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利用地表能量平衡系统模型,并结合中分辨率成像辐射光谱仪遥感数据以及实测气象数据,对山东省聊城市农田区2019年作物生长期3—9月在区域尺度内的蒸散发量进行遥感反演估算,确定农田区蒸散发量及其影响因素,并分析农田区蒸散发量的时空分布规律以及气象因素、归一化植被指数等地表参数对蒸散发量的影响程度。结果表明：遥感反演得到的日蒸散发量与Penman-Monteith公式计算值的误差在合理范围内;按农田区蒸散发量由大到小的季节顺序是春季、夏季、秋季、冬季,空间上呈现自西向东逐渐递减的趋势;日蒸散发量与归一化植被指数具有较强的正相关性,与地表比辐射率相关性较弱,与气温、比湿、风速、日照呈正相关,与气压呈负相关。 相似文献
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针对城市物流配送的特点,将空间聚类算法与蚁群算法相结合运用到路径规划中,提出了一个基于交通网络的VRP二阶段解法.以带权图描述城市交通路网,利用交通网络中各个结点间的距离关系和结点的需求量,以配送车辆的容量为聚类的约束,通过多次迭代将所有结点聚集成相互独立的多个簇.选择簇间相似性最小的聚类,利用蚁群算法,根据簇之间和簇内结点间的距离关系,分两次规划配送路径,最终得到配送中心到所有结点的配送路径.该算法通过聚类降低系统复杂度,缩短了蚁群搜索时间,具有较快的速度.最后用一个仿真实例验证二阶段算法的有效性. 相似文献
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