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32.
33.
中国海洋湖沼学报 《中国海洋湖沼学报》1999,17(2)
A layered
three-dimensional nonlinear numerical model was constructed to simulate the generation and
propagation of internal tides over the continental slope. The simulation was split into
external mode computation (EMC) and internal mode computation (IMC) to minimize the
computational load. IMC was carried out once after EMC was implemented N times. As to EMC,
a semi-implicit numerical scheme was applied in such a way that the pressure gradient
terms and the velocity divergence terms were discretized semi-implicitly, but the other
terms were discretized explicitly. Eulerian-Lagrangian explicit discretization was applied
to the convective terms simultaneously. As a result, the stability of EMC did not depend
on the wave celerity and time step was not limited by the CFL condition. More than that,
use of the conjugate gradient accelerated Jacobi method further improved the computational
efficiency of the model. 相似文献
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35.
住宅价格的空间分异是城市空间资源配置不均衡的外在表现,理解住宅价格的主导影响因素及其空间分异特征对于住区规划及房价调控政策的制定具有重要意义。既有研究较少考虑环境品质对住宅价格的影响和影响因素的作用尺度差异,针对以上问题,本文引入街景图像,在特征价格模型的基础上拓展环境特征,构建多尺度地理加权回归(MGWR)模型,研究环境特征对住宅价格的影响效用,并通过分析其他控制变量的系数空间格局,总结各变量的空间分异特征规律。主要结论为:(1)街景图像测度的环境特征更符合人们对居住环境的真实感知,研究结论可为居住环境品质提升提供更加精细化的设计策略;MGWR模型对变量的空间分异现象具有更接近于真实值的拟合效果,可描述不同变量的作用尺度差异,这有助于为特定地区制定针对性规划策略。(2)厦门本岛住宅价格呈现显著的聚类特征,并沿城市核心发展轴呈“带状”结构分布。(3) 3个环境特征变量对于住宅价格均为显著的正向影响,且作用接近全局尺度,街景绿视率的影响最强,其次是天空开敞度和相对步行指数。(4)总结各变量的系数空间分异规律,发现不同特征地区住宅价格的主导影响因素不同,核心地区主要受交通、教育因素的影响;... 相似文献
36.
S. C. Tarantino M. Zema F. Maglia M. C. Domeneghetti M. A. Carpenter 《Physics and Chemistry of Minerals》2005,32(8-9):568-577
A suite of (Mn1-x
Fe
x
)Nb2O6 (x=0, 0.05, 0.25, 0.50, 0.75, 1) columbite samples has been prepared by solid-state reaction from oxides. X-ray diffraction
and spectroscopic investigations have been carried out in order to gain different perspectives on how the solid solution adapts
at different length scales to cation mixing. X-ray powder diffraction and powder absorption IR spectroscopy data are presented.
The powder diffraction data show that there is no significant excess volume of mixing on the Fe–Mn columbite join. All the
unit-cell parameters decrease linearly as a function of increasing Fe content. Substitution of Fe2+ for the larger Mn2+ cation causes a decrease in the volume of the A polyhedron, which also becomes more regular with respect to both bond-length
and edge-length distortion parameters. No significant variation of the B site has been observed. Wavenumber shifts of the
IR peaks nearly all vary linearly with composition, consistent with linear variations of the lattice parameters. Line broadening
has been quantified by autocorrelation analysis of the IR spectra. This is interpreted as suggesting that there is some element
of local strain or positional disorder at the length scale of second or third nearest neighbours around sites occupied by
Fe. 相似文献
37.
城市是游客活动的重要空间载体,把握游客在城市间流动特征是探究区域城市旅游联系、明确旅游影响区域发展的作用机制与优化未来城市旅游发展布局及策略的前提和基础。本研究借助聚类法、挖掘算法与网络分析法,以地理标记照片为研究对象,对泛长三角区域52个地级城市入境游客空间特征从分布、类型、流动、意象等视角进行分析。结果显示:依据入境游客聚集程度泛长三角区域可被划分为入境旅游核心区、次核心区与边缘区,其中,核心区与区域经济中心高度吻合,次核心区旅游资源特色突出,边缘区旅游发展潜力较高。同时,入境游客流动网络密度由中部核心区向外部边缘区逐渐降低,形成一个包含四等级的网络层级结构。且各省市区域内部入境游客分布与流动也呈现差异化特征,并与各地资源禀赋、经济水平、交通条件和服务接待水平等因素密切相关。最后,入境游客意象分析也在一定程度印证出目的地最本质的地方性特征对入境游客空间分布和流动特征的影响及作用。 相似文献
38.
地形作为影响植被覆盖的重要因素,对植被恢复评价以及生态修复规划意义重大。地形位作为测度地形因子综合效应的指标,具有单一地形因子难以比拟的优势。然而,现有地形位指数算法以整个研究区为参照,未考虑空间异质性,难以反映植被生长的局部环境特征。基于地理学第三定律对地理环境相似的强调,融合“空间位置邻近”和“环境特征相似”,对传统地形位模型进行改进:(1)引入局部窗口算法,以突出局部地形特征;(2)在不同生境因子组合下测算地形位指数,以排除环境差异对地形位作用的干扰。案例研究表明,新模型有效提升了地形位指数对植被覆盖水平的解释力度;当考虑生境因子组合,且采用最优窗口时,局部窗口地形位指数与植被覆盖度之间的相关性最高。此外,通过观察不同生境组合下的地形位指数发现,在高热少水阴坡和高热少水阳坡条件下,植被覆盖度与局部窗口地形位指数具有更高相关性;可见,越是水资源相对匮乏区域,植被覆盖对局部窗口地形位的响应越敏感。本文有望为植被恢复评价与规划提供新的指标。 相似文献
39.
针对Mask匀光法对低通滤波器及其尺寸参数依赖的问题,提出一种变分Mask自适应匀光算法。根据影像自身的先验信息,结合Mask数学模型构造变分能量函数,分别利用各向异性和各向同性全变分正则项约束理想影像和背景影像,采用分裂Bregman方法交替迭代求解,可同时获取最优化背景影像和理想影像。利用3幅光照不均匀的遥感影像进行实验并与3种不同滤波尺寸的Mask匀光法进行了比较,本文方法在目视效果和定量评价指标上均呈现明显的优势,在消除亮度不均的同时能够保持影像的纹理和细节信息。 相似文献
40.
地形起伏度因子在宏观尺度生态评估中具有重要作用。均值变点法是确定地形起伏度最佳分析窗口的常用方法,但其影响因素尚缺乏研究。本文以黄河流域(山西段)为例,基于DEM数据和均值变点法提取了研究区地形起伏度,并探讨了分析窗口样本数量、DEM分辨率和地貌类型3种因素的影响。结果表明:(1)分析窗口样本数量对最佳分析窗口取值有明显影响。随着样本数量的增加,变点所在的最佳分析窗口面积也不断增加。(2)DEM分辨率对最佳分析窗口取值有一定影响。分析窗口面积取值范围一致时,基于30 m ASTER GDEM计算得到的最佳分析窗口面积小于基于90 m SRTM DEM的最佳分析窗口面积。(3)地貌类型对最佳分析窗口取值的影响不大。当分析窗口样本数量一致时,不同地貌类型区及整个研究区最佳分析窗口相同或接近。总体而言,分析窗口样本数量是最关键的影响因素。 相似文献