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广东、广西和海南滨海湿地遥感制图与分析
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摘要:
滨海湿地是介于陆地生态系统和水生生态系统之间的特殊生态系统,是珍贵的湿地资源,具有重要的生态系统功能。掌握滨海湿地的分布状况对于我国滨海湿地自然资源的保护和管理意义重大。文章基于2018—2019年"哨兵2号"卫星10m分辨率多光谱影像,完成广东、广西和海南滨海湿地的遥感制图;对岩石海岸、砂石海滩、淤泥质海滩、潮间盐水沼泽、红树林、河口水域、河口三角洲/沙洲/沙岛、海岸性咸水湖、海岸性淡水湖、浅海水域共10个亚类建立解译标志,通过目视解译,对滨海湿地进行分类和统计。研究结果显示:广东、广西和海南滨海湿地面积共计1 377 140hm2,各地滨海湿地面积与岸线长度基本呈正相关,海岸线越长,滨海湿地面积越大,各地典型滨海湿地的类型也不相同。
基于机械学习理论的海冰风险短期预报研究
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摘要:
海冰管理是抵御寒区海洋资源开发海冰威胁的有效手段,海冰风险的准确、快速预测是海冰管理系统的关键组成部分。文中面向海冰管理中的冰情短时预测需求,明确了基于现场监测的海冰风险预测模式,开展了应用机械学习理论的海冰风险短时预测方法研究,并以渤海辽东湾海冰管理为例,讨论了神经网络与小波分解等非线性预测方法在冰情短时预测中的适用性。结果表明,时间序列小波神经网络在短时(6 h)冰厚预测中的预测精度与Elman神经网络相仿,而在24～48 h预测中的精度偏差较大;Elman神经网络在6 h、24 h与48 h的冰厚预测中均能保持较好的预测精度,在冰流速与来冰方向预测中,模型预测精度达到80%左右。
采油企业精细作业管理的实践与思考
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新时期金属材料热处理节能新技术
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