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11.
利用西藏雅鲁藏布江流域6个代表站降水资料,研究了雅江流域近53年的夏季降水量变化特征。主要结论包括:1963~2014年雅江流域6个站各站年平均降水量在286.2~447.9mm,夏季(6~8月)平均降水量在221.4~355.4mm,占年降水量的71%~85.5%。年最大降水量出现在拉萨,其次是日喀则和泽当,位于雅江偏西段的定日和江孜降水量最少;夏季降水量空间分布特征与年降水量的分布特征基本一致。雅江流域年降水量存在显著的年际和年代际变化特征,降水总量呈增多趋势。夏季降水量对年总降水量的贡献最大,占年降水总量的77%。夏季(6~8月)降水量变化与年降水量的变化趋势一致,即总体呈增多趋势。拉萨、定日、日喀则、浪卡子夏季降水量的变化趋势与雅江流域整体趋势特征一致,其中拉萨最明显,而泽当和江孜降水量呈减少趋势。雅江流域夏季降水量在1998年出现了明显突变,21世纪以来的十几年内存在短时间的突变现象。雅江流域夏季降水量主要存在2~4a和7~8a的变化周期。 相似文献
13.
14.
红树林和生态环境保护、生态平衡和生物多样性息息相关。使用Sentinel-2A数据获取海南省东寨港红树林保护区的遥感影像,对数据进行预处理,提取光谱特征、纹理特征和湿度特征,基于K近邻(K-nearest neighbor,KNN)、随机森林(random forest,RF)、决策树、支持向量机(support vector machine,SVM)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)方法,通过多次实验提取出海南省东寨港红树林区域,并探讨了机器学习方法中不同类型分类器在提取红树林过程中的优缺点。结果表明:(1)Sentinel-2A的Band8A、Band11、Band12波段组合能够较好突出红树林特征,结合湿度特征和纹理特征可以提高红树林的分类精度;(2)基于机器学习方法能够准确提取红树林区域,其中,SVM分类精度最高,达到92.31%,BPNN、RF分类精度分别为88.46%、90.38%,Kappa系数表明分类结果具有良好的一致性;(3)比较不同机器学习方法对红树林的分类效果,发现SVM和BPNN等非线性方法能提取出更准... 相似文献
15.
美国幅员辽阔,东西跨度大,南北延伸广,地形多样,气候复杂,河湖众多,资源丰富,风光旖旎。2017年暑假,笔者曾在美国本土畅游,开展研学,现拾取点滴分享。1.“雷神之水”——尼亚加拉瀑布(Niagara Falls)尼亚加拉瀑布位于安大略湖和伊利湖间的尼亚加拉河(Niagara River)上。河水从伊利湖中缓缓流出,遇河道变窄,落差猛增,水流湍急,尔后河水被一座多石小岛——山羊岛(Goat Island)分开,从几十米高的石灰岩断崖上飞泻而下,形成马蹄瀑布(Horseshoe Falls)、美国瀑布(American Falls)、新娘面纱瀑布(Bridal Veil Falls)三部分。 相似文献
16.
17.
TCP Westwood(TCPW)和Vegas都是基于测量的TCP New-Reno增强算法。TCPW针对ACK流直接估算可用带宽,在慢启动和线性递增部分依然采用传统Reno的盲目递增的机制,导致发送端较为频繁的重传。对这几种算法原理进行分析阐述,并提出1种改进方法,更精确的测量估计带宽,通过网络仿真工具NS2进行验证,明显去除TCP全局同步现象,增强网络性能。 相似文献
18.
济阳坳陷古近系多级控砂机制分析 总被引:1,自引:0,他引:1
济阳坳陷古近系砂体形成和分布受到多种因素的控制,主要包括:①断陷类型;②构造带类型;③坡折带类型;④体系域类型;⑤沉积相类型。在不同类型断陷中发育的沉积体系相差较大,在不同规模箕状断陷中发育的沉积体系也具有差异性。同时,断陷类型控制着构造带的发育,构造带类型又决定着坡折带的发育部位,坡折带类型则影响着湖盆沉积体系域的发育程度和分布范围,而沉积相类型对砂体的特征具有直接的控制作用。显然济阳坳陷砂岩体的形成和分布遵循“多级控砂”的特征,5种因素共同影响并逐级控制着砂岩体在断陷湖盆中的形成与分布。 相似文献
19.
20.
矿化度是指在一升水中含有可溶矿物质的总量,以克/升或毫克/升表示。水中矿化度的大小是标志水质优劣的重要指标之一。矿化度的数值通常是由以下几种途径获得:一是测定水的溶解性固体,可依据水分蒸发后干涸的残渣物来判定;二是测定水的主要离子,依离子之和代之;三是测定水的导电 相似文献