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利用Argo剖面数据和水声学数值模型,分析了西太平洋夏季在热带海区(I型)、亚热带南部海区(II型)和亚热带北部海区(III型)三类典型声速环境下的会聚区特性。声场计算结果表明,声速环境的区域性差异及声源深度的变化对会聚区声场特性有明显影响。当声源深度为20m时,热带海区会聚区距离较远,第一会聚区约为65km,超出亚热带海区约5km;当声源深度为200m时,亚热带北部海区会聚区距离较远,第一会聚区约为60km,亚热带南部海区、热带海区依次递减约5km。I型和III型剖面在特定的声源深度条件下出现波导型声场,当声源位于表层时热带海区产生表面波导,当声源位于次表层时亚热带北部海区产生次表层波导,对于1kHz的声波,波导深度范围内的传播损失比波导深度以外高出10~20dB。 相似文献
642.
当前我国近海海域属稀缺资源,波浪能试验场建设须通过合理布局各测试泊位,在保证试验场各泊位可同时正常开展测试工作的前提下,尽量减小用海面积。拉近试验泊位距离,是减小用海面积的直接手段,但在此过程中,必须保证在试验场场址海域水动力环境下,泊位接入测试波浪能装置后,其之间的水动力影响在可接受的范围内。以大万山波浪能试验场泊位设计为例,介绍一种有效的泊位间水动力影响分析方法。方法采用自主开发的二维Boussinesq波浪模型,开展水动力影响分析工作,同时引入相对波高比概念,对泊位接入装置后影响距离和影响面积进行了定量的分析。文中研究得出的分析方法,可用于判定泊位布局设计的合理性。 相似文献
643.
智能导游服务已从传统的单一景区导游发展为城市多景区导游,因此包含了景区间导游和景区内导游两大部分;表现为更加注重面向散客服务、兼容多移动智能终端以应用程序(App)的方式运行。由于景区间导游和景区内导游往往自成系统,在游客进出景区的过程中存在着两种系统的切换,且主要采用手动方式完成,尚没有实现城市多景区导游过程的无缝衔接。为了应对这个挑战,本文设计了一个面向城市多景区的无缝导游服务模式,分析了其架构以及工作机制;并着重讨论了城市无缝导游服务的关键技术,如系统间无缝切换的条件,包含判断游客进入、离开景区等;以及导游服务过程无缝衔接的机制,包含导游动态数据结构的设计,游客游览需求、导游过程状态在多导游系统间的传递等。最后通过实例验证了该方法的有效性,作为新的导游服务模式,同时为动态集成已有的导游App提供了解决方法。 相似文献
644.
645.
646.
地表温度是反映地表环境的一个重要参数,精确获取地表温度的方法对研究城市热岛效应、进行生态环境监测评价是必不可少的。利用遥感手段进行地表温度的反演是一种较新颖的方法,相对成熟的反演算法主要有单通道算法、辐射传输方程法及单窗算法。本文以山东省威海市Landsat TM数据为例,分别利用辐射传输方程法和单窗算法进行地表温度反演,通过遥感目视解译的方法提取研究区各类典型地物对应的地表温度,进行统计分析,结果表明,两者反演得到的地表温度具有一致的变化趋势,其中单窗算法中不同典型地物的地表温度整体标准差较小,如建设用地为0.530,起伏波动小,算法精度略优于辐射传输方程法。 相似文献
647.
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649.
陡坡陡崖作为一种特殊的地形地貌,是造成滑坡、泥石流等各种地质灾害的重要因素之一。由陡坡陡崖引发的地质灾害会破坏人造地物,对人类的生命财产安全造成严重危害。本文利用DEM数据提取了浙江省温州市的陡坡陡崖,对温州市陡坡陡崖的影响范围进行系统研究,构建了温州市陡坡陡崖的潜在滑坡方向模型,并确定其对人造地物(如道路、房屋)的影响。本文主要研究内容有以下两个:①提取陡坡陡崖并对其潜在滑坡方向进行建模;②根据影响范围提取受影响的人造地物并建立基础数据库。结果表明,温州市的陡坡陡崖数量多,分布范围广且集中,其引发的地质灾害会对人造地物造成严重的潜在影响。本文构建的温州市基础数据库可以描述陡坡陡崖潜在影响的房屋和道路的位置,确定灾害重点防治区域,为温州市的灾害防治工作提供服务。 相似文献
650.
为提高条带开采地表下沉系数预测准确率,基于地表下沉系数影响因素具有一定相关性、不确定性以及非线性的复杂现象,建立基于主成分分析的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的神经网络GA-BP智能预测模型.利用遗传算法对BP神经网络(Back Propagation Neural Network)的初始权值和阈值进行优化处理,通过SPSS20(Statistical Product and Service Solutions 20)软件对地表下沉系数影响因素进行主成分分析,降低数据维度,消除变量间的冗余信息,找出主成分并作为模型的输入样本,利用MATLAB(Matrix Laboratory)软件进行仿真与分析.结果表明:与传统BP神经网络模型和主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的PCA-BP神经网络模型相比,基于主成分分析的GA-BP模型的相对误差不超过5%,与实测值更为接近,预测精度进一步提高,基本满足矿区实际工程需要,为条带开采地表下沉系数预测提供了又一种准确可行的方法. 相似文献