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101.
分析建立GPS平面控制网存在的新旧资料的利用问题,指出不应对旧网全面改造,尽量维持其稳定性,并指出扩大控制网的具体办法。 相似文献
102.
GIS专题数据库中多层注记重叠问题的解决与自动配置 总被引:1,自引:0,他引:1
GIS专题数据库中面状对象的注记一般会自动配置在图形的重心位置。当同一个面状对象在多个数据层中被赋予不同的属性定义时,注记符号和文字将会重叠在同一个位置。当使用的GIS建库软件存在这方面的缺陷时,解决多层注记重叠、自动重新配置注记符号这一命题就显得至关重要。本文以张家界市武陵源城镇地籍数据为例,从多边形形状度量入手,给出基于Delaunay三角网法的骨架线提取算法,较好地解决了多数据层注记重叠和注记符号自动配置问题,提高了工作效率。 相似文献
103.
在图斑净面积计算规则下,对地类图斑和线状地物两个图层的组织结构和相互关系展开研究,提出Arc-Map空间分析计算图斑净面积方法。采用实例验证了该方法的可行性和准确性,通过对比分析可以看出,Arc-Map空间分析法具有良好的使用和推广价值。 相似文献
104.
青藏高原主要生态系统净初级生产力的估算 总被引:37,自引:2,他引:35
利用青藏高原贡嘎山、海北、五道梁、拉萨等4个野外台站2000~2002年的观测数据、陆地生态系统模型与2001年MODIS遥感数据相结合的方法来估算青藏高原区域的净初级生产力。结果表明:青藏高原区域的净初级生产力空间分布趋势表现出由东南向西北逐渐递减的梯度,该趋势也与水热梯度表现基本一致;整个青藏高原的净初级生产力为302.44×1012 gC yr-1,其中森林的净初级生产力最高,120.11×1012 gC yr-1,占整个高原净初级生产力的39.7%;全年中夏季(6~8月) 的净初级生产力最高,246.7×1012 gC yr-1,约占全年总净初级生产力的80%。用实测数据验证模拟结果表明,二者非常相符。 相似文献
105.
西双版纳原始热带季节雨林净初级生产力 总被引:6,自引:1,他引:5
研究了西双版纳原始热带季节雨林生物量增量、凋落量、叶虫食量和净初级生产量.该雨林年平均净初级生产量为25.764 t/hm2.a,其中各层次的净初级生产量分别为:乔木层23.972 t/hm2.a(占总净初级生产量的93.04 %)、灌木层0.749 t/hm2.a (占2.91 %)、木质藤本层0.431 t/hm2.a(占1.67 %)、草本层0.612 t/hm2.a(占2.38 %).乔木层净初级生产量分配为:凋落量11.566 t/hm2.a、叶虫食量0.694 t/hm2.a和生物量增量11.712 t/hm2.a. 相似文献
106.
秦建华 《沉积与特提斯地质》2008,28(1):1-6
2000-2002年期间,笔者对青藏高原东部长江流域溶质载荷分别进行了取样分析并对流域盆地化学剥蚀通量、剥蚀速率和大气CO2净消耗率进行了计算。结果表明,流域盆地化学剥蚀速率以河源区楚玛尔河最高为2.34×10^6mol/a/km^2,沱沱河最低为1.40×10^6mol/a/km^2,四大支流雅砻江为1.69×10^6mol/a/km^2,金沙江为1.74×10^6mol/a/km^2,大渡河为1.57×10^6mol/a/km^2,岷江为1.88×10^6mol/a/km^2;流域盆地ФCO2估算结果以大渡河最高为101.81×10^3mol/a/km^2,楚玛尔河最低为7.55×10^3mol/a/km^2,金沙江为44.38×10^3mol/a/km^2,雅砻江为69.64×10^3mol/a/km^2,岷江为81.90×10^3mol/a/km^2,沱沱河为21.90×10^3mol/a/km2^。并对长江流域地表化学剥蚀速率主要控制因素进行了讨论。 相似文献
107.
冯文灏 《武汉大学学报(信息科学版)》1999,(2)
提出一种同时利用精密标准尺的长度精度和精密经纬仪的角度精度的方法,阐明建立此等控制网的理论与实际操作要点。此种方法还可用于一组GPS接收机的精度检验。 相似文献
108.
109.
Based on the twice-daily marine atmospheric variables which were derived mostly from the weather maps for 18 years period
from 1978 to 1995, the surface heat flux over the East Asian marginal seas was calculated at 0.5°×0.5° grid points twice a
day. The annual mean distribution of the net heat flux shows that the maximum heat loss occurs in the central part of the
Yellow Sea, along the Kuroshio axis and along the west coast of the northern Japanese islands. The area off Vladivostok turned
out to be a heat-losing region, however, on the average, the amount of heat loss is minimum over the study area and the estuary
of the Yangtze River also appears as a region of the minimum heat loss. The seasonal variations of heat flux show that the
period of heat gain is longest in the Yellow Sea, and the maximum heat gain occurs in June. The maximum heat loss occurs in
January over the study area, except the Yellow Sea where the heat loss is maximum in December. The annual mean value of the
net heat flux in the East/Japan Sea is −108 W/m2 which is about twice the value of Hirose et al. (1996) or about 30% higher than Kato and Asai (1983). For the Yellow Sea, it is about −89 W/m2 and it becomes −75 W/m2 in the East China Sea. This increase in values of the net heat flux comes mostly from the turbulent fluxes which are strongly
dependent on the wind speed, which fluctuates largely during the winter season.
This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date. 相似文献
110.
结合工作实践,对GPS技术应用与质量控制进行了分析和探讨,概述了GPS网的设计及野外观测中应注意的问题,重点通过对基线解算过程中影响成果质量的诸多因素进行详细分析和论述,以期最大限度的消除误差影响,提高成果精度。 相似文献