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201.
传统村落景观基因信息链与自动识别模型构建——以陕西省为例 总被引:2,自引:0,他引:2
传统村落作为活的文化遗产,承载了大量历史记忆,是地域文化景观基因识别与模型构建研究的重要切入点。以陕西省71个国家级传统村落为例,基于景观基因理论建立陕西省传统村落景观基因识别体系,识别出陕西省传统村落景观基因特征;运用类型学原理和N级编码理论对景观基因进行编码,构建陕西省传统村落景观基因信息链并生成基因谱系;借鉴生物学中“胞-链-形”DNA碱基序列模型,提取出环境基因、建筑基因、农耕文化基因和宗族文化基因四个公共基因作为景观基因元(胞),以村内道路系统作为基因链,构建传统村落景观基因DNA模型与自动识别模型,以此对传统村落的区位、类型、特征和文化基因进行自动识别。为传统村落景观基因信息有效传承与存储,以及乡村建设动态发展提供理论借鉴。 相似文献
203.
科学有效的地下水资源评价是可持续开发地下水资源的关键,其中地下水资源可开采量的评价是地下水资源评价的核心内容。该文在对枣庄市台儿庄区小龚庄水源地水文地质条件、岩溶塌陷发育情况等进行详细分析的基础上,采用开采试验法对小龚庄水源地岩溶地下水允许开采量进行了计算,计算结果为11354m~3/d。根据已发生岩溶塌陷情况,设定岩溶塌陷预警水位,利用非稳定流Theis公式计算了安全开采量范围在11187~13150m~3/d之间,对开采试验法计算结果进一步进行评价。根据评价结果最终确定以11354m~3/d作为小龚庄水源地的允许开采量是可靠的,可以保证水源地最大限度的开采地下水资源,同时又保证水源地运行时不易引发岩溶塌陷的环境地质问题。该方法为同类型水源地地下水允许开采量的计算评价提供了一定的借鉴。 相似文献
204.
目的:观察手法复位后小夹板固定治疗桡骨远端骨折的临床疗效。方法:将桡骨远端骨折患者96例随机分为2组,每组各48例,治疗组采用手法复位后小夹板固定治疗,对照组采用手法复位后石膏固定治疗。结果:优良率治疗组为85.41%,对照组为62.50%,2组比较,差异有统计学意义(P<0.05);2组骨折愈合时间及VAS评分比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:手法复位后小夹板固定治疗桡骨远端骨折效果优于手法复位后石膏固定治疗,能够减轻患者疼痛,促进骨折愈合。 相似文献
205.
206.
207.
秦岭山区地形因子是影响植被分布的重要因素。选取2001、2009和2017年MODIS陆地产品MOD13Q1数据和DEM数据,从DEM中提取地形因子,高程、坡度和坡向,与MODIS的NDVI数据结合,分析了地形对秦岭地区植被空间分布影响。研究结果表明:(1)NDVI随着高程的增大而逐渐增大,在高程1800 m左右时达到最大值,随后又随着高程的增大而减小;(2)NDVI在坡度0°~5°间逐渐增大,在5°~40°呈稳定趋势,从40°开始缓慢减小,60°达到乔木能够生长的坡面倾角临界值,当坡面倾角大于60°时植被指数开始快速减小;(3)受太阳辐射的影响,坡向在NW 270°~360°,SE 240°~270°之间的植被长势较好,其余坡向上长势一般。 相似文献
208.
209.
中国南北过渡带研究的十大科学问题 总被引:4,自引:0,他引:4
秦岭-淮河一线在60 a前被科学地确定为中国南北分界线。此后中国地学科学家一直在探索分界线的具体位置和划分指标改进问题;随着数据的积累和认识的加深,还发现了一些新的科学问题。2017年启动的国家科技基础资源调查专项“中国南北过渡带综合科学考察”将秦岭-大巴山定义为中国南北过渡带的主体,拟全面系统地调查和研究其自然地理要素与资源问题,从而实现中国南北分界线研究的全面深化和突破。秦岭-大巴山具有多维地带性结构,表现出高度的过渡性、复杂性、多样性和敏感性。目前面临和需要研究的主要科学问题包括:① 南北分界线与南北过渡带的关系?② 暖温带与亚热带划分指标如何改进?③ 植被-土壤在南北方向上的渐变序列及其形成机理?④ 全球变化与地区关键生物气候指标空间变动的关系?⑤ 秦巴山地的多维地带性结构如何分解与综合?⑥ 秦巴山区生物多样性、特有性的格局与机理?⑦ 秦巴山地东西向廊道效应?⑧ 秦巴山地的区域环境效应及对国家生态安全的意义?⑨ 秦巴山地在中国历史发展中的特殊意义?⑩ 西秦岭的地理结构与华夏文明起源的关系?这些问题既是过去研究工作和认识的总结,也是未来一段时间内需要关注和研究的重点。希望这样的归纳和梳理对于中国南北过渡带和南北分界线的科学研究具有一定的启发和促进作用,为中国自然地理学理论发展、生物多样性和生态安全研究,甚至为华夏文明起源的研究提供新的视角和框架。 相似文献
210.
随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/技术,对于实现矿产资源预测“智能化预测评价”具有得天独厚的优势。本文以陕西省镇安县西部钨钼矿集区单元素化探异常原始数据为基础,提出了基于深度学习的钨钼矿产评价方法。该方法以归一化地球化学数据作为模型训练数据,通过深度学习中深度自编码网络方法实现异常值提取进而识别重点成矿有利地段,实现矿产资源找矿远景区定性预测。研究结果表明,在对957条单元素化探异常原始数据分类且做好模型标签后,整个过程在计算机的“黑盒子”中自动完成学习和预测,相较于传统预测研究方法,本文方法具有自动化程度高和客观性强的特征。此外,本文利用已知矿点构建训练数据集,采用随机森林方法对预测区进行矿产资源找矿靶区预测圈定,为进一步缩小找矿靶区范围提供科学依据。 相似文献