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六盘山典型植被类型土壤中石砾对大孔隙形成的影响 总被引:4,自引:1,他引:4
六盘山山区土壤中存在大量的石砾,对土壤大孔隙的形成具有重要影响。为了深刻了解和评价土壤中石砾对大孔隙形成的可能作用,本研究分析了六盘山典型植被类型下土壤中的石砾体积含量、大孔隙度变异以及石砾体积含量对大孔隙度、大孔隙半径与密度的影响。结果表明,石砾含量增加导致土壤大孔隙的平均半径和体积增大,特别是导致半径大于1.4 mm的大孔隙密度的增大,但对较小半径的大孔隙密度影响不大;总体上,石砾对土壤大孔隙度的形成影响随土深的增加而越来越明显,说明六盘山地区土壤的大孔隙明显同时受到生物因素和石砾含量因素的影响。 相似文献
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提出一种基于SRG剖分方法的剖分编码与经纬度坐标之间的转换算法,不涉及任何投影变换,计算过程只需加、减、乘、除简单算术运算,计算速度快,且SRG剖分编码本身就具有固定的方向性,利于邻近搜索。算法中采用坐标系辅助区分一些难以区分的菱形块,降低了转化误码率,进而提高了转换的精度。 相似文献
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西方国家办公空间研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
文章分别从区位论、城市空间结构理论等角度入手,总结了西方早期上述理论体系中办公空间研究的相关内容,并从办公空间的区位特征、集聚与扩散及其空间结构形成机制等方面对西方战后在办公空间方面的研究进展进行了综述,还对西方办公空间的研究方法进行了总结,最后结合我国的实际情况对西方的研究进行了述评,以期为我国相同领域研究的开展提供一点启示。 相似文献
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延河流域生态环境动态监测系统与应用 总被引:5,自引:1,他引:5
以遥感 (RS)、地理信息系统 (GIS)、全球定位系统 (GPS)为核心技术 ,采用 ETM/ TM卫星数据、航空机载对地观测数据 ,结合地面测试和综合调查方法 ,完成了延河流域面积 10 0 15 .797km2的生态环境本底调查 ,建立了 1990~2 0 0 0年的生态环境动态监测系统。查明了区内主要物种和植被分布 ,土地利用 /土地覆盖现状及其动态变化 ,划分出 5个生态区 ,2 5个生态系统 ,提出了延河流域生态建设. 相似文献
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基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用GRNN(Generalized Regression Neural Network)和RF(Random Forest)2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则(Minimization of the Mean of the Shortest Distances)抽稀为8种不同采样密度的样本(分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本),分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。 相似文献
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