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多年平均物候能够反映植被生长发育节律的均衡状态,是植被物候模拟与预测的关键参数之一。遥感已广泛用于地表物候监测,是空间多年平均物候信息的重要来源。然而,基于遥感的多年平均物候存在不同计算方法,如先确定每年时序曲线的物候点再求平均值(平均法),以及先求多年平均时序曲线再确定物候点(参考曲线法)。上述方法的结果可能存在差异,但目前尚缺乏对这一不确定性及其影响的认识。针对该问题,本研究利用2001年—2016年遥感植被指数数据,分别在平均法和参考曲线法下提取中国森林生长季起始时间的多年平均值(■),比较■的差异(■)及其空间异质性;进一步选取物候研究中常用指标,即以■为基础的温度“季前时长PD (Preseason Duration)”,分析■不同计算方法对物候—气候关系的潜在影响。结果表明,(1)不同方法下的■差异显著,总体上平均法小于参考曲线法(-2.6±2.2 d,占88%),其中存在8.0%和6.0%的有效像元其动态平均法和固定平均法小于参考曲线法超过7 d,主要分布在东南丘陵地区。(2)■具有显著的空间异质性,主要表现为随年均温的升高而减小(Slope=0.07 d/℃,P<... 相似文献
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Development of a GPGPU-parallelized hybrid finite-discrete element method for modeling rock fracture
Daisuke Fukuda Mojtaba Mohammadnejad Hongyuan Liu Sevda Dehkhoda Andrew Chan Sang-Ho Cho Gyeong-Jo Min Haoyu Han Jun-ichi Kodama Yoshiaki Fujii 《国际地质力学数值与分析法杂志》2019,43(10):1797-1824
The hybrid finite-discrete element method (FDEM) is widely used for engineering applications, which, however, is computationally expensive and needs further development, especially when rock fracture process is modeled. This study aims to further develop a sequential hybrid FDEM code formerly proposed by the authors and parallelize it using compute unified device architecture (CUDA) C/C++ on the basis of a general-purpose graphics processing unit (GPGPU) for rock engineering applications. Because the contact detection algorithm in the sequential code is not suitable for GPGPU parallelization, a different contact detection algorithm is implemented in the GPGPU-parallelized hybrid FDEM. Moreover, a number of new features are implemented in the hybrid FDEM code, including the local damping technique for efficient geostatic stress analysis, contact damping, contact friction, and the absorbing boundary. Then, a number of simulations with both quasi-static and dynamic loading conditions are conducted using the GPGPU-parallelized hybrid FDEM, and the obtained results are compared both quantitatively and qualitatively with those from either theoretical analysis or the literature to calibrate the implementations. Finally, the speed-up performance of the hybrid FDEM is discussed in terms of its performance on various GPGPU accelerators and a comparison with the sequential code, which reveals that the GPGPU-parallelized hybrid FDEM can run more than 128 times faster than the sequential code if it is run on appropriate GPGPU accelerators, such as the Quadro GP100. It is concluded that the GPGPU-parallelized hybrid FDEM developed in this study is a valuable and powerful numerical tool for rock engineering applications. 相似文献
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文章根据我区铁矿原料供给紧张的情况及梧州地区铁矿资源赋存的特点,从开发利用现状分析存在问题,提出搞好资源开发与管理的几点建议 相似文献