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991.
介绍了建立格网电离层延迟模型的基本原理,着重阐述了多面函数算法、距离加权算法的原理以及用这2种算法建立区域格网电离层延迟模型的方法,并利用地壳网络观测数据对这2种算法进行检核。结果表明这2种模型均可达到±0.5 m 的精度。 相似文献
992.
目前,利用MOD IS近红外波段反演大气水汽含量主要采用两通道比值加权法和三通道比值加权法,为了对比研究这两种的方法,本文结合四川地区MOD IS影像,采用两通道比值法和三通道比值法分别获得17、18、19近红外通道大气水汽值,然后对两通道比值法和三通道比值法计算的三个近红外通道大气水汽值取加权平均,分别得到该地区加权平均大气水汽含量。对子区域(成都地区)MOD IS的两种加权平均大气水汽含量与同时同地SONDE大气水汽含量进行对比分析,实验结果表明:用MOD IS近红外波段反演大气水汽含量拟采用三通道比值加权法。 相似文献
993.
994.
995.
一种有效的坐标变换残差处理方法 总被引:2,自引:0,他引:2
坐标通过相似模型变换后存在残差(误差),分析该残差来源并推导出残差加权拟合的统一数学模型,最后采用拟合法处理实际算例,获得比较满意的成果.该方法在地方旧控制网改造中有重要的使用价值. 相似文献
996.
城市流动人口居住自选择中的空间权衡分析——以成都市为例 总被引:2,自引:2,他引:0
基于成都市主城区各街道的流动人口数据,分析2010-2015年流动人口规模的空间分布格局及居住空间分异程度,并从流动人口行为决策的视角选取影响变量,分析其对居住自选择的影响程度及其空间差异,据此揭示居住自选择中的空间权衡过程,探讨流动人口的空间权衡对其居住自选择和居住空间格局形成的作用。结果表明:2010-2015年,成都流动人口在主城区南部和城市中心快速增加,其集聚态势为西高东低;流动人口相较于本地户籍人口表现出一定程度的居住空间分异性;流动人口占常住人口比、居住区面积、房租、公交、企业及生活服务设施对流动人口居住自选择有明显影响,且流动人口占常住人口比、居住区面积和房租影响显著,但影响关系受流动人口空间自相关影响显著;地理加权回归结果显示不同变量对居住自选择的解释能力存在空间差异性,流动人口通过不同变量空间分布的差异性权衡不同区域,以此完成居住自选择并最终形成居住空间格局。 相似文献
997.
中国水-能源-粮食压力时空变动及驱动力分析 总被引:2,自引:1,他引:1
采用主成分分析法,把构建的水资源、能源和粮食的压力指数分解为3个正交向量,以矢量合成法计算水-能源-粮食(W-E-F)总压力指数。在考察1997~2015年30个省区(香港、澳门和台湾无数据,西藏缺能源数据)的水资源压力指数、能源压力指数、粮食压力指数和W-E-F总压力指数的时序变化后,选取8个反映总压力指数变化的指标,截取1997、2004、2015年3个断面,采用地理加权回归(GWR)模型对影响中国W-E-F压力指数变化的因素进行分析。结论如下:① 时间上看,W-E-F总压力先升后降;空间上看,从东南沿海向西北内陆W-E-F总压力逐渐递减,东北和沿海城市化水平高的地区压力较大。② 能源压力对中国W-E-F总压力的贡献最大,中东部地区的能源压力指数更高,淮河以北地区的水资源压力指数更高,东部的长江口以南沿海区域和广大西部地区的粮食压力指数更高。③ 1997~2015年,全国水资源压力指数多数地区上升,能源压力指数和粮食压力指数大部分地区下降。④ 不同时段,W-E-F压力变化的驱动力不同。总体上看,大部分指标与W-E-F压力变化同向,人均受教育水平和人均GDP与W-E-F压力变化反向,人口密度增大、食物构成变化、粮食生产条件和经济发展是W-E-F压力升高的主因。在分析时段内,随着时间推移,社会因素和经济因素的影响在增大,提高人均受教育水平和经济转型发展是降低W-E-F压力的有效途径。 相似文献
998.
中国小城镇产业结构特征及影响因素研究 总被引:1,自引:1,他引:0
分析揭示了2015年中国小城镇产业结构特征与空间差异,并利用加权最小二乘法实证估计了中国小城镇非农产业占比的影响因素。研究得出中国小城镇非农产业占比呈正态分布,非农产业占比较高的区域主要集中在东部沿海、长江经济带和边境口岸地区。东部地区小城镇非农产业占比呈负偏态分布,中部地区呈正态分布,而西部和东北地区则呈现正偏态分布特征,产业结构相对落后。小城镇规模、所在县域经济发展水平与小城镇非农产业占比显著正相关。县域第二产业占比提高带来的拉动效应略高于第三产业,小城镇产业更多的是为县域第二产业发展提供配套支撑。地级城市(地区、自治州、盟)规模的扩大对辖区内小城镇产业结构升级产生的扩散效应强于虹吸效应。 相似文献
999.
北京市甲型H1N1流感对气象因子的时空响应 总被引:3,自引:1,他引:2
为研究北京市甲型H1N1流感对气象因子的时空响应规律,本文结合地理探测器及空间自相关分析方法,分析北京市甲型H1N1流感的时空分布情况,基于地理加权回归(GWR)模型,建立北京市甲型H1N1流感与平均风速、降雨量、平均湿度以及平均温度之间的回归模型。结果表明,降雨量对流感传播的影响不显著,平均风速与流感的传播主要呈现正相关,平均相对湿度与平均温度与流感的传播主要呈现负相关,其中,平均相对湿度的影响更为复杂。时间上,在流感感染人数快速上升的阶段,各气象因子的影响程度较为显著,而在流感传播速度减慢的阶段,气象因子的影响减弱;空间上,各气象要素对流感传播的影响在北京市4大功能分区上存在空间分异性,这与地区地形、风带、局地气候等因素有关。 相似文献
1000.
近30年来青海省风蚀气候侵蚀力时空差异及驱动力分析 总被引:3,自引:0,他引:3
青藏高原气候寒冷、多大风,冻融、风化和风蚀作用强烈,易发生土壤风蚀。气候对土壤风蚀的影响可用风蚀气候因子指数(C)度量。基于联合国粮农组织(FAO)提出的C计算方法,根据1984-2013年间连续完整的青海省气象站地面观测数据,应用地理加权回归模型(GWR)、重心及其转移模型,并结合本文定义的有效敏感性指数、有效影响面积等指标,得到全省风蚀气候侵蚀力及其影响因子的时空分布及其演化规律,并对其驱动力和机理进行了初步分析。结果表明:30年来,全省风蚀气候侵蚀力总体特征是西北高东南低并呈下降趋势,风蚀气候侵蚀力强的区域明显向西南扩展,20世纪80年代是柴达木盆地,90年代扩展到青南高原西北部边缘,21世纪基本涵盖了青南高原的西部;风速是影响风蚀气候侵蚀力的主导因子,其有效敏感区重心从柴达木盆地西南部边缘,移动到海拔较高的青南高原西部地区,这与高原近地面气旋系统中心总体移动趋势相反;其次是气温,其有效敏感区重心从海拔较低的青海省中部地区向海拔较高的青南高原移动,这与青南高原地区的海拔梯度式增温规律有关,即从高原边缘向高原腹地升温,且海拔越高,增温越快;降水主要影响柴达木盆地的侵蚀力,其有效敏感区重心向东南扩展,这可能与高原夏季风进退有关。研究结果可为青藏高原土壤风蚀灾害的预防、评估以及预测提供区域性差异化的技术支持与理论指导,也可为青藏高原乃至全球生源要素(C、N、P、S等)循环的大尺度驱动力研究提供新的研究视角。 相似文献