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强化职工教育是促进企业发展的有效途径刘海,唐广登(羊城铁路总公司)职工教育是开发智力,培养人才的重要途径。是增强企业后劲,搞好铁路运输安全生产的可靠保证。羊城铁路总公司将振兴铁路事业,发展铁路基础设施,搞好铁路运输安全生产建立在依靠教育的坚实基础上,... 相似文献
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植被是旅游吸引力的重要构成因素,研究景区归一化植被指数(NDVI)变化对风景名胜区的可持续发展至关重要。以国家首批重点风景名胜区——庐山风景名胜区为研究区,采用近30年来的Landsat NDVI数据,基于趋势分析法分析了研究区NDVI的时空变化特征,并从气候、地形因子以及旅游活动等方面,探讨了研究区NDVI变化的潜在影响因素。研究表明:近30年来庐山风景名胜区NDVI整体在波动中呈现下降趋势,其中在1988~2001年和2002~2017年两个时间段呈现先降后升趋势,但期末回升水平低于期初水平。空间上,NDVI明显降低的区域分布在主要景点及游客路线周围,NDVI增加的区域分布在高密度林地覆盖区。在各影响因素中,对于气候因素,由于研究区面积有限,热量和降水的空间分布差异较小,降水和气温与NDVI相关性不显著,气候因素不是NDVI变化的主要影响因素。对于地形因素,高程和坡度较高的区域,分布着主要景点和游客集散区,人为因素的干扰较大,NDVI值较低;阳坡与阴坡相比,光照资源更为丰富,此外,阴坡多为景点和游客路线等人类活动较强的区域,阳坡区域NDVI较高。对于旅游活动,研究期内游客人数逐年上升,旅游活动增强,景点、游客中心及游客路线周围建设用地和裸地的面积明显增加,NDVI呈下降趋势,旅游活动是NDVI变化的主要影响因素。 相似文献
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基于HJ 1A/1B卫星遥感数据的积雪识别方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
积雪分布与变化是标示气候变化的敏感因子,采用具有长时间序列的大范围同步获取信息优势的卫星遥感数据进行积雪识别提取,具有重要的理论意义和实际应用价值。针对HJ 1A/1B卫星数据,结合积雪遥感监测的理论方法,在分析HJ 1A/1B卫星CCD和IRS传感器光谱响应特征的基础上,将应用较广的归一化差分积雪指数(NDSI)引入到HJ 1A/1B卫星中,得到了基于CCD和IRS两个传感器数据的HJ NDSI积雪识别方法。为避免由幅宽、扫描区域等因素的差异引起的两种不同传感器同时相数据难获取的问题,对HJ NDSI方法进行了改进,提出了一种仅利用IRS传感器数据的HJ MNDSI积雪识别方法。通过对HJ卫星数据的统计分析,给出了两种方法中的推荐阈值。以西藏普兰为实验区,对上述两种方法得到的结果进行精度评价,结果表明,HJ NDSI和HJ MNDSI方法提取积雪的精度分别为97.66%和94.92%,均能满足实际应用的需要,但HJ MNDSI方法能保证更大的积雪监测范围。 相似文献
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参照国家海水水质标准,在一系列低浓度Cd,Zn,Cu的海水中,对几种大型底栖生物进行了长约5个月的积累实验研究。结果表明,在实验浓度范围内,紫贻贝、魁蚶、褶牡蛎》、菲律宾蛤和刺海参对Cd都有一定程度的积累,且其体内Cd浓度与环境海水Cd浓度间有一定的相关关系,可比较好地指示海水Cd污染。褶牡蛎对Zn有很强的累积能力,其体内Zn浓度与环境海水Zn浓度之间有一定相关关系;紫贻贝对Zn的积累能力较褶牡蛎弱,在一定浓度范围内表现为调节;其他实验生物积累Zn能力很小。研究还表明,紫贻贝、魁蚶、菲律宾蛤、褶牡蛎和栉孔扇贝只有在Cu浓度低于0.02mg/L的海水中,存活才超过50天,其中紫贻贝与褶牡蛎对Cu有一定的积累。 相似文献
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牙科综合治疗机是口腔医学的主要诊疗设备之一,是牙科医生和患者在诊断、治疗、手术等过程中的必备医疗器械。根据现行的法规要求,牙科综合治疗机必须通过YY 0505-2012标准的电磁兼容试验,但在这些试验项目中,针对牙科综合治疗机设备,辐射发射试验项目极易出现不合格试验,其主要原因是牙科综合治疗机中有刷电机在工作时产生严重的电磁骚扰,导致辐射发射超过标准规定的限制要求,该文通过分析牙科综合治疗机中有刷电机的工作原理,并研究牙科综合治疗机辐射骚扰产生的根源,使用了LC滤波电路抑制牙科综合治疗机中有刷电机辐射骚扰源,达到了理想的预期效果,并结合实例整改分析,为牙科综合治疗机的电磁兼容辐射发射试验整改提供参考依据。 相似文献
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由于不同传感器时空分辨率不一致,当前NDVI动态变化研究存在研究时间较短的问题。基于EOT算法,以丹江口水源区为例,借助重叠时期的GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据,将8 km分辨率GIMMS NDVI数据重采样为1 km,构建了1982~2018年NDVI长时序数据集,并在此基础上分析丹江口水源区NDVI时空动态变化。结果表明:EOT算法在空间重采样中具有良好的适用性。EOT NDVI与MODIS NDVI之间拟合度较高(R=0.929,P<0.01,n=24),EOT NDVI与Landsat NDVI之间表现出显著相关关系(R=0.702,P<0.01,n=200)。空间上,EOT算法在土地利用类型较为复杂的区域受混合像元的影响,预测精度降低,在植被分布连片的区域预测精度较高。基于时序NDVI数据分析,研究时段内NDVI呈现波动上升趋势,变化趋势为0.002 9 year-1。空间上,丹江口水源区NDVI以显著增加为主(P<0.05),在汉中市、安康市河流附近以及北部商州市、南部竹溪县等区域年均NDVI增加趋势较其他区域明显;年均NDVI呈现减小的区域主要分布在丹江口水库、十堰市、南阳市、平利县等经济发展较快的区域。Mann-Kendall检验显示年均NDVI时间序列没有突变现象,但局部区域NDVI在不同时间呈现差异。 相似文献