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利用HJ-1A/1B卫星CCD数据进行黄河凌汛监测,提出了基于主成分分析和决策树的冰凌提取方法。实验结果显示,利用HJ-1A/1B卫星CCD数据能有效地提取出黄河的冰凌范围,对黄河凌汛监测具有较大的应用潜力。 相似文献
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《Geografisk tidskrift / udgivet af Bestyrelsen for Det Kongelige danske geografiske selskab》2012,112(2):135-143
Abductive causal eventism (ACE) is an analytical methodology based on a pragmatic view of research methods and explanation that places at the center of research inquiry the answering of ‘why’ questions about events, including human actions or environmental changes of interest. When used in human–environment research, the methodology entails constructing causal histories of interrelated social and/or biophysical events backward in time through a process of eliminative inference and reasoning from effects to causes, called abduction. ACE encourages an eclectic use of methods, models, and theoretical ideas. It fosters integrative, interdisciplinary analysis without being committed either to systems as ontological entities or to holistic analytical frameworks. By not privileging particular theories or explanatory factors in advance, ACE enables researchers to interrogate the plausibility of different causal influences, including local environmental changes that may be related to much wider changes in climate. Likewise, behaviors or practices that may be of value in light of anticipated environmental changes can be studied without their presuming to be caused by these changes or by changes in climate per se. Research on coastal mangrove planting for storm protection in the Philippines and upland tree planting in St. Lucia are used to illustrate these arguments. 相似文献
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利用稳定同位素技术测定降水、土壤水、植物茎干水的同位素组成,结合多元线性混合模型(IsoSource)确定科尔沁沙地东南部樟子松人工林内樟子松的根系吸水范围以及各水源的水分贡献率。通过连续观测强降水事件前后樟子松水分来源的变化,探究降水对樟子松水分利用的影响。结果表明樟子松茎干水与20cm以下土层的土壤水同位素组成最为接近,樟子松的水分吸收主要集中在这一层(最大取样深度80cm)。IsoSource模拟结果与观测结果一致,土壤水分条件较好时,大约60%以上的水分来自于20-80cm土层;当这一深度土壤含水量降低时,樟子松将会更多地依赖更深层的土壤水分。樟子松根系分布的最大深度远小于地下水位,因此很难利用到地下水。2009年7月13日14.4mm的降水前后,樟子松茎干水同位素组成的变化表明,降水结束后36小时樟子松可以感应到降水对表层20cm土壤水分的补充,这一土层的水分贡献率在接下来的24小时内迅速降低。不同水分条件下水分来源的多样性表明樟子松能较好地适应沙地生境。 相似文献
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利用浙江省2004~2013年3~8月Micaps(气象信息综合分析处理系统)地面填图数据和T-logP数据研究杭州、衢州和台州三市的阵雨和雷雨个例,同时选取能表征雷雨并能区分阵雨与雷雨的气象预报因子:对流有效位能、850 hPa与500 hPa的温差、K指数、地面2 m温度,用临近探空的分析方法和决策树的分类方法初步建立了一个适用于浙江省春夏季降水性质分类指标。利用欧洲中心(ECMWF)细网格预报资料,对历史样本和2016年春、夏季分别作了检验。结果表明:除去有降水预报误差个例后,指标TS(Threat Score)评分超过0.53,雷雨阵雨综合命中率达到71%,空报率阵雨(10%)小于雷雨(43%),在不同地区和季节稍有区别;同时对浙江省2016年春夏两次典型大范围阵雨雷雨过程进行预报,效果很好。此方法不仅可以依据预报数据在短期内做出精细化降水性质分类预报,在中长期预报上也有表现力。 相似文献
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Bao Yang Achim Bruning Jingjing Liu Mary E. Davis Shao Yajun 《Global and Planetary Change》2009,69(1-2):71-78
The climatological signal of δ18O variations preserved in ice cores recovered from Puruogangri ice field in the central Tibetan Plateau (TP) was calibrated with regional meteorological data for the past 50 years. For the period AD 1860–2000, 5-yearly averaged ice core δ18O and a summer temperature reconstruction derived from pollen data from the same ice core were compared. The statistical results provide compelling evidence that Puruogangri ice core δ18O variations represent summer temperature changes for the central TP, and hence regional temperature history during the past 600 years was revealed. A comparison of Puruogangri ice core δ18О with several other temperature reconstructions shows that broad-scale climate anomalies since the Little Ice Age occurred synchronously across the eastern and southern TP, and the Himalayas. Common cold periods were identified in the 15th century, 1625–1645 AD, 1660–1700 AD, 1725–1775 AD, 1795–1830 AD, 1850–1870 AD, 1890–1920 AD, 1940–1950 AD, and 1975–1985 AD. The period 1725–1775 AD was one of the most prolonged cool periods during the past 400 years and corresponded to maximum Little Ice Age glacier advance of monsoonal temperate glaciers of the TP. 相似文献
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基于MODIS数据的决策树分类方法研究与应用 总被引:23,自引:0,他引:23
介绍了目前国际上流行的两种决策树算法———CART算法与C4·5算法,并引入了两种机器学习领域里的分类新技术———boosting和bagging技术,为探究这些决策树分类算法与新技术在遥感影像分类方面的潜力,以中国华北地区MODIS250m分辨率影像进行了土地覆盖决策树分类试验与分析。研究结果表明决策树在满足充分训练样本的条件下,相对于传统方法如最大似然法(MLC)能明显提高分类精度,而在样本量不足下决策树分类表现差于MLC;并发现在单一决策树生成中,分类回归树CART算法表现较C4·5算法具有分类精度和树结构优势,分类精度的提高取决于树结构的合理构建与剪枝处理;另外在决策树CART中引入boosting技术,能明显提高那些较难识别类别的分类准确率18·5%到25·6%。 相似文献