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Field investigations indicate that unpaved roads are the largest sediment source on St John, US Virgin Islands. Cross-sectional measurements of eroded road surfaces were used to establish an empirical relationship to predict annual road surface erosion as a function of road gradient and contributing drainage area. A model (ROADMOD) for estimating and mapping average annual sediment production from a road network was developed by combining this empirical relationship with a series of network algorithms to analyse road data stored in a vector geographic information system. ROADMOD was used to estimate road surface erosion in two St John catchments with very different road densities but similar land cover, topography and soils. Unpaved roads were found to increase sediment production in the more densely roaded catchment by a factor of three to eight, and in the less-roaded catchment by a factor of 1·3–2·0. Turbidity measurements in the receiving bays of these two catchments are consistent with model predictions and observed sediment delivery processes. Although this model was developed specifically for St John, it can easily be adapted to other locations by substituting a locally derived predictive equation for road erosion. Model assumptions, limitations and potential improvements are discussed. © 1998 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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The measurement of plant water content is essential to assess stress and disturbance in forest plantations. Traditional techniques to assess plant water content are costly, time consuming and spatially restrictive. Remote sensing techniques offer the alternative of a non-destructive and instantaneous method of assessing plant water content over large spatial scales where ground measurements would be impossible on a regular basis. In the context of South Africa, due to the cost and availability of imagery, studies focusing on the estimation of plant water content using remote sensing data have been limited. With the scheduled launch of the South African satellite SumbandilaSat evident in 2009, it is imperative to test the utility of this satellite in estimating plant water content. This study resamples field spectral data measured from a field spectrometer to the band settings of the SumbandilaSat in order to test its potential in estimating plant water content in a Eucalyptus plantation. The resampled SumbandilaSat wavebands were input into a neural network due to its ability to model non-linearity in a dataset and its inherent ability to perform better than conventional linear models. The integrated approach involving neural networks and the resampled field spectral data successfully predicted plant water content with a correlation coefficient of 0.74 and a root mean square error (RMSE) of 1.41% on an independent test dataset outperforming the traditional multiple regression method of estimation. The best-trained neural network algorithm that was chosen for assessing the relationship between plant water content and the SumbandilaSat bands was based on a few points only and more research is required to test the robustness and effectiveness of this sensor in estimating plant water content across different species and seasons. This is critical for monitoring plantation health in South Africa using a cheaply available local sensor containing key vegetation wavelengths. 相似文献
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在比较分析了TIN的几种常见数据结构的基础上,针对TIN拓扑查询与搜索问题,提出了另外几种强调边拓扑信息的TIN数据结构,根据拓扑关系的表达方式可以将它们分为内存索引式结构、数组索引式结构及二者的混合结构,并给出了这些数据结构的多种序列化存储方式:数组索引直接存储、对象ID存储法、PythoncPickle存储、对象内存地址的存储法。研究比较发现数组索引直接存储的数据占用空间最少,对象ID存储法和对象内存地址存储法的二进制方式占用空间相同,Python cPickle只适合于极小规模的TIN数据的存储。对基于不同数据结构的TIN模型构网效率测试表明,不包含边信息的结构的构网效率最高,含有边信息的结构中采用数组索引表示拓扑关系的构网效率最高。研究结果将对TIN模型的软件实现具有理论及应用价值。 相似文献
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剪切波分裂是分析地震各向异性的一种重要手段,常规方法是利用网格搜索获取分裂参数,再通过不同方法的测量结果对比测量结果进行质量检测,这一过程会耗费大量计算时间。本文针对这一问题提出了一种利用深度卷积神经网络对剪切波分裂进行质量检测的新方法,对使用了Resnet残差结构的深度神经网络进行训练,直接对二分量剪切波波形数据的质量进行分类。整个过程为:神经网络通过卷积层提取波形特征,计算损失函数后反向传播训练模型参数,完成迭代训练后的模型对输入波形数据正向计算自动输出类型。本文利用川西台站接收到的实际数据以及随机生成的合成数据分别对该网络进行训练,均可以获得准确的分类结果。相比于通过多种剪切波分裂方法对比测量结果的质量检测方法,基于神经网络的方法可以省略网格搜索的计算过程直接判断质量类型,在运算速度上的优势明显,并可继续通过训练提高模型的精度,为提升剪切波分裂方法在数据处理过程中的操作效率提供帮助。 相似文献
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海洋地震频繁且海底土体环境复杂,当地震导致断层土体发生永久变形后,穿越断层的海底埋地管道也将受迫发生变形。为确定变形后的管道能否正常工作,需根据实际工况对其进行应变响应预测。首先通过有限元计算软件ABAQUS建立管道与走滑断层的三维实体模型,模拟管-土间的接触作用并通过等效边界方法修正模型,得到管道局部屈曲破坏形式及应变分布情况。然后,通过调整有限元模型参数对断层交角、管道工作内压、管道径厚比对管道极限塑性应变的影响进行敏感性分析,定性分析不同敏感性因素对穿越走滑断层海底管道应变响应的影响。最后,在数值模拟数据的基础上通过MATLAB软件利用基于遗传算法优化的BP神经网络实现对管道应变响应的精确预测。结果表明:穿越走滑断层管道在发生局部屈曲时,可根据轴向压缩应变突变现象确定管道局部屈曲时对应的断层位移,并且断层交角、管道工作内压和管道径厚比都会对跨断层管道应变响应产生影响。 相似文献
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