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以祁连山黑河流域十一冰川为例,利用机载三维激光扫描数据(Light Detection And Ranging, LiDAR)和SRTM DEM数据,在LiDAR点云数据预处理、高程数据配准、校正、误差评估的基础上,建立基于大地测量法的冰川物质平衡计算流程。表明:2000-2012年十一冰川冰面高程变化为-7.47±0.92βm,变化率为-0.62±0.08 m·a-1,估算十一冰川的年均物质平衡为 -0.53±0.07βm w.e.,累积物质平衡为-6.35±0.78βm w.e.,折合水当量约为(330.4±40.8)×104βm3;与其他典型监测冰川物质平衡进行对比和分析,论证了估算结果的可靠性;LiDAR数据具有非常高的精度和空间分辨率,目前关于其在冰川物质平衡研究中的应用很少,论文尝试将其应用于冰川物质平衡变化研究中,具有广阔的发展前景。 相似文献
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利用1980—2013年间的城镇人口与碳排放数据,选取城镇化进程中影响碳排放的城镇化水平、城镇建设用地面积、第三产业增加值、人均可支配收入、城镇人均绿化面积等因素,实证分析了城镇化对我国碳排放的影响程度,并利用格兰杰夫因果关系与误差修正模型分析了二者的因果关系与时间效应。最后,从降低工业碳排放、加快低碳城镇化试点建设、推进低碳社区发展,促进新能源发展等方面提出了相关建议。 相似文献
285.
286.
我国京津冀地区近年频遭大气PM2.5污染侵扰,相关研究表明,既使关闭建筑外窗,大气中PM2.5仍可以通过渗透通风方式进入室内污染环境.为定量评价建筑渗透通风及无室内污染源条件下建筑结构(如外窗缝隙结构、房间建筑结构等)对室内ρ(PM2.5)的影响规律,基于北京市东城区、朝阳区6个不同建筑结构的房间室内外ρ(PM2.5)实时监测数据,重点比较分析了建筑结构对室内外ρ(PM2.5)关联特性的影响规律.此外,根据颗粒物穿透特性及沉降特性机理,提出了反映建筑外窗缝隙结构(如缝高、缝深)的无量纲特征参数AP与反映房间建筑结构(如层高、开间、进深)的无量纲特征参数Ak.在前期提出的室内ρ(PM2.5)预测模型基础上,进一步构建了二者(AP与Ak)对室内ρ(PM2.5)影响的评价模型,并通过实测数据验证了模型的正确性.结果表明:当室外PM2.5污染程度与气象条件一定时,建筑结构对I/O[室内外ρ(PM2.5)之比]影响较大,其范围在0.4~0.7之间;随着建筑外窗气密性等级的提高,对应室内ρ(PM2.5)呈显著的下降趋势.建筑外窗缝隙结构对室内ρ(PM2.5)影响程度远大于房间建筑结构,敏感性分析结果表明,当建筑外窗缝高每降低50%或缝深每提高50%,对应室内ρ(PM2.5)约可下降33.6%与31.9%.研究显示,气密性等级较高的建筑外窗缝隙缝高往往较小、缝深较长,渗透通风条件下对控制室内ρ(PM2.5)水平作用更显著。 相似文献
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近年来随着水环境模拟领域的发展出现了较多水环境数学模型,目前日益成熟的WebGIS技术是使模型使用变得简单化和直观化的一大途径.是在通过Flex和ArcGIS Server搭建WebGIS系统平台的基础上,利用PHP进行WebGIS和水环境模拟模型的数据交互,实现系统平台和数值模型的松散耦合.用户在浏览器端进行模型输入条件的设置,模型在远程服务器端进行运行计算,反馈的模拟结果通过RIA在WebGIS中进行多元化动态展示.该方法对一般模型具有适用性,可降低模型使用门槛,提高模拟结果展示和分析能力. 相似文献
288.
玉米秸秆生物炭对贵州黄壤持水能力的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
生物炭具有丰富的微孔结构,能够影响土壤的持水性能,对植物生长和土壤中养分的保持有着重要意义。而土壤水分特征曲线又是表征土壤持水能力的一个重要指标。本文通过压力膜法测定添加不同比例生物炭的黄壤水分特征曲线,并结合van Genuchten模型对实测结果进行拟合,推导水动力学参数。结果表明,随着生物炭施入量的增加(0、5%、10%),土壤的田间持水量增加,凋萎含水量降低,土壤有效含水量增加。生物炭添加能够显著提高土壤的持水能力,增强水分的可利用性。同时,van Genuchten模型拟合结果同实测值高度相似,可以用作预测生物炭改良土壤的水动力学参数。 相似文献
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目的为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归SVR(Support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化支持向量回归(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。方法该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证模型的优越性。结果采用ABC算法优化的SVR故障预测模型进行时间序列预测,能够较好地跟踪发动机滑油金属元素浓度的变化过程,并且能够提前2个取样时间预测异常情况的出现。结论 ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。 相似文献