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41.
通过对高校图书馆图书藏匿现象进行分析,对图书管理工作中的缺陷提出了解决措施,对信息共享时代下图书管理工作的优化进行了探讨。 相似文献
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[目的]旨在通过研究流域各月度产水量,对水资源管理和农业灌溉用水调度进行指导。[方法]以锦阳川流域为研究对象,运用遥感(remote sensing,RS)和地理信息系统(geographic information system,GIS)提取和处理空间土地利用、土壤及数字高程模型数据,结合降雨、气温及不同植物的根深数据,采用Thornthwaite and Mather(T—M)模型计算了水分亏缺与剩余,土壤水分补给与利用的周期及月度产流量。[结果]研究区2011年平水年全年总径流量为281.0mm,在1,3—4,6和10月,存在水分亏缺及土壤水分利用,面积加权的水分亏缺值为5.8mm;2月,11—12月降水对土壤水分进行补给;5和7—9月,存在水分剩余,面积加权的剩余值为286.2mm。丰水年(25%)、平水年(50%)和枯水年(75%)多年平均产水量分别为8.3×107,4.8×107及2.2×107 m3。[结论]研究区在丰水年(25%)的2,7—11月,平水年(50%)的2—3,7—9月和枯水年(75%)的12—2,7—9月存在水分剩余。 相似文献
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Paul C. Stoy Mathew Williams Mathias Disney Ana Prieto-Blanco Brian Huntley Robert Baxter Philip Lewis 《Landscape Ecology》2009,24(7):971-986
Transferring ecological information across scale often involves spatial aggregation, which alters information content and
may bias estimates if the scaling process is nonlinear. Here, a potential solution, the preservation of the information content
of fine-scale measurements, is highlighted using modeled net ecosystem exchange (NEE) of an Arctic tundra landscape as an
example. The variance of aggregated normalized difference vegetation index (NDVI), measured from an airborne platform, decreased
linearly with log(scale), resulting in a linear relationship between log(scale) and the scale-wise modeled NEE estimate. Preserving
three units of information, the mean, variance and skewness of fine-scale NDVI observations, resulted in upscaled NEE estimates
that deviated less than 4% from the fine-scale estimate. Preserving only the mean and variance resulted in nearly 23% NEE
bias, and preserving only the mean resulted in larger error and a change in sign from CO2 sink to source. Compressing NDVI maps by 70–75% using wavelet thresholding with the Haar and Coiflet basis functions resulted
in 13% NEE bias across the study domain. Applying unique scale-dependent transfer functions between NDVI and leaf area index
(LAI) decreased, but did not remove, bias in modeled flux in a smaller expanse using handheld NDVI observations. Quantifying
the parameters of statistical distributions to preserve ecological information reduces bias when upscaling and makes possible
spatial data assimilation to further reduce errors in estimates of ecological processes across scale. 相似文献
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基于Kalman滤波农用车辆导航定位方法 总被引:5,自引:0,他引:5
因RTD-GPS定位精度不能满足农田导航作业的需要,研究了一种提高农用车辆自动导航定位精度的方法.建立天线补偿模型,对GPS天线晃动引起的误差进行了补偿;建立基于Kalman滤波模型,融合多传感器信息;使用自主开发的基于VRS的GPS接收机,作为RTD-GPS.将RTD-GPS、电子罗盘以及速度传感器获得信息进行Kalman滤波,其结果和高精度GPS数据进行了比较.实验证明,直线跟踪中,平均偏差由1.6019m减小到0.597m;曲线跟踪中,平均偏差由1.2085m减小到0.4861m. 相似文献
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