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本文介绍南极海冰数据库,包括资料来源和性质,资料处理方法如SIGRID资料的解码和压缩,存贮数据的生成,如净冰面积指数(10°×10°冈格).密集度(0.25纬距网格).图形模块和海冰外缘线;数据库资料的分析应用软件系统,以统计计算方法为主.统计模拟为杨,它包含了大量的成熟的统计方法,如谱分析,回归,时间序列,主成分分析等方法;数据库的输出方式:显示器、激光打印机和平板绘图仪作为图形输出设备.以磁盘作为数字输出设备。数据库和相应的外部设备驱动程序支持下,可以很方便地生成图形和硬拷贝。开发便于在计算机存贮和处理的LIST格式转换海冰原始SIGRID格式资料。两者比较显示出LIST格式节省10倍的空间和时间。建立了南极海冰密集度分布图库,并以伪彩色动画显示,以位图作映射存贮方式节约空间,动画连续显示海冰分布形式逼真,便于直观应用和查找。利用网格球面积×网格冰密集度的方法计算净冰面积指数,可方便的给出任何区域的净冰面积而且能准确地反应实际情况,比原来国际上所使用的冰范围面积其结果要大大提高精度。 相似文献
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海滩均衡剖面是海洋动力和海滩泥沙充分作用下的一个具有统计意义上的相对均衡的海滩形态,绝对意义上的、理想的均衡海滩剖面在自然界是难以找到的,而统计意义上的海滩均衡特征可以满足海岸变化和海滩过程研究需要,海滩均衡剖面的形态主要受控于国海滩泥沙的粒度特征,该剖面的形态指数是海滩泥沙沉降速率的函数,海滩粒度越粗,海滩坡度越陡,本文研究的日照海滩存在统计意义上的均衡剖面,由于海滩沉积物粒度具有明显的分带特征,海滩剖面不是一个理想的均一平面,而是由与海滩泥沙粒度相适应的两具均衡剖面组成,这两段海滩的表层粒径分别为4.8φ和7.5φ,观测剖面的海滩形态指数分别为0.075和0.015,理论海滩形态指数分别为0.077和0.02,理论值和观测值有很好的一致性。 相似文献
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作为黄海的代表性冷温性鱼类,大头鳕(Gadus macrocephalus)的资源量近年逐渐上升趋势,其中幼鱼所占比重较大,种群丰度及补充都受到黄海冷水团的影响,作为2龄性成熟鱼种,探究其当年生和非当年生幼鱼分布和生长的季节变化及与黄海冷水团的关系对了解大头鳕的资源变动有重要意义。本研究基于2016年10月、2017年5和8月的调查结果,分析了黄海冷水团存在时期的海洋环境特征与大头鳕幼鱼分布及生长特征的关系。研究显示,春季,幼鱼主要分布于青海渔场、石岛渔场和连青石渔场,非当年生幼鱼和当年生幼鱼随栖息地水深分别呈东西两区块分布。夏季,幼鱼主要位于122.00°E以东、底温低于10℃的黄海中部较深海域,有少部分分布于黄海北部,这与黄海冷水团强盛时期南北低温中心的位置有关。秋季,黄海北部大头鳕幼鱼的渔获量明显减少,仅在石岛渔场和连青石渔场大头鳕的种群密度仍较高。广义相加模型(Generalized Additive Models, GAM)分析结果显示,温度和盐度对大头鳕幼鱼的资源丰度指数(单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort, CPUE))有显著影响,当栖息地水域盐度在31.90和32.80附近,底温在8.5℃左右时,大头鳕幼鱼的CPUE较高。体长-体重关系显示,春季,幼鱼呈负异速生长,夏秋季呈正异速生长,黄海冷水团强盛时期较高的有机质含量及初级生产力造成的丰富饵料可能是导致大头鳕夏秋季b值较高的原因,因此黄海冷水团的季节变化对大头鳕的分布和生长均有显著影响。 相似文献
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通过对ET0计算公式研究进展的总结,分析了在世界上三个时期比较有代表性的计算蒸发腾发量(ET0)的主要公式:修正Penman(MP)公式、Penman-Monteith(PM)公式及标准ASCE-PM公式;以20世纪90年代末期和21世纪初期世界上最新的19个用Lysimeter实验值率定ET0计算值的实验成果为基础,对于不同气候条件下ET0计算方法的普适性分析评估认为:虽PM公式应用效果较好的地区较多,但也有不少地区效果欠佳,MP等公式在一部分地区较好,PM与MP公式并非普适性的,要特别关注标准ASCE-PM公式,总之,这类半理论(半经验)公式均有一定的地区性.仅通过MP、PM公式的计算比较,不能简单地评定哪种公式最优或哪种公式计算ET0值大(或值小),应针对不同地理及气候条件,要经Lysimeter的实验结果才能进行率定比较.文中也对今后研究提出相应建议,有助于ET0计算公式学科的深入研究. 相似文献
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Calculating Pollution Indices by Heavy Metals in Ecological Geochemistry Assessment and a Case Study in Parks of Beijing 总被引:4,自引:0,他引:4
Pollution index is a powerful tool for ecological geochemistry assessment. The commonly used pollution indices by heavy metals in soils and sediments were classified as two types of single index and integrated index in an algorithm point of view. Four single indices of contamination factor (or concentration factor), ecological risk factor, enrichment factor, and index of geo-accumulation were illustrated, and the reference values for calculating single indices were distinguished into background levels and threshold pollution values. Eight integrated indices were divided into two groups. One group is suitable for the normal distribution single indices including the sum, average, weighted average,vector modulus, and Nemerow pollution indices, and the other for log-normal distribution including the product, root of product, and weighted power product pollution indices. Using background levels as reference values, five contamination classes were divided, and the terminologies are suggested for the single and integrated indices to unify the assessment results. Software of EGAPI was developed in a single document interface to calculate the four single and eight integrated indices by heavy metals to assess the quality of soil and sediment ecological geochemistry. Pollution indices by heavy metals of Cu,Pb, and Zn in soils in parks of Beijing were calculated using EGAPI software, and these five contamination classes and terminologies suggested in this study were evaluated and used. Results ofintegrated indices of Cu, Pb, and Zn in soils indicated that the soil qualities are unpolluted as a whole and varied from low polluted to unpolluted status from the center to the outskirts of Beijing City. 相似文献
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28.
FPAR的Monte Carlo模拟研究 总被引:2,自引:0,他引:2
FPAR (fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the canopy)是植被冠层阻截太阳光合有效辐射的比例,是遥感估算陆地生态系统植被净第一性生产力(NPP)的重要参数.利用Monte Carlo方法模拟光子在植被冠层中的辐射传输过程,以植被冠层二向反射分布函数的模拟来验证模拟的正确性;在此基础上对400-700nm光合作用波段范围内的植被叶片吸收光子辐射比例的FPAR进行模拟.FPAR的Monte Carlo模拟结果,揭示了FPAR与太阳天顶角及植被冠层参数之间的关系. 相似文献
29.
基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
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