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21.
通过在中国科学院寒区旱区环境与工程研究所皋兰生态农业试验站1998-1999年的降雨-径流观测实验,利用直线回归模型确定包括自然集水面在内的9种人工集水面的临界产流降雨量值(降雨阀值)。结果表明:在不受前期降雨影响下,自然黄土坡面、清除杂草自然黄土坡面和粘土夯实集水面的临界产流降雨量分别为8.5mm,8.0mm和4.1mm。在受前期降雨影响下,其临界产流降雨量分别为6.0mm,5.0mm和1.9mm。塑料膜、油毡、沥青和混凝土处理集水面的产流过程受降雨量和降雨强度的影响小,平均状态下其临界产流降雨量为0.1~1.5mm。塑料膜、油毡、沥青、塑料+小砾石和塑料+大砾石集水面的临界产流降雨量分别为0.13mm,0.21mm,0.17mm,0.98mm和0.85mm。混凝土集水面在干燥情况下的临界产流降雨量为1.48mm,在不干燥情况下的临界产流降雨量为1.16mm。 相似文献
23.
随着5G/6G、云计算、物联网和人工智能等新技术的发展,人类已经进入了万物互联时代。本文探讨万物互联时代地球空间信息技术的五大特点:定位技术从GNSS和地面测量走向无所不在的定位导航定时(PNT)服务体系;遥感技术从孤立的遥感卫星走向空天地传感网络;地理信息服务从地图数据库为主走向真三维实景和数字孪生;3S集成从移动测量发展到智能机器人服务;学科研究范围从对地观测走向物联监测和对人类活动的感知。笔者基于这些特点进一步剖析新时代面临的挑战,并提出新时代地球空间信息学发展亟待解决的三大科学技术问题:测绘学科如何服务人与机器人的共同需求?遥感影像解译的机理是什么和如何突破实现技术的瓶颈?如何利用时空大数据挖掘人与自然的关系,从空间感知走向空间认知?万物互联时代的地球空间信息学,必须且完全可能为万物互联的数字地球和智慧社会做出更大的贡献! 相似文献
24.
作为地下空间信息测绘工作的一个重要部分,基于排水管道内部测绘信息的管道缺陷检测越来越受到人们的重视。CCTV技术是一种广泛使用的排水管道内部测绘与缺陷检测技术。近些年基于卷积神经网的人工智能技术在图像识别中取得了巨大成功,受此启发,提出了一种基于卷积神经网络的排水管道缺陷的检测方法,以提高CCTV视频中的管道缺陷检测的自动化和智能化。试验证明了该方法的有效性,其在缺陷识别的准确率和召回率及识别速度上均满足了排水管道缺陷智能检测的需要;同时该方法也已经在深圳市的排水管道检测中得到广泛的应用。 相似文献
25.
26.
27.
神经网络技术在地面沉降区划中的应用研究 总被引:1,自引:2,他引:1
复杂的第四系沉积环境构成地面沉降的地质背景,在对比分析第四系厚度、地下水位、含水层以及软土层发育程度的基础上,尝试性地运用人工神经网络技术对苏锡常地区地面沉降易发区进行识别。除基岩出露区外全区共被划分成4类块段,这种分布与第四系条件具有很强的空间相关性,经检验具有较高的可信度。 相似文献
28.
祁连山及河西走廊地区是我国气候变化敏感区和生态脆弱区。本文通过对2005a以来祁连山云水资源相关最新研究成果的总结,旨在揭示气候变暖对祁连山云水资源影响包括气候变化、水汽时空变化、地形云特征的基础上,分析评估了祁连山云水资源开发潜力及效益。实验研究表明,在祁连山区开展人工增雨(雪)作业,每年可增加降水量3.7×108~7.4×108m3。近10年来,甘肃春季飞机人工增雨作业年均增加降水量为13.5×108m3,平均投入产出比为1:30。 相似文献
29.
人工免疫系统与嵌入规划目标的城市模拟及应用 总被引:6,自引:2,他引:4
人工免疫系统(AIS) 具有强有力的计算能力, 可以通过免疫识别、克隆选择、免疫学 习、免疫记忆等功能来进行模式识别和自适应学习。AIS 所具有的自学习、自适应和记忆的能力非常适合于复杂地理过程的研究。而元胞自动机(CA) 是研究复杂系统非常方便和有效的工具。将人工免疫系统和元胞自动机相结合, 建立了城市演变的模拟和规划模型。该模型通过改变抗体的进化变异机制, 把规划目标嵌入到AIS 算法中, 抗体将会逐渐朝着规划目标“进化”, 从而模拟出基于不同规划情景的城市发展空间格局, 为城市和土地利用规划提供决 策支持。设计了6 种不同的城市发展方案, 利用该模型模拟了不同规划方案下珠江三角洲城市的发展情景(1988-2002 年)。并比较了不同模拟情景结果城市的紧凑性: “城市中心” 和 “城市中心-高速公路”发展模式的城市形态更为紧凑, 破碎度较低; 而“镇中心” 和“道路”发展模式形成的城市形态则比较凌乱和分散。模拟结果和分析表明: “城市中心-高速 公路”是珠江三角洲最适合的城市发展模式。 相似文献
30.
深埋长隧道中大变形、高应力、复杂的工程地质环境和长期使用需要使得对隧道围岩的稳定性分析成为决定深埋长大隧道工程成败的关键问题.利用位移反分析法分析确定围岩参数是目前研究的一个重点, 用以处理隧道围岩物理力学参数与量测信息之间的非线性关系, 对围岩二次支护方案进行判断、调整.而人工智能在识别、表达与处理这种复杂的非线性关系方面表现了极强的能力.通过对十漫高速公路云岭隧道围岩变形进行监控测量, 结合生物仿真系统和快速拉格朗日分析软件(FLAC) 进行正演分析, 利用神经网络的高度非线性、网络推理和网络耦合能力, 通过数值分析软件获得神经网络训练所需要的输出向量, 以可自适应调节的免疫算法为搜索工具对参数进行全局空间搜寻, 寻找最佳网络结构, 利用量测信息反分析寻找最佳参数, 得出结果再通过正向计算进行验证.通过智能反演分析, 改进了原勘测资料中的建议值, 调整了支护方案, 得到满意结论.表明本文所提反演分析对隧道围岩稳定性评价及信息化设计的实际意义. 相似文献