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由中国、美国、日本联合发起召开的“多国仪器仪表学术会议”对1983年4月12—16日在上海举行。会议收到了中国、美国、日本、印度和加拿大五国专家和科技工作者提交的论文90多篇。4月18日举行了多国仪器仪表展览会,有16个国家和地区的仪器仪表参加展出。 相似文献
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海南岛不同地形上土壤性质的多样性分析 总被引:19,自引:1,他引:18
多样性指数长时间以来在生态学领域被用于分析不同生态体的发生规律,本研究将类似手段用于某些土壤性质 (土壤发生层次、土层厚度和土壤容重) 多样性的分析中,讨论基于海南岛土壤-地形体数字化数据库 (SOTER),通过对不同地形上土壤发生层次、土层厚度和土壤容重等某些土壤性质类别SOTER单元的丰富度指数 (S)、多样性指数 (Shannon指数H') 和均匀度指数 (Pielou E) 的计算,类别多度分布模型的应用,并在地理信息系统环境中实现了海南岛不同地形上某些土壤性质多样性分析的数字化表达。 相似文献
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中国北方中西部沙尘暴气候特征 总被引:21,自引:14,他引:7
利用1954—2005年西北五省(区)及内蒙古沙尘暴观测资料,分别对沙尘暴的年变化、日变化和持续时间频率分布进行分型和分析,初步探讨了不同类型沙尘暴时间变化特征及其成因。结果表明,沙尘暴发生日数的年变化趋势可划分为4大类型,即春季型、冬春夏型、春夏型和冬春型,它们分别占总数的29.7%、29.7%、27.1%和13.5%,除冬春型冬季沙尘暴发生最多外,其他类型均为春季最多;沙尘暴日变化可划分为3种类型,各型高发时段和峰值时间均有明显差异;持续时间分布规律也划分为3种类型,短时型、中间型和持续型。上述类型划分及分析结果表明,沙尘暴的时间变化特征也存在明显的地域差异,这一差异是某一时期内强风、沙尘源和不稳定层结三者在不同地区配置情况差异的综合反映。 相似文献
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数字土壤制图研究综述与展望 总被引:4,自引:0,他引:4
土壤的空间分布是土壤形成与发展过程的体现。数字土壤制图是一种新兴的、高效表达土壤空间分布的技术方法,在过去的30年取得了飞速发展。其理论基础为土壤成土因子学说和地理学第一定律。国内外学者在获取环境变量数据、采样方法、制图模型方法和土壤图产生及评价方面开展了大量的研究,应用案例也从小范围到大区域,甚至是全球尺度。未来数字土壤制图的发展方向包括:环境变量刻画的新技术,特别是体现人类活动方面的环境因子;新型数据和遗留数据的有效利用;土壤发生学知识与数学模型的紧密结合的新型推理方法;支持大数据多终端的计算模式。 相似文献
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古尔班通古特沙漠典型灌木群落土壤化学计量特征及其影响因素 总被引:6,自引:2,他引:4
对古尔班通古特沙漠3种典型灌木群落77个样地的0~10 cm层土壤及环境因子进行调查取样,分析了土壤有机碳(C)、全氮(N)、全磷(P)及全钾(K)的化学计量特征及其影响因素。结果表明:土壤C、N、P、K含量均值分别为1.057、0.133、0.319、14.11 g·kg-1,C∶N、C∶P、C∶K、N∶P、N∶K、P∶K值分别为8.124、3.486、0.099、0.434、0.013、0.034。本研究土壤C、N、P养分元素含量及其化学计量比均远低于全球及全国平均水平。C∶N和P含量具有较高的稳定性(CV=19.26%和22.46%),而K、C∶K、N∶K和P∶K变异性较强(CV=52.17%~80.30%)。土壤化学计量特征在不同群落类型间、不同结皮类型间均有一定差异。C-N、C-K、P-K之间以及土壤养分与其化学计量比之间具有显著的非线性耦合关系,可用二次函数、幂函数或指数函数等非线性函数表征。相关性分析和CCA排序分析表明,除C∶N不受所调查环境因子影响外,土壤化学计量特征主要受经度、纬度、年降水量、生物结皮发育等级、电导率及海拔的影响。 相似文献
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以一座典型高速铁路五跨简支梁桥为例,建立了精细化高速铁路桥梁-轨道系统有限元模型。针对不同类型频谱特性选取了近场脉冲型、近场无脉冲型、远场长周期型和普通型地震动。输入不同频谱特性的地震动,对结构进行非线性时程响应分析,探究不同频谱特性地震动对轨道残余变形的影响规律及变形特点。结果表明:不同类型地震动对轨道残余变形的影响程度不同,轨道结构对近场脉冲型地震动的作用最为敏感;不同类型地震动作用下,轨道横向残余变形规律相似,均表现为全桥中间部分变形最大;每跨桥梁跨中竖向残余变形远大于桥墩(桥台)位置竖向残余变形;梁缝位置为轨道薄弱部分,轨距残余变形在每跨桥梁梁体连接处有明显尖刺状的突变。当PGA>0.2 g时,不同类型地震动作用下的轨道变形均随着PGA的增大而增大;当PGA=0.38 g时,桥梁已经进入塑性状态,地震动类型对于轨道残余变形的影响程度降低。 相似文献
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针对传统单目视觉里程计缺少深度信息,导致大规模尺度漂移的问题,该文提出了一种融合无监督深度学习与几何算法的视觉里程计方法。在单目深度2(Monodepth2)网络的基础上,提出了深度及姿态一致性损失,引入改进的通道-空间注意力模块,解决了自监督联合深度姿态学习中尺度不一致的问题;从密集光流中提取精确的稀疏匹配,通过求解本质矩阵来恢复相对姿态,使其不依赖于姿态网络(PoseNet),具有更好的鲁棒性。在KITTI数据集上进行实验,结果表明,该文提出的方法相比传统几何方法和端到端的深度学习方法,在多项评估指标方面有明显提升,验证了该算法的有效性。 相似文献