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根据2004年9月18日—10月2日南海北部航次所获得的表层浮游植物群数据, 对其组成及数量分布进行了探讨分析。该次调查鉴定浮游植物共53属152种(含变种和变型), 分别属于硅藻门35属88种、甲藻门15属60种、蓝藻门1属2种及金藻门1属1种等; 优势种中分布较广泛的有柔弱伪菱形藻Pseudo-nitzschia delicatissima、反曲原甲藻Prorocentrum sigmoides、微小原甲藻P. mininum、锥状施克里普藻Scrippsiella trochoidea和红海束毛藻Trichodesmium erythraeum等; 浮游植物细胞丰度的数量范围为(0.11—23.61)×106cells•m-3, 呈现近岸区域高于远岸区域的平面分布格局, 最大值和最小值分别出现在海南岛东北部海域的E506站和海南岛东南部海域的B3站; 浮游植物物种丰富度也是近岸的站点较高, 以靠近珠江口E708站的51种为最多。硅藻类细胞丰度范围为(0.02—8.13)×106cells•m-3, 主要分布在高盐的外海水域, 其中产二甲基磺酸丙酯(DMSP)的小环藻Cyclotella spp.在多个站点出现; 甲藻类以近岸水域居多, 细胞丰度最高达15.67×106cells•m-3(E506站), 其中数量较多的赤潮种类主要有锥状施克里普藻、反曲原甲藻、微小原甲藻、环沟藻Gyrodinium spp.等; 固氮的红海束毛藻在调查海域广泛分布, 但主要集中于东部, 以E206站最多, 高达1.8×107cells•m-3。结合水文资料和其他层次的浮游植物资料进行对比分析, 结果表明, 红海束毛藻的分布与黑潮水的入侵存在一定关系, 其分布受水团和海流的影响。 相似文献
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学生反馈是评估高等院校课堂教学质量的重要指标。目前,对学生反馈的问卷仅进行主观理解和简单统计,无法提供准确定量的分析和支持依据。使用非线性决策树,对近3年本科必修双语课程《数字图像处理》的学生评教问卷进行数据挖掘,首先将其分成3类和10个不同输入,然后通过数据预处理、模型选择和建模,最后构建树状模型对其进行分析。分析结果符合对于该课程学生反应和争议较大的问题预期,为课程设计提供定量有效的教学分析工具。 相似文献
6.
通过软硬变化检测识别冬小麦 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种软硬变化检测的作物识别方法 SHLUCD(Soft and Hard Land Use/Cover Change Detection Method)。该方法利用多期遥感影像能够有效表达作物的生长物候特征,以达到在离散变化区(即纯净像元区,包括完全转换成作物的突变区域和非作物区域)和连续变化区(即渐变区,混合像元区,是部分转化为作物的区域)准确进行作物的识别。在北京市选择一个研究区,以冬小麦为研究对象,选用2011年10月6日(播种期)和2012年4月16日(拔节期)两期环境减灾1号卫星影像,分别采用硬变化检测方法 HLUCD(Hard Land Use/Cover Change Detection Method)、软变化检测方法 SLUCD(Soft Land Use/Cover Change Detection Method)和SHLUCD进行冬小麦的识别。实验结果表明:在不同尺度窗口下,SHLUCD较传统方法表现出较明显的优势,具有更低的均方根误差RMSE(SHLUCD为[0.14,0.07],HLUCD为[0.15,0.07],SLUCD为[0.16,0.08])和偏差bias(SHLUCD为-0.0008,HLUCD为-0.007,SLUCD为0.014)和更高的决定系数R2(SHLUCD为[0.68,0.86],HLUCD为[0.62,0.86],SLUCD为[0.60,0.86])。针对冬小麦突变区域、冬小麦渐变区域和非冬小麦区域分别进行评价,表明SHLUCD识别精度接近各区最佳的识别方法,进一步验证了SHLUCD的灵活性和适用性。SHLUCD方法在离散变化区能够通过土地覆盖类型状态变化来有效地识别出冬小麦,在连续变化区可识别出土地覆盖的状态变化程度定量表达冬小麦的丰度,是其他作物多时相遥感变化检测的前期实验基础。 相似文献
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根据2002年4月5日河南省人工催化增雨作业数据,分别采用作业区域趋势对比双比分析评估方案、区域趋势相关回归评估方案、区域趋势协变量多元回归评估方案、FCM(浮动对比区历史回归)评估方案、以降水量为协变量的CA—FCM评估方案和以降水量与整层大气可降水量为协变量的CA—FCM评估方案进行效果评估。结果表明:协变量由降水量和整层大气降水量2个组成的CA—FCM方法,由于引入了不受催化影响的物理协变量作为控制因子.以及采用了聚类分析提高了对比区和影响区相关性,其评估效果最好,显著水平高于0.05;其他评估方法评估效果较差。 相似文献
9.
对不同的地貌区进行空间内插时选择的适宜方法不同,以典型丘陵地貌区长春市净月潭地区的高程为研究对象,用ArcGIS 9.2分别作反距离权重法、最近邻点法、趋势面分析和克里金法做高程内插。应用交叉检验方法对其内插的精度作出分析,检验其科学性和可靠性,得出反距离权重法、最近邻点法、趋势面法、样条函数法和克里金法高程内插的不同精度,并对各种方法的适用性进行讨论。结果表明最近邻点法精度最高,以下依次为普通克里金插值法、样条函数、反距离权重法、趋势面法。为类似于净月潭地区的丘陵地貌区高程内插提供选择参考。 相似文献
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为了提高GM(1,1)模型预测精度,采用积分优化、二次拟合优化以及残差改化方法,分步对GM(1,1)模型进行改进,建立灰色多重修正模型.具体改进步骤为:首先,利用积分优化方法对背景值进行纠正,减小模型误差并提高预测精度;接着,对模型参数(发展系数和灰作用量)进行二次拟合优化,使参数更加接近理论真值;然后,根据预测结果进行适当的残差改化,提高模型整体的预测精度;最后,建立根据GM(1,1)模型改进的灰色多重修正模型.以重庆南川地区甄子岩崩塌为例,建立灰色多重修正模型对危岩裂缝累计位移值进行模拟和预测,并与GM(1,1)模型进行对比.精度检验结果表明:灰色多重修正模型后验差比值(0.082 39)明显好于GM(1,1)模型(0.192 67),平均相对残差比(0.073 9)更远好于GM(1,1)模型(0.259 6),表明灰色多重修正模型在预测精度上有较大提高,可靠性更好. 相似文献