台湾省的地理学现状

台湾省地理学的发展很活跃,因为它关系到台湾省1800多万人的利益,专攻各类地理专业的学生们在公共生活中所起的作用是相当重要的。在某些方面,台湾省的地理学研究比美国还好,如对中国悠久传统的地理研究方面,台湾省把它列为学术界的一项重要研究任务。     

长方体磁异常的简化表达式

一、引言由于均匀磁化的二维和三维长方体与通常遇见的许多地质特征相似,因而在磁异常的解释中,它们常被用来当作模型。在二维情况下,长方体底部为无限延深,只要磁化方向和磁化强度相同,则长方体所产生的磁异常与具有相同水平顶面的平行侧面倾斜棱柱体所产生的磁异常是一样的(据Bruckshaw和Kunaratnam)。所以这类倾斜棱柱的磁异常也可以利用长方体模型来分析。在运用长方体近似的磁法解释中,通常采用的方法是将实测异常与按不     

一种营空气呼吸双肺鱼[Amphipnous cuchia(Ham.)]的血液参变数

Ⅰ、引言血液学在诊断鱼类疾病方面起着重要的作用,同时也可用来评定鱼类的污染程度(Me Carthy 等,1973)。血液学的参变数,与动物对环境的反应密切相关(Haider 1970;Johansson 等,1972).血液学的参变数,例如红细胞数,血红蛋白浓度,红细胞压积容量,红细胞沉降率和血液 PH 值,随各种鱼的有关年龄、性别、活动和水的理化性质而异。Mahali(1972)和 Ezzat 等(1974)记述了鱼类血液的季节变异。血液学的资料,Hattingh(1972,1973a,b,c),Rooney 等(1972),Acram(1972)以及 Subha Rao 和 Behera(1973)都有发表过。Haws 和 Goodnight(1962),Jugarina 和 Ryzhova     

激发极化的数字模拟

前言在直流电法勘探中,已经把几种数字方法用于模拟任意电阻率的分布。由于计算机的高速发展,这些方法在近十年来已变成是切实可行的了。两种最常用的方法是有限单元(FE)法和有限差分(FD)法。     

发展以卡普恰盖水库为基地的灌溉农业

生产力布局的改善是发展国民经济的迫切问题之一。苏共26大提出下列措施的重要目的是:“各加盟共和国与各经济区经济发展进一步专业化和按比例发展的基础上,改善生产力布局,提高社会生产效益”。哈萨克斯坦已做出了计划:“在开发自然资源和发展燃料动力与原料基地方面的巨大工程”。     

苏联立陶宛加盟共和国中小河流域水体综合利用和保护

立陶宛加盟共和国是一个以河湖众多著称的国家。境内长度大于250米的河流和小溪约有29000条。河流总长度达63700公里。立陶宛有2834个面积大于0.5公顷的湖泊。此外,已建成了503个水库,其中40个是由天然湖泊改建的。     

阿尔泰地区诺尔特金多金属矿床地质特征和成矿远景评价

新疆阿尔泰地区诺尔特金多金属矿床位于阿尔泰陆源活动带北部晚古生带火山弧内。含矿建造主要为中酸性火山岩—陆源碎屑岩以及含火山物质的海陆交互相碎屑岩。前人对区内岩石成因和地质背景做了研究,却对矿化特征和成矿远景缺乏分析与评价。本文在野外地质工作基础上,查明了矿床地质与矿化特征,对矿区外围矿化点工作的基础上,认为该地区成矿条件优越,金矿勘查有望取得突破。     

基于安卓平台的历史地震灾害信息管理系统的设计与实现

针对历史地震灾害数据再利用方面的不足,提出一种基于移动环境的灾害信息管理系统。探讨了在Android平台,利用SQLite数据库对历史破坏性地震基本震害数据进行存储并分析,阐述了该系统的总体架构。经测试发现该系统运行稳定,在灾害辅助决策及历史地震信息再利用方面具有应用价值。     

高效节水灌溉技术在农田水利工程中的应用研究

为解决灌溉用水分配不均、平均节水能力受限的问题,提出基于农田水利工程的高效节水灌溉技术模型。在ZigBee组网条件下,对模型节点进行入网处理,并根据详细的处理结果,对节水传感器进行具体选择,完成农田水利工程节水灌溉模型应用背景环境的建立。利用灌溉参量计算KC节水系数,设定引脚数值的方式,实现模型的顺利应用。对比实验结果表明:与普通节水灌溉模型相比,应用高效技术模型后,灌溉用水分配均匀度最大值可达90%以上,平均节水能力提升明显。     

基于Sentinel-2时序数据的新疆焉耆盆地农作物遥感识别与评估

为及时准确地获取干旱区农作物种植信息,研究借助PIE-Engine Studio平台,以新疆焉耆盆地为研究区,基于2022年Sentinel-2影像和1948个野外定位采样数据提取农作物生育期内14种植被指数,使用See5.0决策树、随机森林（Random forest,RF）和多元回归（Multiple regression,MR）模型优选特征参数,结合支持向量机（Support vector machine,SVM）算法构建5种分类模型和5种样方分割方案进行农作物种植信息提取,通过目视解译和混淆矩阵对比分析分类结果,确定最佳分类方案。结果表明：（1）所有分类模型的总体精度（OA）和Kappa系数均在92.20%和0.9037以上,说明在PIE平台中使用SVM算法提取农作物信息是可行的。（2）SVM-有红边的OA和Kappa系数均值为93.77%和0.9236,比SVM-无红边方法提高了0.96%和0.0120。（3）相比于SVM-有红边方法,植被指数的引入提高了SVM-RF、SVM-MR和SVM-See5.0的OA和Kappa系数。（4）5种分类模型的OA和Kappa系数均值的大小...