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1.
建立了一种基于分形树和森林动态生长模型的森林冠层雷达相干散射模型.和非相干散射模型相比,相干散射模型不仅考虑了每个散射体的空间位置信息,还保留了后向散射信号中的相位信息.利用已建立的模型模拟了大兴安岭常青林场某一区域白桦纯林的雷达后向散射信号,验证结果说明模型是可靠的,是可以用来反演森林的几何结构和生物物理参数的.  相似文献   
2.
桩端沉降测量和试桩资料的分析结果表明,桩在传递上部荷载与地基土之间产生的应力应变过程,表现为桩的弹性杆件和地基土的弹—塑性变形特征。从而对受荷桩,尤其是长柱和超长桩的应力应变特征有了更切合实际的认识。  相似文献   
3.
PNN网络在预测MCS移动中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
神经网络是空间数据挖掘的一种重要手段。本文运用概率神经网络(PNN网络)对1998年夏季影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)东移的环境物理量场的空间分布特征进行了研究,得到了高原上MCS移动方向与环境物理量场空间分布之间的关系。研究表明,使用概率神经网络预测中尺度对流系统的移动具有较好的效果,从而为研究高原上MCS东移与环境场之间的关系提供了一种新的方法和思路。  相似文献   
4.
推导出了一组三轴椭球表面积近似计算的级数展开公式,并对应地给出了三轴椭球退化为扁椭球和旋转椭球时的表面积公式。该组公式通过引入偏心率、第三扁率等扁率,使公式结构上更为简洁,具有对称性,进一步完善了椭球表面积的计算理论。验算分析表明,相比于传统的近似公式,给出的近似计算公式的精度显著提高,具有实用价值。  相似文献   
5.
敏感区诊断是适应性观测的关键问题,集合变换卡尔曼方法(EnsembleTransformKalmanFilter,ETKF)是目前主要的诊断方法之一。将集合变换卡尔曼方法应用于海洋环境适应性观测,根据ROMS海洋模式数据构建海表温度集合预报,以黑潮流域宫古海峡附近海域为验证区进行敏感区诊断计算,分析不同间隔时间条件下敏感区分布情况,结合模拟系统观测试验验证在敏感区进行适应性观测对预报质量的提升效果。结果表明,在诊断所得敏感区内添加观测能够提升预报质量;随时间间隔增大,敏感区向上游区域平移且预报质量提升效果减小;与在验证区整体添加观测相比,敏感区观测对预报质量提升效果基本相同并且观测成本明显减少。  相似文献   
6.
在将来相当长的一段时间内,反海盗护航行动仍将是一项具有现实意义的重要任务。反海盗护航行动中,将面临各种新的困难和挑战,为更好地执行反海盗护航行动,我们必须正确认识反海盗护航行动的重要意义,了解国际上有关海军反海盗护航行动的约定和法律条文,具备依据《联合国海洋法公约》和《国际法》等法律规定进行行动的能力。同时,要广泛加强国际合作,军民协作,克服反海盗护航行动中联合难、发现难、打击难的困难,提高海军反海盗护航能力,有效保护过往商船和船员的安全。  相似文献   
7.
青藏高原上中尺度对流系统东移传播成因   总被引:6,自引:0,他引:6  
运用1998年夏季日本静止气象卫星探测反演出的红外辐射亮温资料,对青藏高原上的中尺度对流系统(MCSs)进行了自动追踪,进而对移出高原的MCSs进行了分类,在此基础上,运用空间数据挖掘中的决策树方法得到了东移出高原的MCSs与其环境物理量场之间的关系,结果表明,在400hPa上,当MCSs的中心位置位于100°E附近时,移出高原且向东南方向移动的MCSs仅与该等压面上的高度和温度有关;而向东北方向移动的MCSs仅与高度和假相当位温有关;此外,移出高原且方向向东的MCSs主要决定于等压面高度、散度、涡度和假相当位温这4个物理量值。在500hPa上,位于东经104°E以西且最终移出高原的MCSs,决定其是否移向东北方向的环境物理量因素为K指数和水汽通量散度,而影响其向东南及东方向移动的因素则较多。  相似文献   
8.
针对PALSAR Level 1.1数据,研究使用NASA/JPL提供的开源干涉软件包ROI_PAC Version 3.0提取DEM.ROI_PAC的目前版本只能处理Level 1.0数据,因此,文章在分析了ROI_PAC软件包处理流程的基础上,提出处理Level 1.1数据的方法,并用PALSAR Level 1.1数据对该方法做了验证.干涉重建DEM与参考DEM的对比结果表明,二者的差异均值为0.27 m,标准差为±9.24 m,80%像元点的高程误差在±10 m以内.  相似文献   
9.
本文以地热能行业为切入点,就双碳目标下地热资源开发利用的创新思路进行详细探究。首先探讨了双碳目标下中国能源发展路径与消费结构,进而总结了双碳目标下地热资源开发利用面临的机遇和挑战,最后提出双碳目标下地热资源开发利用面临的创新思路,具体包括探索特色路径、强化创新策源、推动产业集聚、打造生态系统等。  相似文献   
10.
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