狭槽式空气喷流冲击于旋转圆柱体侧面的换热特性

利用实验方法探讨旋转圆柱体受狭槽式空气喷流的换热特性,圆柱体的高度与直径为定值,变动参数为(1)喷流Reynolds数(Rej)、(2)旋转Reynolds数(Rer)、(3)圆柱体直径(D)与喷嘴宽度(w)的比例(D/w)、(4)相对喷流冲击距离(L/w,L为喷嘴距圆柱体的最近距离)等。实验结果显示平均Nusselt数(Nu)随Rej与Rer增大而提升,而D/w增加会使Nu减小,且D/w对Nu的影响将随L/w增大而衰退,且存在一临界L/w值能产生最高的Nu,且临界L/w值将随D/w增大而增大,最后,提出合理而准确的经验公式。     

中国楼市不应沦为外资的投机乐园

<正>很明显,中国的楼市成了他们的乐园,他们通过各种手段买地或炒房,获取着只有在中国才能获取的暴利外资进入中国楼市是早已存在的事情。问题是,在楼市调控层层加码的当下,外资不但毫不畏惧,反而变本加厉地加速进入中国楼市。据商务部统计数据显示,从今年6月起,我国房地产开发资金来源中的外资同比增幅开始转正,且增长迅速。仅9月份,全国完成备案的外商投资房地产企业中,增资的达43家,新设立的有31家,这些数字均大幅超出过去3年的平均水平。外资大举进入中国楼市,必然对宏观调控产生消极影响,消解和减弱调控力度,某种程度上,外资也是高房价的重要推手之一。     

井下地磁定位的瞬间强噪声扰动规律研究

地下工程空间点位地磁扰动变化规律是地磁应急定位的基础研究之一.为了研究井下工程监测目标瞬间地磁扰动的特点与规律,选取井下6个水平巷道为试验区,开展了运输车通行和罐笼升降磁扰动时间、扰动距离和扰动噪声大小的监测和匹配定位试验.发现运输车通行和罐笼提升都会对附近点位产生瞬间磁噪声扰动,主要强噪声扰动时间一般在10 s以内,扰动数值约几百至上千纳特.这些瞬间磁扰动会直接影响地磁匹配结果精度.运用中值滤波或小波去噪的方法对匹配数据进行预处理,可以减弱匹配数据中的瞬间强噪声,提高匹配结果的精度.     

高分影像城市绿地信息提取及分类方法的研究

遥感手段进行城市绿地信息提取已经成为目前城市规划的主流手段。但由于所提取的绿地信息种类繁多,如何对绿地信息进一步的分类成为了一个新难题。为此,采用面向对象的分类方法,通过对遥感影像进行特征分析,建立了一定的规则,成功的对唐山市绿地信息进行了提取、分类,对进行城市绿地规划具有一定的借鉴价值。     

一种融合遥感和地面观测资料的雪深空间插值方法

针对积雪观测站点稀少的问题,提出一种考虑海拔影响,能够融合MODIS积雪面积产品和站点观测的雪深空间插值方法,该方法利用去云后MODIS积雪面积产品构建的无积雪“虚拟站点”弥补站点分布不均匀和稀少的不足,利用泛协克里金插值方法考虑海拔对雪深的影响。利用北疆地区50个气象站点的逐日雪深观测资料、逐日MODIS积雪面积产品和AMSR-E被动微波雪水当量和雪深产品,对普通克里金、泛克里金、普通协克里金和泛协克里金插值结果进行了比较研究。研究结果表明:积雪覆盖范围较大时,站点雪深与海拔之间相关系数较大,利用泛协克里金插值结果精度高且稳定;否则利用普通克里金插值精度较高且稳定。通过增加“虚拟站点”,能够提高雪深插值精度,并在一定程度上修正了克里金插值中存在的平滑效应。
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狭槽式空气喷流冲击于旋转圆柱体侧面的换热特性

利用实验方法探讨旋转圆柱体受狭槽式空气喷流的换热特性,圆柱体的高度与直径为定值,变动参数为（1）喷流Reynolds数（Re_j）、（2）旋转Reynolds数（Re_r）、（3）圆柱体直径（D）与喷嘴宽度（w）的比例（D/w）、（4）相对喷流冲击距离 （L/w,L为喷嘴距圆柱体的最近距离）等。实验结果显示平均Nusselt数（Nu）随Re_j与Re_r增大而提升,而D/w增加会使Nu减小,且D/w对Nu的影响将随L/w增大而衰退,且存在一临界L/w值能产生最高的Nu,且临界L/w值将随D/w增大而增大,最后,提出合理而准确的经验公式。     

基于人工神经网络和AMSR2多频微波亮温的北疆地区雪深反演

被动微波遥感数据是进行积雪深度反演的重要资料,不同频率微波信号对积雪响应不同。利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)方法结合新疆北部地区积雪观测资料建立AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)微波亮温(Brightness Temperature,TB)、地理位置、地形因子与雪深的隐含关系,以实现通过亮温、地理位置、地形因子估算北疆地区积雪深度,并分析微波极化方式、位置以及地形的不同组合方式对雪深反演效果的影响。实验结果表明:水平极化对雪深反演的影响大于垂直极化,纬度对雪深的影响大于经度,地表粗糙度和坡向对雪深的影响大于高程和坡度,并且位置和地形因子对雪深影响作用相当。最终通过4种优选模型的误差空间分布对比发现,综合亮温、经纬度、坡度、坡向的ANN输入模型能够较好的反映北疆地区积雪分布状况,训练集的站点平均误差在-7~6cm之间,该组合模型作为神经网络的输入能够较为合理地获取北疆地区雪深模拟值。     

结合遥感和统计数据的家畜分布网格化方法研究

家畜的空间分布对于粮食安全、农业社会经济、环境影响评估和人畜共患病的研究等方面至关重要.选取甘肃省作为典型研究区,以羊为研究对象,基于随机森林回归算法构建了融合遥感数据和统计数据的家畜分布网格化估算模型,获得甘肃省1 km×1 km尺度上羊的空间分布信息.结果表明:基于随机森林回归的家畜分布网格化估算模型,结合了遥感数...     

基于克里金空间插值的MODIS积雪覆盖率产品去云方法

由于云与积雪在可见光和远红外波段都具有相似的光谱特征,使得光学遥感监测积雪受到天气的严重干扰,如何消除亚像元尺度上MODIS积雪覆盖率(Snow Cover Fraction,SCF)产品中云的干扰成为了一个亟待解决的难题。通过分析亚像元尺度上SCF分布的空间变异性,提出了一种基于克里金空间插值的MODIS SCF产品去云方法,分别利用普通克里金(Ordinary Kriging,OK)和以海拔为协变量的普通协克里金(Ordinary Co\|Kriging,OCK)进行去云实验。11个不同日期的实验结果表明:OK和OCK方法在MODIS SCF产品去云中均能达到较高的精度,特别是在云覆盖率低于20%的情况下,此时OCK的精度要好于OK;而当云覆盖率大于20%时,OK的精度略高于OCK,但两者的精度都明显低于云覆盖率低于20%的情况,而且平滑效应都比较明显。     

基于多时相Sentinel-2影像的黑河中游玉米种植面积提取研究

玉米是黑河中游种植面积最大的农作物,生长期需水量大、蒸散量高。准确获取玉米种植面积对该区域农作物种植结构调整、水资源合理规划有重要参考意义。基于2019年4月至9月Sentinel-2多时相影像,采用随机森林算法开展了黑河中游玉米种植面积提取研究。研究方法分为两类—直接提取法和两步提取法。进一步探讨了多时间信息量对玉米种植面积提取精度的影响以及各输入特征参数在玉米面积提取过程中的重要性表现。结果表明：基于Sentinel-2多时相影像,直接提取法和两步提取法均可高精度地提取研究区玉米种植面积,特别是两步提取法,玉米分类总体精度可达85.03%,F1_Score为0.70,Kappa系数为0.83;与单幅影像相比,多时相影像可获取不同作物的物候信息,有效减少作物错分/漏分,提高作物分类精度。该方法对基于高分辨率光学影像结合机器学习方法获取具有高度异质性的作物信息具有重要的参考价值。