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101.
102.
文中利用黄海沿岸威海小石岛海洋牧场2016年6-11月份和荣成西霞口海洋牧场2016年6-10月份海洋牧场海底观测网实时高频温、盐、深、溶解氧、叶绿素浓度等水环境数据对牧场的海底环境进行季节变化分析和日变化分析,并利用自由水域假设建立溶解氧生态模型,对两个牧场的生态系统新陈代谢参数进行计算并分析,得到其GPP,R和NEP的月变化趋势,并结合实测溶解氧数据和海底视频,对生态系统稳定性较差的西霞口海洋牧场进行合理建议。研究还发现对于这两个浅水动物养殖型海洋牧场,物理过程对溶解氧变化的贡献和生物过程相当。 相似文献
103.
车载式近景目标3维测量系统,采用激光扫描仪获取建筑物立面点云.激光点云仅具有扫描仪坐标系下的坐标,不便于其他数据融合进行3维建模.文中根据系统的特点和要求,通过建立相应的坐标系,利用已有或优化的坐标转换模型确定坐标系之间的坐标转换关系.依据基准点与载体平台GPS接收机之间同步观测数据将激光点云在扫描仪坐标系下的坐标经过多次坐标转换,得到基准点所在当地坐标系下的坐标.使系统实现了满足精度要求的建筑物立面激光点云的定位工作. 相似文献
104.
基于吉林省各县市2005—2014年人口和经济数据,采用探索性空间数据分析(ESDA)方法从整体及局部研究各县市人口城镇化和经济城镇化的时空差异,同时采用协调发展度模型探究城镇化协调发展及空间演化情况。结果表明:吉林省县市间城镇化水平总体空间差异逐步缩小,城镇化发展联系日益紧密;城镇化水平总体空间格局稳定,东西部与中部相比,空间格局稳定且空间差异较小;多数县市在研究前期和中期城镇化发展不协调,末期协调型县市较多,人口城镇化滞后是城镇化发展不协调的主要原因;协调型县市主要分布在东部,不协调型县市主要分布在中西部,县市的协调类型倾向于向更加协调的类型方向变化。 相似文献
105.
沉积河谷对地震波的高频散射规律尚不明确。采用一种高精度间接边界元法(IBEM)用于沉积河谷对平面P、SV和Rayleigh波的二维散射宽频求解分析。数值结果表明:IBEM可高效精确地模拟地震波的宽频散射;中低频段(无量纲频率η5.0),河谷地形对地震波的放大效应显著;高频波段(η10.0),河谷放大效应减弱甚至出现缩幅效应。随河谷深度增加,位移放大频段的带宽逐渐减小,第一峰值频率降低,且在低频段频谱曲线振荡剧烈。阻尼比对沉积河谷地表位移幅值具有显著影响,尤其是在高频段衰减作用明显。实际沉积河谷场地地震反应分析,需充分考虑波型、入射波频率和角度、河谷深宽比等因素,以更科学地进行震害解释和地震安全性评价。 相似文献
106.
城市级三维GIS管理系统需要管理海量的三维模型数据,要想实现高效、稳定的海量建筑模型渲染,需要研究一套行之有效的模型调度方式和数据存储方案。通过总结实际系统建设过程中遇到的各种问题,研究出了使用数据格网调度模型和打包存储模型数据的方法,大幅提高了三维GIS中海量模型的调度效率。 相似文献
107.
分布式导航星座自主时间同步性能评估 总被引:1,自引:0,他引:1
针对星座自主导航任务需求,分析了基于星载钟性能和星间相对钟差估计星座自主时间同步精度的可行性,验证了星座中星载原子钟性能与卫星自主时间同步滤波结果的相关性,评估了有无时间参考基准、星间电文交互条件下的卫星钟差预报性能。评估结果表明:当缺少地面或参考星为基准且星间电文无交互时,单颗卫星的自主钟差预报结果是不可观的,会随着时间增长发生偏移,并在地面或基准星对其校准后迅速收敛,继续随星载钟性能和滤波状态参数发散;当缺少基准且星间电文正常交互时,卫星自主钟差滤波结果与精密钟差相比存在整体偏移;基于本文设计的验证条件,卫星自主运行15 d卫星钟差整体漂移量优于60 m;当以某颗卫星或锚固站为时间参考基准时,全网卫星可根据与基准时间的相对钟差进行自主校准,星间相对钟差RMS为0.6 m。 相似文献
108.
基于吉林省50个气象站1960—2014年逐日最高气温、最低气温、日照时数、风速数据,采用Penman-Monteith算法,计算各站逐日参考作物蒸散量,进而计算各站及全省四季和年平均参考作物蒸散量,利用数理统计方法,结合地理信息系统软件,分析参考作物蒸散量的时空变化特征及主要气候影响因子。结果表明:近55 a,吉林省年平均参考作物蒸散量为876 mm,年参考作物蒸散量呈显著下降趋势(p <0. 01);空间分布差异显著,由东南向西北逐级递增,56%的站点呈显著下降趋势(p <0. 05)。参考作物蒸散量夏季最大、春季次之、冬季最小,且均呈下降趋势,但只有春季的下降趋势显著(p <0. 01);春、夏、秋、冬季与年平均参考作物蒸散量在空间分布上基本一致,但气候倾向率为负值以及通过显著性检验的站点数依次减少。全省四季和年参考作物蒸散量均与降水呈显著负相关,与日照时数、风速、最高气温呈显著正相关;其中年、春、夏、秋季与气温日较差以及春、夏、秋季与平均气温也呈显著正相关;冬季与最低气温、平均气温呈显著正相关;而典型站点参考作物蒸散量各季节影响因素及影响大小略有差异,各气象因子的共同作用导致了参考作物蒸散量的变化。 相似文献
109.
110.