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121.
基于DEM的宁明县地形因子分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以ASTER GDEM 30 m分辨率的DEM为基础数据,ArcGIS为软件平台,提取宁明县坡度、坡向、地形起伏度、地表粗糙度、地表切割深度等地形特征要素,并对地形特征进行定量分析.结果表明,县域内坡度在0°~81 °范围内均有分布,但相对集中于5°~ 35°之间;南坡、北坡坡向面积相差较小,分布相对均衡;西北部、南部地形起伏较大,最大处可达702 m;地表粗糙度处于0.15~1之间;地表切割深度最深处达到340.67 m. 相似文献
122.
《国土资源导刊(湖南)》2005,2(5):F0004-F0004
三0六大队隶属湖南省核工业地质局,是一支铀矿地质普查和地形测绘专业队伍。2001年1月,由中国核工业总公司移交湖南省人民政府,实行属地管理。现有职工720人(在职职工326人),专业技术人员145人,其中高级职称16人,中级职称65人。 相似文献
123.
局部型地形因子并行计算方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
随着分析区域的扩展及需求精度的提高,数据-计算密集型地形分析亟需通过并行化来满足用户的时间响应需求。局部型地形因子是以一定半径的分析窗口(通常为3×3)计算且具有单元计算结果独立性的地形信息,是数字地形分析的基本参数。本文在分析局部型地形因子串行算法特征的基础上,以坡度算法为样本,对局部型地形因子的并行计算方法进行了深入研究。从数据并行的角度,对并行计算环境下的数据划分粒度、方式及结果融合策略进行了分析,构建了局部型地形因子的并行计算方法。利用SRTM陆地表面地形DEM数据,设计了坡度并行计算的实验以验证其方法的正确性和实用性。实验结果表明,本文提出的并行计算方法顾及了任务、数据及计算环境,可快速对局部型地形因子串行算法进行并行化改造,提高算法的执行效率,具有较好的并行性能。 相似文献
124.
青藏高原北缘公格尔山地区地形梯度的剖析 总被引:2,自引:0,他引:2
本文以青藏高原北缘西昆仑山脉的公格尔山地区为试验区域,基于SRTM-DEM数据,采用线状地形剖面和带状地形剖面的研究方法,对试验区从公格尔山顶到塔里木盆地的地形梯度进行了研究,并探讨了地形梯度与隆升过程之间的关系。研究结果表明:(1)线状地形剖面清晰直观,操作简单;带状剖面法能较好地反映区域的地形起伏状况。若将两种方法联合起来共同进行区域地形研究,则会获得更好效果。(2)从塔里木盆地到公格尔山顶,地形抬升共分3个梯度:分别是从海拔高度2 000m左右上升到约4 500m,从约4 500m上升到将近6 000m,从将近6000m上升到约7500m。地形抬升的不同梯度可能对应着公格尔山晚新生代地貌形成过程的不同隆升过程;而每个抬升梯度的拐点,则对应着不同隆升过程形成海拔高度的分界点。 相似文献
125.
西安市一次短时强风暴天气过程分析 总被引:1,自引:0,他引:1
1997年7月28日西安市发生一次强风暴天气过程,分析发现这次过程主要受秦岭山脉地形、地面弱冷空气南下和副高增强西进的共同影响而造成;强风暴发生在地面“人”字形辐合线交点处;由多单体雷暴演变成超级单体雷暴,在雷达回波中呈“S”型。秦岭山脉北侧边缘的对流活动是此类天气前期的一个明显征兆。 相似文献
126.
昆仑山口大地震与地形变异常的讨论 总被引:2,自引:5,他引:2
针对昆仑山口大地震,总结了多种地形变(大地测量)手段所显示的异常变化及其时空分布,结果显示:8.1级大震前存在空间尺度大,时间尺度的地形变前兆异常,简要介绍了相关的异常图像,给出了初步解释,并对未来震情的发展进行了探讨,认为近期内强震活动向华北迁移的可能性不大。 相似文献
127.
128.
突发性毒气泄漏事故的频繁发生对市民的安全造成了极大威胁,有必要对常见毒气泄漏事故发生后的成灾模型进行探讨,以便从理论上指导应急部门实施应急救援行动。本文在研究和分析典型毒气泄漏扩散模型的基础之上,引入地形因子对原有毒气泄漏扩散模型进行改进,使之适应三维地形下的危化品气体扩散模拟,并将模型与GIS集成可视化,分析比较了模型修正前后气体扩散浓度的分布情况。在此基础上,进一步分析了DEM空间分辨率对毒气扩散浓度的分布影响,发现DEM空间分辨率对毒气浓度分布区域有一定影响,并分析了其影响原因。结果表明,加入地形因子的高斯烟羽模型比之前没有考虑地形因子的高斯模型计算要更加精确,更贴近现实状况;同时,DEM分辨率对改进后的高斯烟羽模型的模拟影响较大,选择适当分辨率的DEM能帮助应急部门在短时间内模拟出真实可靠的浓度分布区域,对毒气泄漏事故的应急有一定的实际参考价值和指导意义。 相似文献
129.
130.
地貌识别,对于人类建设,地质构造研究,环境治理等相关领域都有着重要意义。传统的基于像素单元或面向对象的地貌识别方法存在局限性。由于流域小单元具有表面形态的完整性,在地貌演化中具有明确的地理意义,基于流域小单元的地貌识别成为了该领域的一个新热点。然而,基于传统地形因子的地貌识别方法使用的因子往往较为单一或者在地学描述上存在重复性,目前尚无针对流域小单元进行空间结构描述和拓扑关系特征量化的地貌识别研究。基于此,本文基于DEM进行水文分析并通过坡谱方法解决了小流域稳定面积难以确定的问题,在黄土高原样区提取了181个稳定小流域。根据复杂网络理论和地貌学原理提出了流域加权复杂网络的概念和相应的8个定量指标用于流域空间结构的模拟和量化描述。最后采用了基于决策树的XGBoost机器学习算法进行地貌识别,实验对于黄土高原主要地貌类型的识别显现出较好的效果,Kappa系数为86.00%,总体精度达到了88.33%。对于地貌形态特征明显的地貌,复杂网络方法其顾及空间结构和拓扑特征的特性导致了其较高的识别性能,精度和召回率都在90%~100%之间。通过与前人的研究进行对比,其识别结果亦呈现出较高的精度,这些... 相似文献