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1.
本文用理想结构单元法对空间刚架结构进行了极限强度分析,理想结构单元法在于将结构分成最大可能的单元。以简单的形式归并几何非线性与材料非线性。按增量形式加载,直到达到极限强度。本文根据Rashed理论导出了对称的切向方程组,节省了存贮单元、改善了破坏准则的描述。算例结果与非线性有限单元法结果十分吻合。 相似文献
2.
地表土壤水分含量的时空分布信息是十分重要的,常常作为水文模型、气候模型、生态模型的输入参数,同时,也是干旱预报、农作物估产等工作的重要指标。被动微波遥感是监测土壤含水量最有效的手段之一。相比红外与可见光,它具有波长长,穿透能力强的优势。相比主动微波雷达,被动微波辐射计具有监测面积大、周期短,受粗糙度影响小,对土壤水分更为敏感,算法更为成熟的优势。目前,已研究出许多反演土壤水分的方法.本课题的主要内容是借助AMSR-E土壤水分影像数据、MODIS归一化植被指数(NDVI)影像数据和MODIS分类影像数据,利用ENVI软件进行遥感图像数据处理,运用统计分析方法建立NDVI与土壤水分的经验模型,研究中国西部地区稀疏植被覆盖区土壤水分的反演。 相似文献
3.
4.
在分析各种常用索引的基础上,依据各自的适用范围,提出了对点对象建立格网索引,对线、面对象建立改进四叉树索引的组合优化策略。设计的改进四叉树索引避免了传统四叉树的重复索引,提高了数据访问的效率。 相似文献
5.
基于RS和GIS的青藏高原草地生态系统土壤水分保持功能及其经济价值评估——以生长季为例 总被引:2,自引:0,他引:2
根据生态系统服务功能理论,利用RS和G IS技术,以土壤含水量为基础因子,对青藏高原区草地生态系统的土壤水分保持功能及其价值的动态变化过程进行有效评价,以直接的货币形式反映出青藏高原主要草地类型的土壤水分保持功能的大小。通过计算和分析发现:(1)由于草地类型分布面积、单位面积保持量的影响,各种类型草地提供的土壤水分保持功能及其价值贡献率有较大差异,按照大小依次为:高寒草原类、高寒草甸类,高寒荒漠类、高寒草甸草原类和温性山地草甸类;(2)草地对土壤水分保持量及其价值呈现出较强的阶段性变化过程;(3)由于各种草地类型所处地理区域不同、草地本身各种自然特点和整体生态功能的不同,青藏高原草地生态系统提供的土壤水分保持功能及其经济价值呈现出明显的地域分布规律:自西北至东南逐渐降低。应该说,由于青藏高原地域、地理和独特气候等原因所致,本文计算得出的青藏高原草地生态系统土壤水分保持功能及其价值的具体数值不一定十分准确,但是能在一定程度上反映出土壤水分保持功能的强大及其在生长季中随时间变化的动态过程和基本规律(这种规律性结论与前人研究结论一致),这是一种在区域尺度上揭示草地生态系统土壤水分保持功能及其价值动态变化过程的方法尝试,这也是对动态评估生态服务功能的一种有益尝试。 相似文献
6.
利用土壤水分平衡方程,结合河南省冬小麦和夏玉米的生长规律和1994~2000年冬小麦、夏玉米田实测土壤湿度资料,建立了河南省冬小麦、夏玉米土壤水分预报及优化灌溉的计算机模型。用1998~1999年郑州市麦田实测土壤湿度资料验证该模型模拟结果,未来10、20、30天土壤湿度相对误差分别为-7.3%~7.7%、-8.3%~6.8%、-7.6%~7.7%,表明利用该模型,可以较为准确地预报未来1个月的土壤水分变化,并可根据小麦、玉米不同发育期特点,给出以最高产量和最佳经济效益为目标的灌溉建议。 相似文献
7.
该文主要对适合于北京地区的土壤水分卫星遥感监测方法,利用GIS及GPS工具,提高对土壤水分卫星遥感监测结果的分析能力进行了探讨。在分析研究北京地区土壤水分卫星遥感监测模式及适宜使用的下垫面状况和时段的基础上,提出了一批具有一定物理意义和应用价值的遥感模式。利用GIS和GPS技术实现包括遥感信息在内的多种数据的复合,以影像的方式,将地表地理状况与土壤水分卫星遥感监测结果结合起来,实现了RS、GIS及GPS的融合,提高了土壤水分卫星遥感监测的精度。 相似文献
8.
在无灌溉水和降水的情况下 ,因土壤蒸发、作物蒸腾等原因 ,农田土壤湿度一般来说是随时间不断下降的。但初冬季节德州气象局测量农田土壤湿度时 ,发现有本次测量数值大于前次测量数值的现象。本人对此现象进行了分析 ,发现有两方面的原因 :一是霜的影响。初冬晴好天气的早晨 ,近地面空气中的水汽冷却 ,易形成霜。上午随着阳光的照射 ,气温上升 ,霜融化后渗入土壤中 ,使得上层土壤水分得到补充。二是“倒浆”现象的影响。冬季农田土壤深度越深 ,土壤温度越高 ,就像大气中的对流现象一样 ,使深层土壤中的水汽升到上层土壤中来 ,且上、下层温差… 相似文献
9.
10.
Evapotranspiration (ET) is an important parameter for water resource management. Compared to the traditional ET computation and measurement methods, the ET computation method based on remote sensing has the advantages of quickness, precision, raster mapping and regional scale. SEBAL, an ET computation model using remote sensing method is based on the surface energy balance equation which is a function of net radiance flux, soil heat flux, sensible heat flux and latent heat flux. The former three fluxes can be computed through the parameters retrieved from remote sensing image, then the latent heat flux can be obtained to provide energy for ET. Finally we can obtain the daily ET. In this study SEBAL was applied to compute ET in the Yellow River Delta of China where water resource faces a rigorous situation. Three Landsat TM images and meteorology data of 1999 were used for ET computation, and spatial and temporal change patterns of ET in the Yellow River Delta were analysed. 相似文献