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101.
针对当前从气象风险角度开展小麦条锈病与气象关系研究甚少的状况,从农业气象灾害风险分析理论出发,采用相关分析、层次分析和极差正规化等方法,建立了包含气候条件和寄主存在数量两个环境因子的四川省小麦条锈病春季流行农业气候风险模型,并划分了高、中、低风险等级的指标.在此基础上,利用GIS技术对四川省小麦条锈病春季流行的农业气候风险进行了区划.结果表明,四川省的川西高原地区、川西南山地和盆地西南部是小麦条锈病春季流行低风险区,盆地大部地区是中、高风险的集中区.区划结果为进一步做好四川省小麦条锈病的分区预报和综合防治方面提供科学依据. 相似文献
102.
基于卫星数据的热红外图像模拟可以为热红外大气校正、地表温度和发射率反演和前期验证提供数据支撑,同时也可以为热红外传感器的波段设置和优化提供参考.热红外图像模拟是进行热红外定量遥感研究的有效手段.本研究利用Terra星上搭载的ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and ... 相似文献
103.
多传感器集成的体视化形变监测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用地面合成孔径雷达干涉测量(GB-SAR)、三维激光扫描、数码相机、GNSS和无线传感器网络等多种传感器集成技术,设计集成角反射器、紧凑有源转发器、GNSS接收机天线和物理传感器的专用目标特征点装置,将其布设在监测对象表面,自动获取监测对象的空间信息和内部物理状态信息,对GB-SAR雷达干涉测量数据算法进行探讨,在此基础上研究地基雷达干涉影像,将监测对象表面三维模型和内部物理状态模型进行融合,建立体视化形变监测模型的算法,从而实现在模型上对任意兴趣点形变信息进行自动提取和分析。 相似文献
104.
利用常规实测资料、NCEP刷CAR再分析资料、T213分析资料,对绵阳地区2008年9月22—27日出现的持续性暴雨过程进行环流形势及物理量场分析,结果表明:此次降水过程可分为两个明显的降水时段,其区域不同、强度不一;副高、冷空气、两条水汽通道以及台风是此次过程的主要影响系统;第一降水时段的各物理量水平皆大于第二时段,不稳定能量、水汽和气流的辐合、辐散区分布及上升下沉气流的位置和强度对暴雨的强度和落区预报有较好的指示意义。 相似文献
105.
本文对1949年以来出现的10次ENSO事件进行了分析,得出如下结果:开始於东太平洋增暖和中大平洋增暖的两类ENSO现象分别对应四川地区粮食产量的减产和增产。此结果对四川地区粮食生产政策的制定及产量的预测研究均有较重要的参考价值。 相似文献
106.
太平洋海山富钴结壳铂族元素(PGE)和Os同位素地球化学及其成因意义 总被引:5,自引:0,他引:5
本文分析了中西太平洋海山富钴结壳及其各主要层圈(外层、疏松层、亮煤层)和玄武岩基岩的铂族元素(PGE)和Au含量以及Os同位素组成,发现富钴结壳中PGE和Au含量均较高,且变化很大,∑PGE为(70.09~629.26)×10-9,平均289.48×10-9,Au为(0.60~26900)×10-9.具三层结构的富钴结壳中,疏松层(∑PGE=(339.37~545.82)×10-9)和亮煤层(∑PGE=(280.09~629.26)×10-9)的∑PGE明显高于外层((70.09~133.27)×10-9.单层结壳的∑PGE为(83.94~479.75)×10-9,Au含量普遍高于具三层结构者.结壳的∑PGE和Au含量远高于太平洋多金属结核(分别为(101.57~155.83)×10-9和(1~4)×10.沉积深度和海水氧逸度的不同是导致结壳和结核中PGE含量明显差异的主导因素.富钴结壳∑PGE和Pt与Mn(%)之间呈明显的正相关关系,而与Fe(%)具负相关性,与多金属结核正好相反,显示结壳中的PGE主要赋存在水羟锰矿(8-MnO2)等锰矿物相中,与针铁矿(FeOOH·nH2O)等铁矿物相关系不大,而结核中的PGE主要赋存在铁矿物相中.PGE球粒陨石标准化曲线和各项参数显示富钴结壳的PGE和Au主要来自海底玄武岩的蚀变释放,部分来自铁陨石微粒等地外物质,而与海底热水活动无关.计算显示西太平洋结壳距今42.5 Ma左右开始生长,生长过程中分别在8.OMa和21.8Ma处出现间断,相应形成外层、疏松层和亮煤层,其各自沉积速率为2.64 mm/Ma,1.45 mm/Ma和1.06 mm/Ma,相应海水的187Os/188Os分别为0.948~0.953,0.599~0.673和0.425~0.536,显示外层含有较多的大陆风化尘,而疏松层和亮煤层的沉积物主要来自海底洋壳蚀变和陨石碎屑或宇宙尘等地外物质. 相似文献
107.
108.
109.
随着激光雷达技术在地形测绘、数字城市建设等领域的广泛应用,点云数据采集的精度和效率变高,若要进一步利用这些数据,还要对点云数据进行分类。因此,如何高效、高精度地对点云进行分类成为了目前的研究重点。机器学习不同分类器之间存在一定互补性,基于此,提出一种基于概率矩阵特征值的加权多分类器组合方法,利用矩阵的特征值来自适应调整分配权值,通过支持向量机和随机森林分类器组合进行点云分类。实验结果表明,该方法能有效结合两种分类器的优势,提高了分类的精度和稳定性。 相似文献
110.