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3D演示动画能够从多个空间角度展示地理过程与地理现象,有助于学生直观地认识相关内容。本文结合Mozaik3D软件的功能特点,以自然地理部分教学内容为例,说明其在地理教学中的实用性,开发信息化背景下的地理教学资源。 相似文献
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结构性饱和黄土动力特性试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于室内不排水动三轴试验,研究了5种因素,即围压、超固结比、偏压固结比、动剪应力比、加载频率等对饱和黄土动力特性的影响。本文强调了结构性在饱和黄土动力特性研究中的重要性,结构性的破坏是影响土体动力力学特性的一个重要转折点。并阐明了用塑性残余变形来表征土体内部结构的变化并以此作为孔压增长函数自变量的合理性。 相似文献
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分析结果表明:①山西北部的暴雨云团在850hPa暖切变线南部生成、发展,并在地面切变线附近合并;山西南部的MCC由3个B中尺度对流云团发生、发展、合并形成,β中尺度对流云团在700hPa次天气尺度切变线上触发生成;MCC发展、成熟阶段,α中尺度云团沿925hPa暖切变线东移;减弱阶段,随副高的南压而南压。②副高西进北抬背景下,同一次暴雨过程中,MCC发生在5880gpm边缘弱的斜压环境里,高层则出现在高压北侧的反气旋环流中;一般暴雨云团发生在5840gpm边缘较强的斜压环境里,高层则出现在急流人口区的右侧。③MCC作为大型的中尺度对流系统,不但对低层高温高湿能量的需求比一般暴雨云团更多,而且在垂直方向上,要求湿层、高能舌、暖温结构更深厚。④南部MCC影响区及5880gpm线边缘为负地闪覆盖区,正地闪主要出现在北部一般暴雨云团影响区及5840gpm线附近。一般暴雨云团影响下比MCC影响下,局地闪电开始及闪电峰值的出现较降水的开始及降水峰值的出现有更多的提前量。⑤山西北部暴雨云团出现在气柱水汽总量梯度的大值区及水汽锋上;山西南部MCC则出现在水汽锋的南侧气柱水汽总量的大值区。气柱水汽总量对0811暴雨过程有36h的提前量,对暴雨的落区有很好的指示意义。 相似文献
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流量过程线划分的同位素和水文化学方法研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
简要介绍了同位素和水文化学划分流量过程线的原理,综述了国内外关于流量过程线分割各种模型的发展历程及其优缺点,最初的二水源模型分割出了降水和地下水两种组分,没有考虑土壤水;三水源模型主要包括降水,地下水和土壤水,应用较广;多水源模型适用于水源补给较复杂的流域.该方法从单纯的同位素示踪发展到同位素和水文化学示踪的结合,不确定性分析的方法逐渐多样化和精确化.国内在该领域的研究较少.今后应加强不同尺度不同水文地质条件流域的研究,综合利用多种方法分割过程线. 相似文献
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工作区位于木吉—阿克赛钦Cu、Au(Fe)成矿带北部,优越的地质、构造、地球化学条件,孕育了丰富的铜、铅、锌矿产。笔者应用国内MAPGIS系统平台,运用其矢量空间分析模块,对研究区多源信息(地、物、化信息)进行迭加、分析、统计,总结了成矿地质条件和找矿标志,对成矿最有利区域进行预测,圈定了成矿远景区。 相似文献
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西秦岭党川地区泥盆纪花岗岩类地质地球化学特征及构造意义 总被引:1,自引:0,他引:1
党川地区位于祁连—北秦岭造山带结合部位,该地区分布有不同时期的花岗岩类,泥盆纪花岗岩类由党川岩体、火炎山岩体2个岩体组成。党川岩体岩石化学以富集SiO2(SiO2=72.29%~73.40%)、K2O(K2O∕Na2O=0.86~2.01)、Al2O3(A ∕ CNK =1.05~1.20)为主要特征;火炎山岩体岩石总体SiO2较低(平均69.70%),但K2O(K2O ∕ Na2O =1.14~1.88) 、Fe2O3+FeO﹑MgO较高。岩体的共同特征是岩石属钾玄质系列,表现为过铝质岩石( A ∕ CNK大于1.0)的特征;微量元素相对富集Ba、Zr、Rb、Sm、Ta及Rb、Ba、Th、Nb等元素;稀土元素丰度总体较高,以富集轻稀土元素,发育明显的铕负异常和铕亏损,δEu值较低(δEu=0.36~0.61)为主要特征;岩石锶初始比n(87Sr)/n(86Sr)i 大于0.7070,氧同位素δ18OSMOW较高(δ18OSMOW=+8.89‰~+1108‰),岩体物质来源为上地壳,属浅源的壳源型花岗岩类,具S型花岗岩的特征,其形成与后造山阶段的大陆抬升作用有关。 相似文献
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针对在基于机器学习的云图识别中,由于不存在公认的云分类样本库的现实条件下,带来的训练样本数量不足和不平衡,从而难以获得可靠的分类模型的问题,利用迁移学习中的多源加权Tradaboost算法(内部采用极限学习机作为分类器)来进行卫星云图云的检测。利用多人(多源)标注的大量厚云的样本,构成多源辅助样本集;利用少量标注的薄云样板构成目标样本集。使用迁移学习和辅助样本集,对仅在薄云样本集下的训练获得的极限学习机分类器进行辅助训练,提高其薄云识别率。基于国家卫星气象中心的HJ-1A/B的卫星数据实验结果表明,迁移学习可以充分利用容易获得的大样本厚云辅助样本知识,对同类型有关联的小样本薄云分类器进行识别提高。实验表明,迁移学习算法可以进一步用于更多多源样本和其他云分类的任务。 相似文献