排序方式: 共有128条查询结果,搜索用时 20 毫秒
1.
基于DMSP-OLS数据的城市发展空间特征研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在明确城市内部存在空间差异的前提下,综合考虑城市物质空间和社会经济空间,以1992-2010年郑州市辖区为研究对象,利用DMSP-OLS夜间灯光数据进行了建成区的提取及其扩展强度与方向特征的分析、城市重心位置的识别及其转移规律的测算、城市内部发展差异与相对发展率的研究。结果发现,近20年来郑州市建成区面积不断增大,且扩展速度也逐渐增大;城市重心在逐渐东移,且转移的速度略有增加;各辖区的发展水平逐渐提高,辖区之间的差异逐渐减小。同时分析了DMSP-OLS数据应用于建成区提取、城市重心识别方面的优势,并对该数据在城市发展领域的应用前景进行了探讨。 相似文献
2.
城市生态安全格局构建是综合协调生态保护与经济发展的重要举措,对于合理配置有限的生态资源并最大限度发挥其生态作用具有重要意义。本文以深圳市为例,在生态功能节点识别的基础上,结合景观的生态系统服务价值,根据耗费距离模型,生成生态功能耗费表面,并进行最短路径网络分析,在此基础上提取核心斑块、关键生态廊道。结果表明:各景观类型的生态阻力值,林地阻力最小,且远小于其他景观类型生态阻力值;生态功能耗费梯度表面的分布呈现围绕生态功能节点向周围辐散递减的趋势,东部地区较西部西南部建成区低;核心斑块的大小和形状均存在不同程度的差异,较大的斑块集中分布在东部地区,且对应的节点级别较高;所识别的关键廊道共有4条,空间位置大体上落在基本生态控制线内,羊台山向塘朗山的廊道外缘与基本生态控制线存在冲突,需要对该区域加以管控。建议一方面适时调整生态控制线范围并将冲突部分纳入生态控制线之内,另一方面对该地区进行必要的监管和保护,防止受到进一步破坏。 相似文献
3.
南海地层岩石磁性在横向上呈现较大差异,而目前常用的磁界面反演方法多是针对常磁性磁界面进行的,若直接将其应用于南海这样磁性差异较大的地区,则反演结果中必定会带进很大误差。通过引入滑动时窗,对较常用的磁界面迭代反演方法进行研究和改进,获取适用于变磁性磁界面深度反演的方法,提供了一个可用于解决此种情况的方法手段。 相似文献
4.
地形对磁异常的反演和解释有很大的影响,特别是磁异常体贴近地表分布时更是如此,为了降低这种影响,笔者推导出了基于有限延深的二度厚板状体的带地形的磁异常正演公式,并提出了一种基于起伏地形的地下网格模型剖分的新方法。同时,聚焦反演对物性体有很强的聚焦效果,如果能够预先判断磁异常主要由地下浅层的强磁性体所引起,则可以考虑采用聚焦反演的方法得到磁性体的位置,显然这种方法非常适合铁矿体的反演。笔者将带地形的二维磁异常正演与聚焦反演结合起来,进行了相应的模型试验,并与水平地形下的聚焦反演及起伏地形下的光滑反演进行对比,验证了这种结合的有效性。最后,将该方法应用于新疆特克斯的磁异常剖面,对该剖面的磁性体分布做出了合理的解释。 相似文献
5.
在前人研究基础上,对Groom-Bailey(GB)张量分解畸变因子和区域阻抗的求解方法进行了改进.首先,通过Swift旋转与GB分解的扭变和剪切矩阵的求逆变换,利用变换后区域阻抗主对角元素为0的条件获得关于扭变因子和剪切因子的超定方程组,采用模拟退火全局优化算法进行求解.其次,由得到的扭变因子和剪切因子,结合Swift旋转确定的走向角和区域阻抗元素的估计,作为非线性最小二乘局部优化算法的初始值,对GB分解定义式的超定方程组进行求解,得到各畸变参数和区域阻抗的解.通过模型试验验证了方法的正确,对方法的稳定性进行了比较与评价,并通过与已有结果的对比和实际资料的应用,表明了方法实际应用的效果. 相似文献
6.
7.
在已有研究成果的基础上,为了适应物性参数剧烈变化的复杂模型并满足联合反演的要求,开发了速度和电阻率随机分布共网格单元模型的建模技术.基于这种统一的物性随机分布的网格介质模型,利用有限元方法和改进的射线追踪法分别正演计算大地电磁场和地震走时,结合改进的模拟退火算法,研究实现了电阻率和速度随机分布条件下的大地电磁与地震资料的同步联合反演.对物性界面不完全一致和物性变化剧烈的带地形复杂模型的试验,表明了该方法在精细反演复杂电阻率和速度结构方面的效果,克服了以往研究局限于简单模型的不足.对地震资料品质差的地区开展的实际资料联合反演,表明了方法的适用性,先验信息约束下的联合反演提高了反演精度. 相似文献
8.
9.
10.
比较了BP、Hopfield二种神经网络模型的特性及其运行机制,分别用于位场反演,还比较了各自在位场反演中的应用效果。结果表明:这二种神经网络模型虽然都可用于位场反演,但由于Hopfield网络缺乏学习能力,不能较好地利用已知地质、地球物理信息而受到限制。而BP神经网络具有较强的学习能力,能从已知的信息中得到有利于解决最优化问题的结论,比Hopfield神经网络更加适合于位场的反演问题。 相似文献