Mesoscale eddies in the South China Sea and their impact on temperature profiles

Some life history statistics of the mesoscale eddies of the South China Sea (SCS) derived from altimetry data will be further discussed according their different formation periods.A total of three ATLAS (autonomous temperature line acquisition system)mooring buoys data will be analyzed to discuss eddies‘ impact on temperature profiles.They identify that the intraseasonal variation of SCS thermocline is partly controlled by mesoscale eddies.     

刍论大连湾底质地化环境

本文根据1987年的调查资料,总结阐述了大连湾底质地化环境诸要素的分布规律及其特征,运用相关分析法,通过多元回归计算求得了诸要素之间的关系。经过综合因素分析,得出了大连湾氧化还原环境分区、还原环境的成因及发展趋势。     

灵山岛附近水域温,盐度特征

灵山岛附近水域的温、盐度年变幅均较小,夏季中,下层的水温较邻近水域偏低,非常适宜于发展海珍品(海参、鲍鱼等)增养殖和旅游业,同时也是某些人工养殖经济鱼类(真鲷、黑鲷等)渡夏的良好场所。     

南黄海表层沉积物中氮的区域地球化学特征

通过分级浸取分离的方法获得了南黄海表层沉积物不同形态的氮，首次探讨其分布的区域性特征：南黄海表层沉积物中各形态氮在不同测线上均呈现出波状分布。B测线的基本上呈现出中部海域高，两边海域低，而西部海域又略高于东部海域的趋势，D和E测线的基本上呈现出西高、东低的趋势，C测线的则呈现出西低、东高的趋势，F测线的变化趋势比较平缓，从整体上看，SOEF—N和TN的分布呈现出西部海区比东部海区低的趋势。受各测线上沉积物种类差异的影响，自北向南各形态氮的变化幅度逐渐减小，其中SOEF-N在各测线上的变化幅度最大，且自北向南降幅最大。受水动力及沉积物粒度的影响，不同形态氮在黄海槽内各站位沉积物中的含量较高。沉积物中各形态氮在不同测线上的分布还表明，陆源输入对南黄海沉积物中氮测线分布有较小的影响，海洋自生氮对南黄海表层沉积物中氮的形态、含量与分布具有重要影响。     

浅谈ARCGIS在国家1︰50000 DLG更新中的应用

通过分析ArcGIS中的ArcMap、ArcCatalog和ArcToolbox的特点,简要讨论了它们在国家1︰50000 DLG更新中的应用。     

航空重力测量数学模型及其测量精度分析

基于数学和分析力学角度分别推导了航空矢量重力测量的数学模型,得到了一致的模型公式;给出了矢量模型的3个分量形式,其中垂直方向的分量就是标量重力测量的数学模型;简要介绍了我国研制成功的航空标量重力测量系统CHAGS的数据处理的过程,分析了标量重力测量中测线交叉点和重复测线的重力异常的精度;根据实测数据计算的结果表明:测线交叉点重力异常不符值的标准差约为5×10-5ms-2左右,重复测线的内符合精度优于5×10-5ms-2,达到了预期的要求。     

简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。     

地理信息系统技术在地名数据库更新维护中的应用

利用MapObjects进行地理信息系统二次开发建立的地名更新维护应用系统,哥以实现地理空间数据库(Geodatabase)要素类的访问和操作,在实现复杂要素通用GIS编辑功能的同时,利用ArcSDE还可以实现多用户网络化操作和管理,降低了开发成本.     

GVG采样线代表性检验

通过在实验区内设置不同类型的采样线,对GVG采样线的代表性进行检验.结果表明,高速公路和乡村道路类型的采样线对区域代表性的精度在95%以上;国道为86.726%;省道为65.447%.对于不同的缓冲区,高速公路、省道和乡村道路类型采样线,以200m缓冲区的代表性最好.而国道则以800m缓冲区的代表性最好.对于不同的作物而言,无论何种类型的采样线或者缓冲区,种植面积最大的棉花的精度是最好的.最低的是省道采样线1000m缓冲区,精度是78.146%,最好的是国道采样线800m缓冲区,精度是99.974%.除省道外,其他精度都在94.8%以上.这说明GVG采样线所获得的成数对于区域主要作物的代表性是很好的.