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本文介绍了朝鲜图门江(Tumangang)河口附近海水和底质沉积物中污染物分布研究的海洋考察结果。尽管在松软底质沉积物中发现某些高浓度的痕量金属和有机络合物 ,但图门江并不被认为是痕量金属(除Cu和Zn外)和DDT的主要来源。另一方面在海洋环境中发现的氯化苯同分异构物(a -HCH和r-HCH)揭示其由河流径流输送。建议在俄罗斯和朝鲜专属经济区内作进一步调查。由于朝鲜与俄罗斯联邦边界的政治敏感地位 ,图门江河口附近的日本/东海很少进行过调查。尽管如此 ,因TRADP(图门江河口区开发计划)的实施而引起远… 相似文献
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提出三维Kirchhoff叠前时间偏移角度域共像点道集的改进算法,克服传统角度求取算法局限,可计算相对倾斜地层法线入射角;与Kirchhoff直射线叠前时间偏移求角度算法相比,本文方法考虑射线弯曲效应,包含层速度,角度范围加大,更接近真实入射角;计算走时采取弯曲射线或者适应线性横向变速介质的非对称走时等算法,角度道集在大角度处得到拉平;采用相对保幅的权因子以及覆盖次数校正技术,有利于叠前AVA反演.模型测试结果表明:叠前时间偏移角度道集,相对CMP、CRP所转化角度道集,更准确反应AVA效应;实际三维数据测试表明本文方法可以提供品质优良的角度道集,适用于AVA分析、反演,提高叠前反演分辨率. 相似文献
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主要分析了数字正射影像图变形产生的原因、特点,根据这些特点结合作者在生产实践中的经验积累,提出了几种在首先保证平面精度的基础上对变形问题的避免及解决的方法。 相似文献
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山东荣成天鹅湖是一个典型的潟湖-沙坝系统。自20世纪80年代以来, 因受人类活动的影响, 天鹅湖环境系统发生了改变, 沙坝侵蚀后退严重。研究水下岸坡的冲淤对于认识潟湖-沙坝系统演变, 以及保护天鹅湖环境具有重要意义。本文以天鹅湖东侧沙坝水下岸坡为研究区域, 基于1960年至2014年的海图资料, 采用地理信息技术, 获得了天鹅湖东侧近岸海域多年水深数据, 进而分析了1960年以来天鹅湖东侧沙坝地区的等深线变化、冲淤变化以及固定剖面的地形变化。结果表明: 1960—1980年等深线整体向海推移, 而1980—2014年等深线向海推移趋势变缓, 1960—2014年潮汐通道口门处0m等深线向岸退缩了126.70m。天鹅湖水下岸坡在1960—1980年整体处于淤积的状态, 年淤积率为3.60cm∙a-1; 1980—2014年侵蚀面积显著增大, 且呈现冲淤相间分布的特点, 年淤积率为0.79cm·a-1。天鹅湖沙坝水下岸坡呈现上陡下缓的形态, 且潮汐通道口门北侧比南侧更易受到侵蚀。人类活动改变了天鹅湖的环境状态, 导致了天鹅湖水下岸坡的局部侵蚀后退。 相似文献
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岩石图像识别是以深度学习为代表的感知智能在地质领域的典型应用场景。已有研究显示网络结构简单的深度卷积神经网络能够在岩石图像上取得比复杂网络结构高的分类准确率。这与ImageNet数据集上网络结构越深越好的趋势相悖。如何解释这一现象?深成侵入岩为显晶质,自形—半自形粒状结构,块状构造,其分类的依据是其矿物成分及相对含量。大别山地区岩浆活动广泛,中生代深成侵入岩广泛出露。岩石类型包括超镁铁质岩类、辉长岩类、闪长岩类、正长岩类、二长岩类和花岗岩类,基本覆盖IUGS推荐的深成侵入岩分类方案中的岩石类型。选取大别山地区中生代深成岩图像开展不同网络结构预训练模型迁移学习对比试验,能够专注于深度学习对矿物成分特征的学习解释,降低构造因素的影响。借助局部可理解的模型解释技术和特征图可视化技术,分别从全连接层分类决策区域可视化和卷积隐层可视化两方面对深度学习模型开展可解释性研究。结果表明简单网络结构的卷积神经网络能够提取不同矿物所表现出的颜色特征以及不同矿物组合所表现出的纹理特征。AlexNet模型的削减试验进一步证明:对于岩石图像深度学习,网络结构并不总是越深越好。 相似文献
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利用Voronoi图和Delaunay三角结构实施自动综合 总被引:2,自引:0,他引:2
一、简介在开发一个可操作的自动综合方法过程中,除了缺少综合理论,传统地图综合的主观性又难以形成格式化的规则外,由计算机进行相关的地理结构分析作出综合决策,其技术难度也是同样重要的障碍。在很多情况下,作出综合决策不仅需要目标对象的信息,而且还要提供有关限制目标行为的环境(如相邻)信息。例如,如果一组对象形成了一种有意义的图案(规则),那么在综合过程中,对集合中任何一个成员进行处理时,它们应该被视为一个整体。对象的移动以及聚集或消失,受周围对象的限制,移动一个对象不应使它撞上另一对象。如果两个对象之… 相似文献