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51.
中太平洋铁锰结壳铅同位素研究 总被引:5,自引:0,他引:5
已有研究表明大洋中溶解的铅(Pb)来源于陆源物质,但是,对Pb进入大洋的途径争议很大。为此分析了取自中太平洋两块铁锰结壳样品的Pb同位素组成,获得了整个新生代的中太平洋Pb同位素演化历史。结果表明这两块结壳的Pb同位素随时间的演化曲线与中北太平洋沉积物岩心LL44-GPC3中风成碎屑的Pb同位素演化曲线相似。证实该区深水中的天然溶解铅主要来自风成粉尘,并且50Ma之前中太平洋中溶解Pb同位素组成主要取决于源自美洲的风成粉尘的输入,40Ma之后主要取决于源自亚洲的风成粉尘的输入。 相似文献
52.
三门湾沉积记录中长链烯酮不饱和指数-海表温度和浮游动物群落对厄尔尼诺/拉尼娜的响应 总被引:1,自引:1,他引:1
应用沉积地层记录中长链烯酮不饱和指数(U3K7)估算1916—2003年三门湾表层海水温度(SST)与变化。SST波动范围为15.97~18.00℃,年平均为17.03℃。该值比当年实测海水全年平均温度低3.52℃,同时应用长链烯醇不饱和指数与SST的关系重建历史上的厄尔尼诺现象。研究显示三门湾的厄尔尼诺气候事件在大尺度上与东太平洋一样均受制于气候影响,在变化尺度上又受到地理位置和地方性气候(季风)的影响,厄尔尼诺事件在形式和年代上相互对应,但是其涛动幅度不如东太平洋的强烈。通过比较厄尔尼诺期间(2003/2002年)和非厄尔尼诺期间(2006/2005年)的浮游动物群落结构变动信号、生物量、密度以及物种多样性等,在厄尔尼诺时期浮游动物种类数、生物量和丰度呈现偏高的趋势,三门湾的暖水性浮游动物类群、数量变化与台湾暖流活动过程中携带的浮游性动物有密切的联系。 相似文献
53.
54.
55.
天津地面沉降区土水比论述 总被引:1,自引:0,他引:1
天津市地面沉降分布广,沉降速率大。本文针对当前地面沉降研究和防治过程中所遇到的勘查资料严重缺乏、禁采难以全面实现等难题,提出了土水比指标量。通过概念分析和对多年数据的分析,认为土水比可以检验地下水开采量数据的统计精度,指示地下水资源补给及土层释水条件,并表明沉降的严重程度,反映地下水资源的保障程度。建议在沉降防治工作中,以土水比作为指标,通过相关分析模型来制定压采量。 相似文献
56.
57.
对武当山隧道进口处Ⅰ号和Ⅱ号滑坡稳定性主要影响因素进行了分析,采用传递系数法对Ⅰ号和Ⅱ号滑坡在天然及饱和状态下的稳定性进行定量计算,利用Flac3d软件对Ⅰ号滑坡在天然及饱和状态时的应力应变进行数值模拟研究.综合分析认为,降雨入渗是加剧武当山隧道进口处滑坡活动触发因素.为保证襄渝铁路运营安全,建议对Ⅰ号滑坡进行削坡处理,对Ⅱ号滑坡在前缘设置抗滑桩进行处理. 相似文献
58.
基于SilverLight和REST的富网络地理信息系统框架设计 总被引:1,自引:0,他引:1
在WebGIS的快速发展过程中,其架构方法和实现技术的研究一直是人们关注的热点。本文针对传统WebGIS开发复杂度高、交互体验性贫乏、运行效率低等不足,在对RIA/SilverLight和REST技术的研究基础上,以整体结构模块化,开发行为统一化,代码可复用及经验可复用的指导思路下,提出由空间数据服务器(数据访问层DAL)、GIS服务和Web服务服务器(业务逻辑层BLL)及部署有SilverLight插件的浏览器(表现层UI)组成的3层架构式富网络地理信息系统,并阐述了数据层中空间属性数据库的设计和建立步骤以及优化经验,分析了业务逻辑层的构成和运行机制,为提高系统开发效率使用MVVM(Model-View-View Model,模型-视图-视图模型)设计模式,将表现层分为前端用户界面和后台逻辑两部分,并描述了用户熟悉的Office Ribbon设计样式的开发方法,说明了后台逻辑架构组件各自功能及通讯路径。最后,为验证此框架能够有效提高系统开发效率、丰富用户体验和改善系统运行性能表现等优势,利用SilverLight(C#)实现了应用实例——LightGIS。系统开发和运行实验表明,该框架能够很好地达成以下目的:(1)实现优美的用户操作界面和丰富的互操作性体验;(2)提供平滑、流畅的地图服务和高响应性空间分析;(3)具备优秀的系统可扩展潜力和可配置性。 相似文献
59.
为实现精准的旅游景区客流量的高时频预测,本研究构建了一套基于LBS和深度学习模型的预测方法。此方法可通过对LBS数据的转换实现预测的空间范围与时频控制,并通过方法的核心模型——基于双向循环神经网络和GRU算法构建的深度双向GRU(DBi-GRU)模型完成预测。为检验方法的有效性,研究以深圳大梅沙海滨公园为例对方法进行实验测试。实验使用拟合曲线、误差指标及DM检验3种方法评估DBi-GRU模型的预测效果。此外,实验还设置了其他五种深度学习模型作为DBi-GRU的对照模型,测试基于不同深度学习算法的模型之间的预测水平差异。实验结果表明:(1)本研究提出的DBi-GRU模型在景区客流量高时频预测中具有理想的预测效果,在高峰时段的客流量预测方面也具有较高准确性,预测效果明显优于其他深度学习模型;(2)基于双向循环网络的模型的效果普遍优于基于常规循环网络的模型。尤其是基于双向LSTM算法的模型,虽然预测的准确度略逊色于DBi-GRU模型,但在模型性能上与其的差异并不显著;(3)在相同网络参数下,GRU算法较前人采用的LSTM和RNN算法有着更高的预测准确性。本研究为客流量预测领域的研究提供了一种... 相似文献
60.
利用实时路况数据聚类方法检测城市交通拥堵点 总被引:3,自引:0,他引:3
城市交通拥堵严重制约其网络总体效率。开展检测交通拥堵点可有效识别网络瓶颈,以整治交通拥堵现象。对此,本文提出一种新的城市交通时空拥堵点检测的方法:即采用实时路况数据,通过定义时空关联,检测时空意义上长期性、规律性交通拥堵点。本文基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,以成都市为试验区,实现了这种拥堵点检测方法。试验表明,该方法可快速、有效、准确地检测出城市道路严重拥堵路段,并确定其拥堵时空范围,为交通管理、交通拥堵机理分析、交通拥堵预测等提供参考。 相似文献