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科技旅游资源分类及价值评价 总被引:10,自引:2,他引:8
科学地区分和评价旅游资源,对有效地规划和开发旅游资源,促进区域旅游业发展具有重要的实践意义。作为现代旅游业重要组成部分的科技旅游,在旅游实践中发挥着越来越重要的作用。建立一个科学、全面的科技旅游资源分类与评价体系,有利于合理有效地开发科技旅游资源,促进科技旅游良好发展。本文首先简述了国内外有关旅游资源分类及评价的相关研究,其次在分析了科技旅游资源的概念与特征的基础上,综合考虑了旅游资源分类的国家标准以及其他分类方法,从而建立了科技旅游资源的分类体系。以此为基础,运用特尔菲法和层次分析法的同时,参考了旅游资源评价的国家标准和其他评价方法,定性与定量相结合,构建了科技旅游资源的评价体系和等级划分标准,以期为科技旅游资源的开发、发展决策提供理论依据。 相似文献
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东海沿岸海水表层温度的变化特征及变化趋势 总被引:15,自引:0,他引:15
根据东海沿岸引水船、嵊山、大陈、南麂、北礵、平潭、厦门和东山8个海洋观测站的40a表层海水温度(SST)资料进行了统计与分析.研究结果表明:东海沿岸SST主要受制于太阳辐射,呈南高北低分布,但也不同程度地受到当地地理环境、气候环境、水文环境的影响;SST的年变化具有显著的年周期和半年周期;东海沿岸SST存在多种显著周期的振荡,且南北测站SST的主导振荡有差异;就近40a的资料而言,东海沿岸的SST总体呈上升趋势,其中冬季上升幅度最大,暖冬是SST总体呈上升趋势的重要因素. 相似文献
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沙尘气溶胶对直接太阳辐射的衰减研究 总被引:29,自引:19,他引:10
基于在腾格里沙漠东南端进行的太阳辐射与气象要素观测,探讨晴空无云时沙尘气溶胶对直接太阳辐射的衰减;并利用太阳辐射观测资料,给出沙漠边缘垂直上空的大气混浊度的变化。根据4月份至9月份的观测资料,只选取天空无云(可测的太阳辐射)的气象条件,研究沙尘气溶胶造成的直接太阳辐射的衰减。结果表明,在晴好天气约为47.0%~2.6%,平均衰减约为16.9%;在沙尘天气约为90%~10%,平均衰减约为38%;沙尘天气气溶胶对太阳辐射衰减变化较大。大气混浊度(atmospheric turbidity:τa)在晴好天气下约为0.048~0.631,平均约为0.260;沙尘天气约为0.177~2.475,平均约为0.741。 相似文献
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半干旱区季节性河流在荒漠化发育中的作用——以内蒙古四子王旗塔布河流域为例 总被引:3,自引:0,他引:3
荒漠化发育方式和过程的各不相同 ,具有明显的地域性和成因差异性特点。半干旱区季节性河流在荒漠化地貌发育中的作用是引人注目的一个科学问题。内蒙古四子王旗塔布河流域内有丰富的第三系和第四系河湖相冲 (洪 )积沉积物。该流域正发生着内蒙古乌兰察布盟最严重的荒漠化。本文基于LandsatTM图像的处理与分析 ,对该区季节性河流流域的荒漠化程度、分布及其成因作了研究 ,探讨了风 -水复合作用下荒漠化发育的具体模式。在干旱 -半干旱的气候背景下 ,地表植被稀疏、甚至裸露 ,在暴雨作用下 ,形成的洪流搬运大量泥沙碎屑物质沉积在中下游的宽谷地带 ,随着河道的淤积、抬高与加宽 ,干燥的流沙向两岸蔓延 ;再在特殊地段河道的“狭管效应”与局部气流循环共同作用下 ,流沙向四周进一步扩展 ,与山前洪积扇相连 ,造成荒漠化大范围的发生和发展 ,并可能导致整个地区的荒漠化。 相似文献
116.
电视测井中的图象处理问题 总被引:5,自引:3,他引:2
电视测井采集到的原始视频图象经过几何空间变换,图像象素重采样,最终生成可供地质分析解释的井壁表面图象文件。此外,必须动态识别指北针的图像以确定井下探头的方位,并以识别的北方位为起点守成图象的几何空间变换。基于井场施工效率和井下探头的安全原因,探头井中以4cm/s左右的速度下落,图像处理过程必须与探的落保持同步,因而还具有一定程度的实时性要求。 相似文献
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激光雷达反演参数k值的研究 总被引:3,自引:2,他引:1
采用532 nm激光雷达2006年在兰州市不同天气状况下的观测数据,结合能见度因子、CE318太阳光度计观测数据,对利用Klett法求解时,k在不同天气状况下的取值进行了初步研究,结果表明:只有当0.7≤k≤1.0时,气溶胶消光系数的大小与能见度估算出的值相接近。但在k=0.7时,计算出的气溶胶消光系数正、负参半;k=1.0时,消光系数廓线在晴天无云的天气状况下同实际情况不符。通过进一步分析研究激光雷达和光度计的同期观测资料发现:k=0.8时,较合理的数据所占比例为100%,k=0.9为84%,k=1.0仅为12%。对兰州市区而言,利用激光雷达分析气溶胶光学特性时,取k=0.8或k=0.9较为合理。 相似文献
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城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GCPredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。 相似文献