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91.
城市化过程中海岸带景观异质性变化及其景观生态效应的初步研究——以厦门市马銮湾地区为例 总被引:5,自引:0,他引:5
以厦门马銮湾为研究区域,在分析景观异质性的基础上,采用地质统计学的理论和方法并结合GIS强大的空间分析和显示功能,通过一定的数学模型和生态效应分布图的表示方法,对快速城市化过程中区域景观异质性变化和由此导致的景观生态效应程度进行了定性和定量相结合的综合评估,结果表明,城市景观的同化过程是区域景观结构和景观异质性变化的主要表现,景观生态效应空间分布图也表明城市化对应的生态学过程的规模效应在整个规划区内有扩大的趋势. 相似文献
92.
川滇强震震源区形变潮汐短临变化特征 总被引:8,自引:4,他引:4
对应1993~2001年间川滇地区的武定、丽江、宁蒗等强震孕育过程,应用距离震中100km范围内的形变潮汐观测资料,研究了倾斜、水平应变短临变化图像和该区域形变潮汐在扩容、地震成核过程中的特征。定量分析了潮汐因子相对变化与地壳弹性参数变化的关系。 相似文献
93.
94.
基于Stamp平台,开发了广州市地下管线三维管理系统,实现了海量的地上三维建(构)筑物、地表地形地貌模型、地下三维综合管线以及地铁等其他地下空间设施模型的一体化建模、浏览、查询、统计、分析,本文对系统的三维数据库(模型)、功能、应用及特色进行了介绍。 相似文献
95.
为探究地震灾害对旅游业造成的影响,以四川省为研究区,2008年汶川地震灾害为典型案例,收集案例年地震灾害数据与旅游相关数据,选取旅游经济、游客、旅游服务、旅游交通及旅游组织为指标,利用熵组合权重法、加权综合评价法构建四川省地震灾害对旅游业影响评价模型,对研究区所受影响进行评价与区划。结果显示,地震灾害对旅游业造成的影响与地震烈度有直接关系,越靠近地震中心的区域所受影响程度越大,反之越小;旅游经济与旅游服务所受影响最大,旅游组织与游客所受影响次之,旅游交通所受影响最小。研究结果可为旅游业防灾减灾管理提供参考。 相似文献
96.
近十年来,基于RSS(received signal strength)的WiFi指纹室内定位技术逐渐成为国内外学者的研究热点,其通过接收多个AP(access points)的信号来估计用户的位置.受到室内复杂环境的影响,不同AP的观测质量存在较大差异,AP选取对WiFi室内定位性能具有重要的影响.考虑到AP在传播过程中存在信号丢失,有学者提出了基于信号丢失率(signal loss rate,SLR)的AP选取算法,为了能够选取出更加合适的AP,本文针对基于SLR的AP选取算法进行了相关参数设置实验分析.实验结果表明:在合适的参数设置下,基于信号丢失率的AP选取算法与其他现有常见方法相比,具有更高的定位精度以及可靠性. 相似文献
97.
2013年初春一次平流雾过程对江苏交通的影响分析 总被引:2,自引:0,他引:2
2013年3月18—19日江苏省一次平流雾天气具有突发性强、影响范围广、强度大、持续时间长等特点。利用江苏省高速公路自动气象监测站(AWM)数据、FNL数据和常规气象资料,对其成因进行分析,并评价其对交通及预报服务质量的影响。结果表明:高中低层的暖平流和入海变性冷高压为平流雾发生发展提供了有利的环流形势;持续变化较小的气压梯度、相对湿度的陡增、地面弱冷空气产生的温差和在偏东风风速达6 m·s-1时,平流雾即可快速生成;较低的混合层高度和逆温存在是低能见度形成的必要条件,能见度越低时混合层高度也就越低;近地层的冷平流和中高层的暖平流形成平流逆温,同时配合近地面的弱上升运动,有利于雾的形成和维持。根据江苏省交通气象台关于雾的预报服务发布流程规范和预报质量评价,本次雾过程中对高速公路、高架桥和长江航道的预报服务准确、及时,服务质量良好,有效地避免了交通事故的发生。 相似文献
98.
利用NCEP格点再分析资料和WRF模式输出的高分辨率资料、自动站降水资料、雷达资料对2010年8月14 16日发生在重庆的一次大暴雨过程进行了数值模拟和诊断分析。结果表明:此次暴雨过程分为两个阶段,降水系统主要有两个:第一阶段的主要降水系统是低空切变线;第二阶段的主要降水系统是低空切变线和850 h Pa西南低涡,并且第二个阶段内的降水量较大、持续时间也较长。风垂直廓线的时间演变表明,暴雨发生、发展过程中,中低层强西南风风速的下传和低层切变辐合的存在对中尺度对流系统的增强有着重要的作用;数值模拟分析显示,第一阶段,弱的冷平流影响暴雨区,在低空切变线的作用下,引起气团在水平方向辐合,触发中尺度对流系统的发生、发展;第二阶段,中高层强的冷空气倾入降水区,850 h Pa低涡生成后东移至重庆东北地区,其低涡附近的垂直上升运动与700 h Pa切变线附近的上升运动相耦合,强迫抬升中低层暖湿空气并再次触发降水区域的中尺度对流系统。 相似文献
99.
100.
利用时间序列分析预报电离层TEC 总被引:5,自引:2,他引:3
以IGS发布的电离层总电子含量(total electron content,TEC)数据为样本,利用时间序列分析进行预报。将TEC时间序列分解为趋势项、周期项和随机项的组合,并利用相关系数和偏相关系数确定模型阶数。对IGS提供的2008年TEC数据进行预报分析,结果表明,采用时间序列分析能达到较高精度,预报7 d时的平均相对精度为87.75%,预报精度大于60%的预报值占所有预报值的95%以上,预报精度大于85%的预报值占所有预报值的72.6%,95.3%的预报残差小于±3 TECU。 相似文献