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1.
为揭示大盈江流域气候变化对径流的影响,基于SWAT模型,通过设置不同情景,定量分析了气候要素对流域内径流的影响,并结合RCP4.5、RCP8.5这2种气候情景对流域未来径流的变化进行了预估。结果显示:1)SWAT模型在大盈江流域径流模拟中具有较好的适用性,可以用SWAT模型进行流域的径流模拟,率定期模型参数R~2、C_(Ens)分别为0.68、0.66,验证期R~2、C_(Ens)分别为0.69、0.67;2)流域内径流的变化趋势与降雨量变化趋势成正比,与气温变化趋势成反比,1995—2015年间,大盈江流域内降雨的减少和气温的升高导致月均径流量下降3.58m~3·s~(-1);3)在RCP4.5和RCP8.5这2种气候情景下,2021—2050年大盈江流域径流均呈减少趋势,减少的速率分别为15.43亿和6.48亿m~3·(10a)~(-1),这与1976—2015年间,流域实测径流减速为1.87亿m~3·(10a)~(-1)的变化趋势一致,但这2种情景下,径流的减少趋势明显增强,分别达到1976—2015年减速的8.26、3.47倍。  相似文献   
2.
在油气田的勘探中,传统的资料解释方法经常采用人工拟合或专家主观进行判别。用人工方法进行地层对比,除了工作量很大以外,对比的正确性随着解释者熟练程度的不同而异,这就影响正确结果的获得。为避免这些因素的影响,将人工神经网络中的bp算法引入到测井资料分析中,建立岩性识别软件模型,这种方法可提高资料处理速度,克服人为因素的影响,从而提高识别的正确率。  相似文献   
3.
本文通过概率建模,对一些著名数学公式进行了证明,从而对这些数学公式予以直观的概率解释。  相似文献   
4.
蛋坨子岛共分布有药用种子植物23科36属39种,分别占岛上种子植物科、属、种数的85.18%、72%、73.58%.从数量、生活型和地理成分等方面对该岛的药用种子植物进行了多样性研究,分析了其植物种类、种群数量和分布格局的特点及形成的原因,并对蛋坨子岛药用种子植物的保护提出了具体建议.  相似文献   
5.
提出一种基于方向小波变换的相关和阈值去噪方法,恢复高斯噪声图像.方向小波去掉了标准二维小波变换仅沿水平和竖直两个方向的限制,可沿任意方向变换,这种多方向组合变换方法有利于削弱Gibbs效应,对去噪后图像的边界保护具有积极作用.实验结果表明,相对于标准小波变换,该方法无论是PSNR值还是视觉效果都较原有的方法更好.  相似文献   
6.
全极化合成孔径雷达(SAR)影像准确分类的一个重要前提是充分提取反映地物实际物理性质的特征。然而现有的全极化SAR特征提取算法和分类算法众多,却均存在各种各样的问题。无论极化特征提取方法还是分类算法,都会影响最终的分类精度。针对此问题,在多次实验的基础上,提出一种综合Pauli极化特征分解和支持向量机(SVM)的分类策略,简称为Pauli-SVM算法。首先通过经典的Pauli分解法提取全极化SAR影像的奇次散射、偶次散射、体散射等极化特征;并将这些信息组合成一个特征向量,然后引入高精度的SVM分类算法,选择训练样本后对全极化SAR影像进行监督分类。在江苏溧水和南京横溪镇两个研究区,以ALOS卫星的PALSAR影像为研究数据,进行监督Wishart分类算法、Freeman特征提取法结合SVM的分类算法、Yamaguchi特征提取法结合SVM的分类算法、Pauli-SVM算法的分类对比实验。结果表明,新提出的PauliSVM算法可以有效地提高分类的准确性。  相似文献   
7.
采用TaKaRa的PCR反应系统,以从藜(Chenopodium album L)幼叶中提取纯化后的总DNA为模板,进行UBC 859号引物的ISSR-PCR扩增实验,分别测试了镁离子、模板DNA和Taq DNA聚合酶含量对反应结果的影响,通过各因子的浓度梯度组合实验,确定了在25 mL体积的PCR反应中:酶配套缓冲液2.5μL,dNTPs0.2μmmol/L,引物0.2 mmol/L,Mg2+1.5 mmol/L,模板含量为40 ng,Taq DNA聚合酶为1.5 U是藜最佳的ISSR-PCR反应体系。  相似文献   
8.
蛋坨子岛有毒种子植物共计13科15属15种,占蛋坨子岛现有种子植物种数的28.3%.其中灌木1种,藤本3种,草本11种;有毒植物10种,小毒植物5种.本文分析了蛋坨子岛有毒种子植物种类及分布格局形成的原因.  相似文献   
9.
本文将二元函数的极值问题的理论推广到多元函数的情形,重点讨论三元函数的情形。通过利用泰勒公式推导出判断三元函数极值存在的充分条件和极值不存在的必要条件。最后利用变分法理论,论证了Poisson方程Dirichlet问题在B20中的解等价于在B20中求泛函的极值函数。  相似文献   
10.
一种基于Pauli分解和SVM的全极化SAR监督分类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
全极化SAR影像准确分类的一个重要前提是充分提取反映地物实际物理性质的特征。然而现有的全极化SAR特征提取算法和分类算法众多,却均存在各种各样的问题。无论极化特征提取方法还是分类算法,都会影响最终的分类精度。针对此问题,在多次实验的基础上,提出一种综合Pauli极化特征分解和SVM的分类策略,简称为Pauli-SVM算法。首先通过经典的Pauli分解法提取全极化SAR影像的奇次散射、偶次散射、体散射等极化特征,并将这些信息组合成一个特征向量,然后引入高精度的SVM分类算法,选择训练样本后对全极化SAR影像进行监督分类。在江苏溧水和南京横溪镇两个研究区,以ALOS卫星的PALSAR影像为研究数据,进行监督Wishart分类算法、Freeman特征提取法结合SVM的分类算法、Yamaguchi特征提取法结合SVM的分类算法、Pauli-SVM算法的分类对比实验。结果表明,新提出的Pauli-SVM算法可以有效的提高分类的准确性。  相似文献   
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