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171.
为研究南美洲鳗鲡(Anguillarostrata)的耗氧率及其对水温、低溶氧、非离子氨和亚硝酸盐耐受性,本研究采用自制的鱼类呼吸装置测定其耗氧率和窒息点,以黑仔鳗为试验材料,探索其对水温、非离子氨、亚硝酸盐耐受性。结果表明,南美洲鳗鲡耗氧率存在昼夜变化,其昼间耗氧率为(86.46±37.77)mg/(kgh),夜间耗氧率为(123.58±22.56)mg/(kgh),二者存在显著性差异(P0.05);在15—30°C范围内,耗氧率随温度升高逐渐增大,耗氧率和水温的回归方程y=–0.1316x2+9.4507x–13.712(R2=0.9993);南美洲鳗鲡的耗氧率随体质量增大而降低,耗氧量随体质量增加而增大,耗氧量和体重的回归方程为y=0.2321x0.8334(R2=0.9979);在水温25°C时其窒息点随鱼体质量的增大而降低,均重10g、40g和160g的鳗鲡窒息点溶解氧浓度分别为(0.98±0.25)、(0.46±0.06)和(0.32±0.02)mg/L;13—29°C为南美洲鳗鲡的适温范围,25—29°C为其生长适宜水温,在一定范围内的短时低水温或高水温环境对其损伤是可逆的;水中非离子氨对南美洲鳗鲡的LC50和SC分别为12.22mg/L和1.22mg/L,亚硝酸盐氮对南美洲鳗鲡的LC50和SC分别为61.68mg/L和6.17mg/L。  相似文献   
172.
Sounding acts as the main feature in a digital nautical chart as it describes the concerned marine topography for the safety of navigation. Unlike the geometry-oriented selection of point feature, the generalization of soundings for chart compiling is expected to be context-oriented, which means bathymetry complexity variations across the study region should be preserved in the sounding selection process. However, such variations are not explicitly accessible to automated systems. This paper proposes an approach that effectively analyzes and measures bathymetry complexity from sounding data, with a focus on topography variations among different regions. The presented approach first divides the exploring region into several subregions, by adopting techniques of computational geometry and graph theory. Then, the approach quantitatively measures the bathymetry complexity of the subregions from grid-based digital terrain model. Finally, a composite bathymetry complexity index integrating aspects of steepness and depth variation is developed to guide the operation of sounding selection in different subregions. Generally, when seafloor is rugged with steep slopes, the number of soundings is high. While in flatter areas, a smaller amount of soundings is retained. The potential of our approach is demonstrated by an application to a real data set.  相似文献   
173.
分析现阶段伽利略空间信号的精度,并评估伽利略广播星历及其对单点定位的影响。统计30 d健康卫星广播星历,结果表明,FOC和IOV两种类型的广播星历卫星轨道误差优于0.8 m,并且径向误差最小,法向误差次之,切向误差最大;伽利略卫星的钟差误差精度达到1.0 ns;从空间信号测距误差对伽利略卫星进行整体分析,广播星历精度优于1.0 m,FOC与IOV卫星精度相当;用广播星历进行事后单点定位的精度可以达到dm级。  相似文献   
174.
街道景观图是城市规划设计和城市管理的重要参考依据,车载点云数据能够提供沿街建筑的三维点信息,精度高,覆盖范围广泛,为街景立面整治提供了新的解决方案。为此,本文提出一种适用于车载点云的街景立面的自动提取方法,提取立面点云的具体步骤为:对原始数据去噪滤波;选取非地面点构建规则格网并二值化,依据语义特征筛选出建筑物点云;用POS数据拟合直线段帮助选取参考向量与参考平面;计算点云到参考面的距离,按距离分类点云数据,并对前述步骤中未分类点另行提取,合并面点集得到以沿街建筑物立面为主的街景立面点云。为了验证这一方法的可行性和有效性,采用点云数据进行实验,实验结果表明本方法在一定程度上提高了数据处理效率,能得到较理想的结果。  相似文献   
175.
提出基于圆柱多段拟合的隧道中轴线提取方法。首先对隧道点云数据进行预处理,并将点云按隧道走向分成不同区段;然后对各区段依据轴线与表面点云法线垂直关系,提取精度较低的中轴线;最后对各区段利用圆柱多段拟合,提取精度较高的中轴线。实验表明,隧道中轴线的提取在一定的采样区间具有较高的稳定性,对直线和弯曲的圆形隧道有良好的适用性,算法可靠,精度较高。  相似文献   
176.
By virtue of the generalised Hermann--Feynmam theorem we re-derive the energy average formula of photon gas. This is another useful application of the theorem.  相似文献   
177.
基于网络时空核密度的交通事故多发点鉴别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
王颖志  王立君 《地理科学》2019,39(8):1238-1245
交通事故多发点是道路交通安全管理的重要治理对象,如何利用空间统计方法对其进行高效鉴别是研究热点。以华东某地为研究区域,以2013~2015年该研究区域的道路交通事故数据为研究对象,以时空道路网络为视角,通过路网匹配和路网裁剪形成事故时空子路段,提出一种基于交通事故场景的网络时空核密度估计值作为鉴别指标,用累计频率法和零膨胀的负二项回归模型确定鉴别阈值的事故多发点鉴别方法。  相似文献   
178.
种群的空间格局是研究植物种群相互作用及种群与环境关系的重要方法。红砂(Reaumuria soongarica)是黄土高原半干旱区的主要物种,通过野外的群落调查,运用空间点格局分析法中的Ripley K函数,分析甘肃皋兰老虎台荒漠植被不同坡向红砂种群的空间分布格局与种内关联。结果显示:红砂种群为增长型种群,其在不同坡向的分布具有显著差异;南坡及西南坡坡向上,红砂种群Ⅰ、Ⅱ级个体在小尺度上呈显著聚集分布,随着龄级及空间尺度的增加,红砂种群聚集强度逐渐减弱,最后趋于随机分布。西坡、西北坡坡向上生长大量的蓍状亚菊(Ajania achilloides)和短花针茅(Stipa breviflora)等对红砂的生长造成抑制并加剧种间竞争,各级红砂种群的分布格局均以随机分布为主。不同坡向上,红砂种群Ⅰ、Ⅱ龄级个体之间在小尺度内表现为负关联,随着尺度增加关联度降低,Ⅲ、Ⅳ龄级与Ⅰ、Ⅱ龄级个体之间呈显著的负关联,而Ⅲ、Ⅳ龄级之间没有明显关联性,表明龄级相近的个体在空间分布上是相互独立的。综上所述,在黄土高原半干旱区,影响红砂种群分布的主要因素除了其自身的生物、生态学特性外,微生境的影响也十分重要。  相似文献   
179.
建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。  相似文献   
180.
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。  相似文献   
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