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Hyung-suk HAN 《中国海洋工程》2003,17(3)
1 .IntroductionOnthedeepseabed ,30 0 0~ 50 0 0mbelowthePacificOcean ,manganesenodulesaresolidifiedandspread ,andmanycountriesintheworldarestudyinghowtominethem .AccordingtoYamazakietal.( 1 998)andAmannetal.( 1 991 ) ,theenvironmentofthedeepseabedisdifferentfromthedrylandinmanyways .Inparticular,thesurfaceoftheseabedisverysoft.Inordertoensuretheperformanceofrunningofamanganesenodulemineronsuchasoftsurface ,thetrackedvehiclemaybeapplied .Ac cordingtoHongandChoi ( 2 0 0 1 ) ,astudyisbeingdone… 相似文献
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环台湾岛海域半日潮波特征的三维模拟 总被引:10,自引:0,他引:10
用1997版POM海洋模式,首次应用于环台湾岛海域的潮波数值研究.得到该海域的半日潮波主要为23°N以南西太平洋传来的胁振潮.影响台湾海峡的半日潮波分别由海峡南北口传入的两支潮波,且北支强于南支.福建沿岸湄州湾-兴化湾为最强潮区,其M2分潮最大振幅可达240cm.最强潮流区位于澎湖水道,M2分潮最大潮流达196cm/s.环台湾岛海域潮波潮流水平结构上除海峡北部原有一个圆流点外,还发现另外存在4个新的圆流点.潮流垂直结构上主要为右偏,接近底层处为左偏. 相似文献
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对海洋来源的Vibro sp.QY102的产褐藻胶裂解酶的发酵条件进行研究。结果表明,该菌株最适液体培养基成分为(w/v):0.5%褐藻酸钠;0.4%蛋白胨;0.3%KH2PO4;0.7%K2HPO4.3H2O;2%NaCl;0.01%MgSO4.7H2O,pH=6.0。按3%的接种量接入培养基,30℃150 r/min振荡培养120 h,产酶达到10.2 U/mL,为优化前的4.5倍。Mg2 是该菌株产酶所必需的,这在其他褐藻胶裂解酶生产菌株中未见报道。该菌株产酶发酵条件的研究,为褐藻胶裂解酶的大规模制备及应用奠定了基础。 相似文献
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多目标粒子群算法与选址中的形状优化 总被引:3,自引:0,他引:3
选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果. 相似文献
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汶川地震山地灾害遥感快速提取及其分布特点分析 总被引:12,自引:0,他引:12
针对泥石流滑坡灾害体特有的物质组成与活动特点,通过比较分析其在不同遥感影像的光谱特征差异,选择ETM+影像作为主要数据源,提取湿度指数与绿度指数,利用ETM+的穗帽变换、影像差值增强、密度分割和掩膜技术建立了泥石流滑坡山地灾害快速提取模型,并用于汶川地震.通过灾害体的提取,分析了本次地震山地次生灾害的分布规律,利用空间叠加进行了成因的分析.本次地震山地灾害具有如下特点:(1)沿主要地表破裂带分布;(2)山地灾害主要出现在8度-9度地震烈度区,随着烈度的降低,山地灾害的总面积也相应的减少;(3)山地灾害主要发生在海拔高度1000-2500m的地带;(4)主要发生在坡度20°-50°之间的边坡上;(5)地震及余震期间以崩塌滑坡滚石为主,后期以泥石流滑坡为主;(6)具有河流左右两岸呈不对称分布等特点.结果表明,利用ETM+影像建立基于湿度指数与绿度指数的快速提取模型,对于大规模泥石流滑坡提取效果较好,进行大区域山地灾害的遥感快速提取是可行的. 相似文献
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基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
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