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151.
采用比容平移法修正原始的Peng-Robinson状态(VTPR)方程,提高三氟碘甲烷(CF3I)液相饱和区密度的计算精度。基于VTPR方程,结合经典的范德瓦尔混合规则,计算了N2作为增压介质时,CF3I充填1/2灭火瓶和2/3灭火瓶所需的N2质量,并与试验值和文献值进行对比。结果表明,不同充填工况的计算值与试验值基本吻合,并且优于PROFISSY软件的结果。获得了充填压力分别为2.5 MPa和4.2 MPa、CF3I不同充填密度下的总压力与温度的关系式,并计算了灭火剂热膨胀充满灭火瓶的临界温度和临界压力,该压力-温度关系式可用于以CF3I为灭火剂的机载灭火系统工程设计。 相似文献
152.
为了大范围精确估计空间连续的森林冠层高度,研究使用随机森林回归方法,通过融合冰、云和陆地高程卫星二号(Ice,Cloud and land Elevation Satellite-2,ICESat-2)测量数据和Landsat-8影像,并结合地形、气温等数据来估算森林冠层高度,生成2020年美国密西西比州30 m空间分辨率的森林冠层最大高度和平均高度图。结果表明,森林覆盖区域冠层最大高度的均值为24.14 m,标准差为4.24 m。森林覆盖区域冠层平均高度的均值为12.04 m,标准差为2.59 m。研究区冠层高度估计值与机载测量值吻合良好(冠层最大高度R2=0.486,HRMSE=4.532 m;冠层平均高度R2=0.467,HRMSE=2.848 m)。利用估算数据进一步对森林冠层垂直结构复杂度进行了分析。研究提出的森林冠层高度制图方案对中国长江三角洲地区的森林管理、物种多样性保护与碳中和评估等具有指导意义。 相似文献
153.
LeilaM.G.Fonseca PauloR.Martini JoséC.N.Epiphanio 《卫星应用》2003,11(4):69-71
重点介绍了当前巴西以用户为导向的中巴地球资源卫星(CBERS-1)数据在森林采伐监测、土地利用规划、影像制图和科学应用等方面的应用项目,对今后利用中巴地球资源卫星开展国家项目发表了一些看法。 相似文献
154.
在音乐剧《金沙》中乌木的化身木头丑扮演着智者的角色,带领考古工作者沙穿越时空寻找成都的记忆。乌木,正是揭开古蜀森林秘密的智者,是古蜀森林留存于世间的月光宝盒,记忆经历了千万年的岁月幻化成了乌木的乌黑,潜隐于乌木的纹理中了。 相似文献
155.
基于机器学习的航空器进近飞行时间预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。 相似文献
156.
南京空港货运中心,位于南京禄口机场内,是大型航空货运站,为国际及国内客、货航班提供航空货运服务,总建筑面积33776平方米。空港货运中心水消防系统复杂,共设有室内、外消火栓系统、自动喷水灭火系统、消防水炮系统等,笔者有幸参加该工程的建设,负责本工程的消防水系统项目管理。现将各系统的控制应用分别简介如下: 相似文献
157.
158.
珠海市森林绿地遥感动态监测与驱动力分析 总被引:1,自引:0,他引:1
随着城市的发展,城市森林绿地对于提高人类生活环境的品质,发挥着越来越重要的作用。以珠海市为研究区域,应用1995年Landsat5的TM数据、2002年Landsat7的ETM数据、2009年CBERS-02B的CCD与HR数据为主体信息源,通过植被覆盖度指数与三种不同信息提取手段相结合的方法,对珠海市森林绿地的动态变化进行了遥感监测,然后对其变化结果进行了驱动力分析。结果表明:珠海市从1995年到2002年森林面积呈减少趋势,2002年到2009年森林面积又呈增加趋势,从1995年到2009年森林面积总体呈微减趋势。最后将自然驱动力与人为驱动力进行对比分析,人为驱动力是珠海市森林绿地的变化的主导因素。 相似文献
159.
针对经验的空间大气模型会在轨道预报中造成较大的误差,以某型号卫星作为基准航天器,提出2种不同精度的轨道预报模型作为仿真基础,以产生训练数据和测试数据。利用3种数据挖掘中的分类方法,如支持向量机(SVM)、神经网络(NN)、随机森林(RF)等方法,对空间大气模型在轨道预报时造成的误差进行监督学习,借此反演误差简化模型中大气模型的偏差并进行修正。分类器的训练结果表明,随机森林方法由于随机选择决策树、随机选择分类项目,按照最大概率反演的大气模型误差准确率高达99.99%,支持向量机次之,最大准确率仅为50.7%,前馈负向传播神经网络容易出现不学习的情况,应用效果最差。相比传统数理统计方法,本文方法具有快速处理大数据集、能够挖掘隐藏在轨道预报微小误差中的潜在信息等优势。 相似文献
160.
印度空间研究组织将在2013年发射该国首颗林业卫星。印度将因此成为发射林业卫星来监测绿化覆盖情况的少数国家之一。印度政府认为保护国家的森林覆盖是一项重大挑战,需要改变人们的观念。 相似文献