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951.
952.
以松花江流域(哈尔滨段)为研究区域,基于2010和2015年Landsat TM/ETM遥感影像进行景观类型提取。对两期影像进行网格划分,根据景观敏感度计算公式对网格进行相关景观指数提取,计算网格敏感度,并进行克里格插值,形成景观敏感度及变化连续空间分布。研究结果表明:从2010年到2015年,研究区域整体景观敏感度从26.888变为21.239;景观敏感度变化较多的区域位于中部偏东区域及东部边缘地区,是因为伴随着城镇化的进程易损度较高的耕地不断减少,易损度较低的居民地城镇用地随之增加;随着规划用地日趋合理化,易损度高的未利用地呈现快速减少的态势。 相似文献
953.
以江苏盐城大丰麋鹿国家级自然保护区第三核心区的土壤为研究对象,采用规则格网法采集土壤样本并测定重要理化指标pH、盐分、有机质、全氮、硝态氮、总碳、有效磷、速效钾,基于克里格插值得到土壤理化指标的空间分布。结果表明:大丰麋鹿野牧区土壤pH、盐分、有机质、全氮、硝态氮、总碳、有效磷、速效钾的平均含量为8.393、6.646g/kg、13.203g/kg、0.748g/kg、6.279 mg/kg、13.955g/kg、10.862mg/kg、486.36mg/kg。土壤pH值变异程度最小,其他均属于中等变异;土壤全盐、总碳、有机质、有效磷和速效钾含量从近海光滩至近岸川新线呈现递减的空间分布规律;土壤pH与其他理化指标存在显著负相关,土壤总碳与全盐、有机质、全氮、有效磷和硝态氮两两间呈显著相关(p0.01);土壤盐度的空间分布与其上覆植被群落的演替规律存在较高的一致性。 相似文献
954.
956.
由于水中声速较低,主动声呐完成量程范围的探测往往需要花费几秒甚至几十秒的时间,这个时间即为主动声呐的扫描周期。 主动声呐对目标的搜索、跟踪等处理都是按扫描周期进行的,目标信息刷新率较低,其上报系统进行目标诸元解算时同样具有这一特点。 为了提高声呐效能及系统解算效率,提出了一种无迹卡尔曼滤波(UKF) 与野值剔除相结合的目标实时航迹解算算法:首先在以声呐扫描周期为间隔获取的目标信息基础上,采用 UKF 预测出目标每秒方位、距离信息,并对野值点进行处理,实时地调整滤波增益或者进行野值计算,最后利用目标的位置信息解算出目标每秒的航速和航向信息。 通过目标在不同航向、 航速下的仿真实验,验证了本文算法的有效性和正确性。 相似文献
957.
958.
运用布尔碎片运算实现了简单的三维块体切割功能,形成覆盖整个求解域的六面体网格,再将六面体单元拆分生成48个四面体单元,从而生成四面体数学覆盖。运用布尔交运算将四面体单元与求解域求交集得到流形块体,再根据三维拓扑有向性原理和三维单纯形积分理论,形成了有向边、有向环、有向面和有向壳4种有向几何数据结构,用来构造生成封闭的有向三维流形单元。定义了有向流形单元的连通内面对和连通的有向流形单元的概念,利用有向流形单元的连通内面对搜索生成物理覆盖体系。概括总结了基于修正对称和反对称分解的三维数值流形元法的求解计算要点,在不考虑三维接触、三维裂纹尖端奇异场和三维裂纹扩展的假设下,模拟了三维节理面的有限塑性变形张拉过程,得到了比较合理的数值模拟结果,验证了前处理和计算求解算法的正确性。 相似文献
959.
山洪灾害是我国防灾减灾工作中亟待解决的突出问题,临界雨量是山洪灾害预警预报的重要指标,传统的临界雨量计算方法各有所长,对资料的要求各不相同,但对于无实测资料小流域防灾对象临界雨量计算的研究却寥寥无几(这里无实测资料指的是既没有雨量、洪峰资料也无野外断面调查资料)。鉴于此,基于支持向量机回归拟合算法(SVR),应用比拟法建立模型,对无资料小流域山洪灾害临界雨量进行推求。结果表明:(1)SVR模型具有很好的泛化性,预测精度高、误差小,结果较优;(2)利用SVR模型预估的临界雨量值与真实值偏差小,可以作为山洪灾害预警预报指标,为当地决策部门提供参考。 相似文献
960.
利用区域海洋数值模式(ROMS)建立了南中国海三维海洋环流数值模型。基于2006—2018年逐日平均的数值模拟结果,分析了吕宋海峡断面(120.75°E)的纬向流及通过断面的水体通量的时空变化规律,并采用集合经验模态分解法(EEMD)分别探讨了整层和表、中、底层水体通量的时间变化特征。结果表明:断面处纬向流呈现明显的多核结构,流态分布随季节变化较小,而流速变化受季节影响较大;断面水体通量存在明显的季节、月际变化;其垂向变化在年平均、春季、秋季和冬季时都呈现"三明治"结构,分界点分别在540 m和1 720 m左右,受黑潮分支强度的影响,在夏半年(5—9月)呈现"四层"结构,上表层厚度为45~80 m且存在月变化,5月为发展期,6—8月为成熟期,9月为消亡期;表层水体通量的时间变化对整层的变化影响最大,黑潮入侵的强度是导致整层及表层水体通量变化的主要因素。 相似文献