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11.
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12.
将粤港澳大湾区的珞珈一号辐射亮度数据和高精度土地类型数据融合,在区县级行政区划上构建分区逐步回归模型,获得大湾区2020年500 m人口格网数据并进行精度验证,从人口数量和密度、空间方向性和空间集聚分散等角度分析2020年人口空间分布特征。结果表明:1)珞珈一号夜光遥感数据与土地类型数据的融合提高了人口空间化精度;2)大湾区人口数量与密度具有高度协同的空间分布关系,存在五大人口集聚区,分别是广州天河、越秀、海珠、荔湾和白云西南部组成的集聚区;东莞内部环形集聚区;深圳西、中和北部集聚区;港澳集聚区和肇庆端州集聚区,边缘城市人口稀疏;3)人口分布沿广州—东莞—深圳—香港方向性显著,说明经济水平是影响人口空间分布的重要因素;4)人口集聚特征明显,68%的人口分布聚集在27.64%空间范围内,人口热点区位于东莞、深圳和香港一带,冷点区域主要分布在肇庆和江门内部。 相似文献
13.
14.
GAINS中重力传感器信息的扰动改正 总被引:5,自引:0,他引:5
重力辅助惯性导航系统GAINS(Gravity Aided Inertial Navigation System)是利用地球物理特征信息重力来完成水下运动载体的辅助惯性导航与定位.为实现重力匹配以校正惯性导航随时间累积的误差,首先必须对重力传感器输出信息进行扰动改正.分析了水下运动状态下重力传感器受到的各种重力扰动,如垂直扰动加速度、水平扰动加速度以及厄特弗斯效应影响所产生的原因,研究了扰动误差模型与INS导航精度之间的关系,并通过计算,提出了可直接以INS输出数据而无需其它外部有源导航信息进行扰动分离的方法. 相似文献
15.
联合多源重力数据反演菲律宾海域海底地形 总被引:2,自引:2,他引:0
对比分析重力-海深的“理论导纳”和实际数据的“观测导纳”,获得研究海域有效弹性厚度理论值为10 km。联合重力异常和重力异常垂直梯度数据,应用自适应赋权技术,采用导纳函数方法构建菲律宾海域1'×1'海底地形模型。试验发现,当重力异常垂直梯度反演海深结果与重力异常反演海深结果的权比为2∶3时,所构建的海深模型检核精度最高。同时,联合多源重力数据反演海深能够综合重力异常和重力异常垂直梯度在对待不同海底地形上的反演优势,生成精度优于单独使用重力异常数据和重力异常垂直梯度数据反演的海底地形模型。以船测数据作为外部检核条件,反演模型检核精度略低于V18.1海深模型,而相较于ETOPO1海深模型和DTU10海深模型检核精度分别提高了27.17%和39.02%左右;反演模型相对误差的绝对值在5%范围内的检核点大约占检核点总数的94.25%。 相似文献
16.
基于Sato单次散射模型,利用轮台地震台单台记录,计算并分析2016年1月14日新疆轮台MS5.3地震及余震序列尾波Qc值震后变化,拟合得出Qc值随频率的变化关系为Qc (f) =(18.0±3.19)f1.184±0.072。结果表明,Qc值在序列初期起伏较大,随着强震后能量的释放,Qc值趋于平缓;低频段的Qc值在较大余震发生前有显著变化;不同中心频率点的Qc值变化形态不一致。对Qc值变化特征的研究,可为地震预报提供参考依据。 相似文献
17.
无味卡尔曼滤波(UKF)是一种通过采样来近似非线性分布,从而对非线性问题进行次优估计的滤波方法。利用实时观测得到的重力异常以及航行区域参考重力异常图,可以建立基于重力异常的UKF滤波匹配导航算法,以此校正惯性导航系统的漂移误差。针对选取与UT变换相同权系数来求取预测观测值而可能导致求得的预测观测值为伪观测值的问题,提出了利用关联概率密度函数对采样观测值进行加权的重力异常UKF滤波匹配导航算法。通过对某实验区域的实验进行计算分析,结果表明,基于关联概率密度加权重力异常UKF滤波算法能够克服传统加权预测观测值带来伪观测信息的问题,将惯性导航系统经纬向漂移误差降低至1.1 n mile以内,均优干传统加权算法和纯惯性导航系统的定位精度。 相似文献
18.
结合学情,不可套用
教师提出的问题,必须是与学生的生活经验有关的或通过已有经验能感知的,切不可随意发问。例如,有老师在课堂中提问学生:“假如发生地震了,你坐在船上感觉到船是上下摇晃还是左右摇晃?”显然,这个关于地震波传播速度的提问是无效的,因为绝大部分学生没有这种感知,对这一问题无法做出回答。有效地发问需要教师对学情有深入的研究。 相似文献
19.
通过了解强震震源区域周边地带地震破裂过程及破裂长度,根据各地震台网记录的地震数据设定计算模型,对地表或深井中的破裂效应进行研究,得出微破裂或破裂链形成的动力过程,可对地震进行一定预测。 相似文献
20.
导航用海洋重力异常图的孔斯曲面重构方法 总被引:1,自引:1,他引:0
本文基于地球重力物理场连续的特性,将计算机构图中的孔斯(Coons)曲面建模引入到导航用海洋重力异常图的加密重构中,建立了不同边界曲线的双一次Coons曲面和双三次C1Coons曲面重力异常模型。通过对实验区数据计算分析,结果表明基于Coons曲面建立的重力异常模型精度均高于双线性内插模型,且边界条件数越多,模型精度越高;同时利用现有全球SRTM30plus海深数据,借鉴于间接内插的思想,以布格异常基于Coons曲面进行重力异常图的重构,与空间重力异常直接建模相比,精度整体提高了25%。 相似文献