton assemblages were studied from Nella Fjord near Zhongshan Station, East Antarctica from April 12 to December 30, 1992. Algal blooms occurred about 3 cm thick on the bottom of sea ice in late April and mid November to early December respectively, and a phytoplankton bloom appeared in the underlying surface water in mid December following the spring ice algal bloom. The biomass in ice bottom was 1 to 3 orders of magnitude higher than that of surface water. Amphiprora kjellmanii, Berkeleya sp., Navicula glaciei, Nitzschia barkelyi, N. cylindrus /N. curta, N. lecointei and Nitzschia sp. were common in the sea ice temporarily or throughout the study period. The biomass in a certain ice segment was decreased gradually and the dominant species were usually succeeded as the season went on. Nitzschia sublineata and Dactyliosolen antarctica were two seasonal dominant species only observed in underlying water column. The assemblages between bottom of ice and underlying surface water were different except when spring ice algae bloomed. The evidence shows that the ice algal blooms occurred mainly by in situ growth of ice algae, and the phytoplankton bloom was mostly caused by the release of ice algae. 相似文献
8.
9.
Three ship-based observational campaigns were conducted to survey sea ice and snow in Prydz Bay and the surrounding waters(64.40°S–69.40°S, 76.11°E–81.29°E) from 28 November 2012 to 3 February 2013. In this paper, we present the sea ice extent and its variation, and the ice and snow thickness distributions and their variations with time in the observed zone. In the pack ice zone, the southern edge of the pack ice changed little, whereas the northern edge retreated significantly during the two earlier observation periods. Compared with the pack ice, the fast ice exhibited a significantly slower variation in extent with its northernmost edge retreating southwards by 6.7 km at a rate of 0.37 km?d-1. Generally, ice showed an increment in thickness with increasing latitude from the end of November to the middle of December. Ice and snow thickness followed an approximate normal distribution during the two earlier observations(79.7±28.9 cm, 79.1±19.1 cm for ice thickness, and 11.6±6.1 cm, 9.6±3.4 cm for snow thickness, respectively), and the distribution tended to be more concentrated in mid-December than in late November. The expected value of ice thickness decreased by 0.6 cm, whereas that of snow thickness decreased by 2 cm from 28 November to 18 December 2012. Ice thickness distribution showed no obvious regularity between 31 January and 3 February, 2013. 相似文献
10.