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应用VB6.0编程语言建立M icaps资料远程接收处理系统,结合Internet网络通信技术,实现M icaps资料远程自动接收处理。系统界面清晰,可操作性强,具有开放性和通用性。 相似文献
42.
在国家重点研发计划支持下,项目提出了陆表不均一性检测和订正的新方法,解决了渐变型不均一性检测和订正的难题,构建了中国地表太阳辐射、气温、地温、风速和降水等参数均一化站点和格点数据集,修订了关于中国地表风速变化趋势、增温格局及其形成机制的结论。融合多源数据,构建并验证了千米级、流域级或县域级的电厂、人口、生物质能、取水量、氮排放、二氧化碳排放等影响自然系统的关键人文要素历史和未来预估数据集。构建了未来关键人文要素情景,研制了碳中和目标下甲烷和氧化亚氮排放情景和用于驱动全球模式的未来情景,预估了中国碳中和战略的实施对全球变暖的减缓作用,发现中国碳中和对远期和中期全球变暖的减缓作用显著。给出了中国各省份水体氮排放安全阈值及超越时间,阐明了中国粮食产量与氮施肥的关系,提出了在保障粮食安全的前提下减少水体氮排放的有效途径,指出重构城乡养分循环体系是同时保障粮食安全和恢复水质的必要途径。发现全球饱和水汽压差的年际变化与大气二氧化碳浓度上升速率的年际变化显著相关,阐明了饱和水汽压差变化在调控生态系统生产力中的重要角色以及多因素耦合作用在生态系统生产力变化中的复杂影响。建议更全面细致地评估中国各种碳中... 相似文献
43.
【目的】为分析铜仁区域短时强降水极端阈值及分布特征。【方法】利用铜仁区域内10个国家级台站2006—2022年3—11月逐日逐时降水资料,分别挑选1 h、2 h、3 h降水极值和次极值进行升序排列,基于第95个百分位的基本方法综合判定阈值,通过常规统计结果判定其分布特征。【结果】1 h降水量≥25 mm、2 h降水量≥40 mm、3 h降水量≥50 mm均可作为铜仁区域短时强降水的阈值。松桃是铜仁市短时强降水的高值中心,江口为次中心。西部5县和东部的万山6月份为短时强降水高发月份;东部松桃、碧江、玉屏7月为高发月份,江口以8月为主。铜仁区域短时强降水主要集中在5—8月,占总日数的84.4%,且67.3%的短时强降水以单站形式出现,短时强降水的局地性明显。铜仁发生短时强降水以夜间为主,江口最为明显,短时强降水夜间频数与短时强降水总频数之比达到84.9%,夜间短时强降水量与短时强降水总量之比达到86.5%,短时强降水较降水总量的夜雨性更为明显。【结论】该研究对深入了解铜仁区域短时强降水作了有益的探索,对科学制定强降水“三个叫应”指标和防灾减灾具有一定的指导意义。 相似文献
44.
基于浮标站海浪历史数据,利用回归分析方法建立了海浪数值模式有效波高预报产品的一元二次回归方程订正统计模型。通过2017年7月1日-2018年10月10日期间业务试运行结果发现:订正方程能有效改善有效波高数值预报产品的预报精度,且预报时效越短订正效果越显著。其中,第6~11 h预报时效内的订正前后平均绝对误差值减小0.17~0. 241 m,第6~18 h预报时效内订正前后均方根误差减小幅度为0.103~0. 28 m。这说明应用订正统计模型对海浪模式输出产品进行订正,也是改进海浪模式预报准确率的一种有效途径。 相似文献
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46.
基于特征点匹配及提纯的点云配准算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的基于ICP点云配准算法配准时间长、收敛慢、需要较好初始配准等限制,本文利用现有的点云特征提取算法和描述算法,提取并匹配点云中的特征点,用RANSAC算法结合坐标转换模型剔除误匹配点对,用匹配点对在两点云中的坐标计算之间的坐标转换参数,从而实现点云的配准。相比ICP类算法,提高了点云配准的效率,同时提高了点云配准的自动化程度。 相似文献
47.
针对三维地籍对二维数据兼容不良问题,本文基于PNAT模型,利用ArcEngine开发出城镇三维地籍系统。通过对三维地籍要素进行描述与表达,推演出地上地下三维宗地体,并在ArcGIS中构造出三维宗地体模型。实验证明,运用ArcEngine开发的三维地籍系统,可完美兼容已有二维地籍数据,极大地减少了开发成本,提高了效率,同时系统兼具ArcGIS提供的分析功能,稍加改进即可实现自定义查询,实现三维地籍图属联合分析。基于ArcEngine的三维地籍开发是一种效率高、功能丰富的二次开发方法,其数据兼容性及空间分析功能明显优于其他非GIS二次开发平台。 相似文献
48.
49.
随着互联网的快速发展,气象部门职工作为学习者可以获得的学习资源得到极大丰富。信息超载导致检索合适的在线学习资源时遇到了困难;学习者在不同学习环境和序列访问模式上也有不同的学习需求。但是,现有的推荐系统,如基于内容的推荐和协同过滤,没有结合学习者的情境和序列访问模式,推荐结果准确度不高。本文提出了一种结合情境感知、序列模式挖掘和协同过滤算法的混合推荐算法来为学习者推荐学习资源。混合推荐算法中,情境感知被用来整合学习者的情境信息,如知识水平和学习目标;序列模式挖掘被用来对网络日志进行挖掘,发现学习者的序列访问模式;协同过滤被用来根据学习者的情境数据和序列访问模式为目标学习者计算预测并生成建议。实验和应用效果表明,该混合推荐算法推荐的质量和准确性方面优于其他推荐算法。 相似文献
50.
胶州湾及其邻近河流中壬基酚等有机污染物的分布特征 总被引:3,自引:1,他引:2
为分析青岛胶州湾及其邻近河流中的壬基酚(NP)及其短链氧乙烯醚母体化合物、壬基酚单氧乙烯醚(NP1EO)和壬基酚二氧乙烯醚(NP2EO)的污染状况和分布特征,在研究区域内设置了17个站位分别采集了海水和沉积物样品,样品经萃取、浓缩、净化后采用气质联用仪测定各污染物的浓度。胶州湾水体中的NP、NP1EO和NP2EO的浓度分别为20.2-268.7、11.2-200.4和4.8-32.5ng/L。胶州湾沉积物中上述3种污染物的浓度分别为3.6-299.3、3.8-25.2和4.9-103.2ng/g。胶州湾邻近河流中的污染物浓度远远高于湾内,其中墨水河的污染最严重,水体和沉积物中NP的浓度分别达到28656ng/L和31704ng/g。与世界其他海湾NP等污染物的浓度相比,胶州湾属于严重污染地区之一,已经超出了其生物效应临界浓度。研究区域内50%的站位中NP浓度已经超过导致扇贝苗死亡的临界浓度,10%的站位已经超过引起雄性鱼类雌性化的临界浓度。 相似文献