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101.
空间离群是指空间邻域中属性特征值明显不同于其他对象的空间对象,空间数据离群挖掘能为人们提供很多有趣的信息,但空间数据具有复杂的拓扑关系、方位关系和度量关系等空间特征,传统的面向事务型数据库的离群挖掘算法并不适用于空间数据库。本文提出了基于MST(Minimum Spanning Tree,最小生成树)聚类的空间数据离群挖掘算法(SOM);有机结合了最小生成树理论与密度的方法,既体现了空间离群的局部特性,又体现了空间离群的孤立程度。该算法通过MST维护空间数据的基本空间结构特征,通过打断MST中最不一致的边形成MST聚类,不仅具有密度的聚类方法能够聚集非球状簇和分布不均的数据集的特点,而且聚类结果不依赖于用户参数的选择,因此,离群挖掘结果更合理。最后,通过实例数据,验证了该算法的有效性,它适用于大规模空间数据集的离群挖掘。 相似文献
102.
两类矿物前体对As(Ⅲ)阴离子吸附机制的实验研究 总被引:2,自引:1,他引:2
通过两类矿物前体对A s(Ⅲ)阴离子的吸附反应的实验研究发现:这两类矿物前体在吸附反应过程中pH值均发生了明显变化,它们对A s(Ⅲ)的吸附均属于化学吸附。M g-A l-LDO从环境中获取阴离子以恢复重建LDH的结晶结构,并释放OH-使溶液pH升高;F e(OH)3凝胶改变了A s(Ⅲ)的络合配位数,同时产生H+离子,使溶液pH降低;M g-F e-LDO兼有二者的特点。在室温条件下,M g-A l-LDO和M g-F e-LDO对A s(Ⅲ)的吸附容量分别为83.2×1-0 3和87.45×1-0 3,而F e(OH)3凝胶为204.9×1-0 3。矿物前体对溶液中阴离子污染物的吸附能力大大高于对应的矿物,主要原因是它们的吸附机理不同,前者为化学吸附,而后者以物理吸附为主。 相似文献
103.
104.
从减少基坑开挖过程中坞墙位移和控制坞壁渗水角度出发,利用数值模拟分析,探讨在深基坑开挖中得到广泛应用的普通土钉墙和用于船坞坞室基坑开挖中的复合土钉墙技术,将联合劲性水泥土搅拌桩的复合土钉墙用于干船坞的坞墙结构。从工程探讨角度,研究土钉联合劲性水泥土搅拌桩、预应力锚杆的复合土钉墙在干船坞这一特定条件下的应用问题,并通过分析模拟结果,为干船坞坞墙设计施工过程中安全问题提出一些注意点 相似文献
105.
本研究首次应用分布式光纤测温技术,监测张掖市临泽县平川段的黑河河床表面温度与河水温度,确定了该时段黑河中游湿地临泽平川段的地表水地下水转换情况。分布式光纤测温系统温度分辨率为0.01℃,采样间距为0.25m,时间间隔为4min。通过对全长550m的河床表面温度与河水温度连续监测,分析该区段温度场动态,发现试验区河段河流受地下水补给,有地下水溢出带。通过河床表面温度与河水温度、环境温度的对比,清楚反映了该河段温度异常带的分布与变化规律,明确了地下水溢出带的位置与地下水溢出强度。 相似文献
106.
大兴安岭吉峰科马提岩地质地球化学特征 总被引:3,自引:0,他引:3
野外地质调查和室内岩石学研究表明,大兴安岭北段吉峰林场一带变质超基性岩为具有典型鬣刺结构的科马提岩。科马提岩系列由橄榄质科马提岩、玄武质科马提岩及拉斑玄武岩、辉长岩等岩石组成。科马提岩显示了从超镁铁质到镁铁质地球化学趋势,拉斑玄武岩具有从富镁到富铁的趋势,而上覆长英质火山岩则遵循钙-碱趋势。科马提岩稀土配分型式为类似于南非超镁铁质科马提岩的平坦型或轻稀土略富集而重稀土平坦型。科马提岩系列8件样品的Sm-Nd同位素数据构成一条相关性较好的等时线,等时线年龄为1727Ma±74.7Ma,INd=0.510725±0.0000798,εNd(t)=6.94±1.56,表明科马提岩形成于中元古代早期,其源区为亏损的软流圈地幔。这一地壳增生事件可能与松嫩地块从西伯利亚地台南缘裂解有关。 相似文献
107.
108.
109.
南沙渚碧礁生态系有机碳的分布及周日变化特征 总被引:4,自引:0,他引:4
1999 年 4 月对我国南沙群岛渚碧礁海水中溶解有机碳的分布及礁坪区颗粒有机碳 (POC) 和溶解有机碳 (DOC) 的周日变化特征进行了观测。结果表明,渚碧礁表层海水 DOC 变化范围为 1.43~3.62 mg/L,平均为 2.16 mg/L,含量分布大致表现为礁坪区>潟湖>礁外。潟湖 DOC 的垂直分布大致表现为表层高于底层,可能与表层浮游植物的光合作用有关。礁坪区 POC 及 DOC 都呈现显著的周日变化特征,POC 呈现夜晚高,白天低的特点,浮游植物的昼夜垂直移动可能是产生该现象的主要原因。DOC 的周日变化则主要受浮游动物昼夜垂直移动及细菌等生物活动的影响。 相似文献
110.
积雪对自然环境和人类活动都有极其重要的影响。积雪参数(雪面积、雪深和雪水当量)反演对水文模型和气候变化研究有着实际的意义。然而,目前森林区的雪深遥感反演精度一直有待于进一步提高。东北地区是我国最大的天然林区和重要的季节性积雪区之一,本文利用FY3B卫星微波成像仪(MWRI)L1级亮温数据和L2级雪水当量数据,以及东北典型林区野外实测雪深数据,对Chang算法、NASA 96算法和FY3B雪深业务化反演算法进行了验证与分析。结果表明:在东北典型林区的雪深反演中,Chang算法和NASA 96算法反演的雪深波动都比较大,当森林覆盖度f≤0.6时,NASA 96算法表现比较好,均方根误差值在3种算法中较小,但当f >0.6时,NASA 96算法失真严重。当考虑纯森林像元(f=1)时,Chang算法低估了雪深47%。当f≤0.3时,FY3B业务化算法始终优于Chang算法。整体上,FY3B业务化算法相对稳定,具有较高的精度。 相似文献