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计算机在单站定气象观测资料处理中运用的一点体会熊扬杰各地气象站通常每天要进行干球温度、湿球温度、气压等数据观测，并需要进一步对观测数据进行处理，从而得到水汽压（ｅ），相对湿度（ｕ）和露点温度（ｔｄ）。通常的做法是通过查《湿度查算表》完成，过程非常繁杂... 相似文献
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左焕玉 《东北林业大学学报》1988,(4)
红皮云杉人工林,目前已成为我省重要的森林资源。对其经营水平的日益提高,要求不断进行资料调查和营林设计。以前,红皮云杉人工林的立木材积,都是查算红皮云杉天然林立木材积表,易造成误差。本文资料来源于绥棱林区设置的64块标准地。编表使用样木300株,平均树龄30年,胸径2—17cm,树高8—11m。编表采用先编二元材积表然后求算一元材积表的方法,以提高精度。全部计算在IBM-PC微机上完成。经材积表适用性检验,认为是可行的。 相似文献
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计算机视觉摄影测量模型的求解效率和精度是采用摄像机进行测量的关键。为对所建立的摄影测量模型进行高效求解,根据正交变换的基本原理,提出了基于吉文斯变换的标定模型解算方法。利用该算法对模型进行了标定计算,获得了较高的标定和测量精度。 相似文献
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《油气储运》2021,(7)
为提高在役管道惯性测量坐标数据的解算精度、高质量地推动管道数字化进程,基于惯性测量设备与里程计信息,结合平滑滤波算法,提出了一种针对小口径惯性测量单元的航位推算误差计算模型。通过状态方程、量测方程进行滤波递推解算,得到系统误差的最优估计值,并通过平滑滤波算法解算整周模糊度以保证数据精度。经过对管道惯性测量结果的验证,采用航位推算误差计算模型解算的管道中心线坐标与通过GNSS-RTK采集的中心线坐标数据相吻合,误差可以控制在米级。结果表明:基于惯性测量设备与里程计信息,结合平滑滤波算法,所建立的小口径惯性测量单元的航位推算误差计算模型能够有效减小纯惯性导航误差随时间累积对测量结果精度的影响,具有较好的应用价值。(图3,参21) 相似文献
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林地面积量算方法的比较研究 总被引：7，自引：1，他引：6
为解决林地面积测量计算的难题 ,作者通过对各种面积量算方法的比较研究 ,总结了各种量算方法的优缺点和适应性 ,比较了仪器实测与图上量测林地面积精度之间的关系 ,得知图上量测林地面积的精度因存在不可避免的系统误差而比仪器实测林地面积的精度低 .最后 ,该文着重推导了利用三次样条法测定林地面积的数学原理 ,并对梯形公式法、辛普生法、等距三次样条法和三次样条法对于林地面积边界不规则曲线的拟合原理进行了分析比较 .结合对中国科协北京绿化基地地块同精度的GPS测量试验结果 ,与运用上述 4种方法量算面积的精度结果进行比较 ,得知三次样条法量算林地面积的精度最高 ,且便于实时差分GPS(RTDGPS)作业 . 相似文献
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陈容 《新疆农业大学学报》1982,(4)
在测量工作中,凡采用高斯—克吕格投影者,常要进行大地坐标换算为高斯—克吕格坐标,或由高斯—克吕格坐标反算其大地坐标(简称大地坐标正算或反算)。以及图廓点的坐标计算等。对于大地坐标正反算及坐标换带工作,通常是用高斯—克吕格投影计算表、坐标 相似文献
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RTD GPS量测林地面积的模拟试验 总被引：5，自引：0，他引：5
为研究林地面积与森林蓄积量的估算精度,以RTD GPS(实时差分全球定位系统)为主要工具,通过对面积大小不同、形状规则的地块进行试验研究,对测量结果进行了相对中误差、标准方差、精度的计算和分析.结果表明:最低的测量精度达到97.67%,能够满足各类森林资源调查中林地面积测量的精度要求,并且随着测量面积的增大,RTD GPS的测量精度逐渐提高;采用实时差分定位的缺点是必须到现地观测,这对于大面积森林调查是不现实的,根据林地调查的实际分析,RTD GPS适用于林地面积传统调查(图上勾绘等)的实地精度检验,这种方法较传统的检验方法快速高效,而且能够保证精度.图1表2参8 相似文献
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基于湿度传导理论及一般外荷载作用下的接触摩擦单元理论,经过系统分析,建立了面板与垫层之间接触面的湿度场及干缩应力有限元计算模型。算例结果表明,应用该模型可以获得较为准确合理的接触面湿度场及干缩应力计算结果。 相似文献
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大型牛舍冬季温湿度控制方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
大型牛舍内空气环境是影响奶牛生长状况的重要因素,合理的温湿度范围是减少疾病、保证奶牛正常生产的必备条件。文章以香坊农场奶牛场为试验基地,绘制出室外温度为-20℃时牛舍内不同温度所需通风量随相对湿度变化曲线图;得出牛舍温度在1-10℃,湿度RH为70%-90%时其通风范围为2.64-5.5m3·s-1,对冬季牛舍温度、湿度控制具有指导意义。 相似文献
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环境温度对蜂巢内温湿度的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
为了研究环境温度对蜂巢内温湿度的影响,设计了一种在蜂群处于近乎原生态环境下的温湿度测试系统.该系统根据巢脾位置前后对称和蜂房均匀分布情况,在巢脾间隙处精确地放置微型温湿度传感器.上位计算机和下位单片机通信采用无线方式.计算机控制单片机何时采集,单片机采集的温湿度值传给计算机并显示和存储在计算机上.通过对检测数据的分析可知:在环境温度较高时,蜂巢各点温湿度几乎相等,蜜蜂均匀分布在蜂巢中;在环境温度较低时,从中间巢脾向最外层巢脾温度递减湿度递增,对于单张巢脾,从巢脾几何中心区域向周边区域温度递减湿度递增,说明蜜蜂聚集在蜂巢中间.无论环境温度高低,在蜜蜂分布区域都呈现出恒温和恒湿现象,蜂巢中心温度和湿度分别是(35±1)℃和(56±10)%RH. 相似文献
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不同灌溉模式对枣棉间套作微生态区域温湿度的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]研究不同灌溉模式对枣棉间套作体系下生态区域的温度和湿度的变化,以期确定不同灌溉模式的生态影响效果,为优化枣棉体系灌溉模式提供理论依据.[方法]通过在处理1(红枣单作)、处理2(枣棉一行双管)、处理3(枣棉微喷)、处理4(沟灌)和处理5(对照)棉花单作中分别设置不同点的3个EL - USB自动温湿度计,连续3d监测距红枣树不同距离点的微生态区域温湿度的影响变化.[结果]东西走向的红枣树对微生态区域温度影响是树南＞树北＞树行间,对湿度影响是树行间＞树北＞树南;不同灌溉模式对微生态区域温度影响是处理5＞处理1＞处理4＞处理2＞处理3,对湿度影响是处理2＞处理3＞处理4＞处理1＞处理5.[结论]枣树对树南树北的温湿度有影响,温度表现为树南＞树北＞树行,湿度与温度成负线性关系;枣棉间套作复合种植模式比单作模式田间的温度低,而湿度高,其中以枣棉间套作中红枣采用微喷和一行双管灌溉模式对微生态区域温度降低和湿度增加的影响较大,这种影响有利于提高红枣坐果率. 相似文献
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【目的】通过算例对比分析等效表面散热系数法、等效厚度法、导热系数法、导温系数法在计算保温板保温效果方面的异同,为大体积混凝土结构表面保温的计算提供依据。【方法】从热量平衡原理出发,推导了直接以导热系数、表面散热系数和热量为热传导方程基本参数的温度场计算方程,据此修改了以导温系数为基本参数的温度场有限元计算程序RCTS。【结果】利用修改后的温度场有限元计算程序RCTS,能够合理地计算由不同热学性能材料组成的复合结构的温度场,能模拟计算大体积混凝土结构任意部位在任意时段的表面保温效果。实例计算结果表明,导热系数法与等效表面散热系数法的计算结果比较接近;由于等效厚度法是等效表面散热系数法的近似处理,计算结果与前二者有一定差异,但相差不大;导温系数法往往得不到合理的结果。【结论】等效表面散热系数法计算方便,工作量小,效率高,精度能满足工程要求,具有工程应用价值。 相似文献
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坡向和坡位对大兴安岭干旱阳坡蒙古栎林温湿度的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
丁永全 《东北林业大学学报》2015,(4):46-51
于2012年5月中旬至10月初,在大兴安岭干旱阳坡的蒙古栎林内,选择不同的坡向和坡位设置观测样地定点测定土壤温度、空气温湿度和土壤含水量。分析结果表明:不同坡向土壤温度由大到小为南坡、西南坡、东南坡,气温由大到小为西南坡、南坡、东南坡,空气湿度和土壤含水量由大到小均为东南坡、西南坡、南坡;南坡空气和土壤温度由大到小为坡上、坡下,土壤含水量坡下大于坡上含水量,空气湿度坡上大于坡下湿度;空气和土壤温湿度受空间位置和季节分布影响差异较大,不同坡向和坡位土壤温湿度差异明显,不同季节空气温湿度波动较大。 相似文献
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气象要素(气温、太阳辐射、风速和相对湿度) 日变化进程的数理模拟 总被引：5，自引：0，他引：5
在建立植物生态生理模型（如光合作用、蒸腾作用数理模型）的过程中，气温、太阳辐射、风速、相对湿度等气象要素的日变化及瞬时资料是必不可少的。本文根据常规台站的日常观测资料，建立了气温、太阳辐射、风速、相对湿度等气象要素日变化的数理模型。并应用实测资料对所建模型进行了验证。实验表明：（1）描述气温日变化的正弦－指数模型通常其模拟结果不甚理想，但通过引用最高温度的时间延迟参数及惯性系数，可增加模拟结果的准确性。（2）根据日平均风速资料，应用两条正弦曲线模型可模拟的日变化及瞬时值，并可根据具体地点，确定日最小风速及两条正弦曲线的起至时间。（3）根据测量的太阳辐射日总量值以及太阳高度的日变化值等，可准确地模拟太阳辐射的日变化;(2)根据日平均风速资料，应用两条正弦曲线模型可模拟的日变化及瞬时值，并可根据具体地点，确定日最小风速及两条正弦曲线的起至时间.(3)根据测量的太阳辐射日总量值以及太阳高度的日变化值等，可准确地模拟太阳辐射的日变化；（4）根据露点温度和气温常规资料可准确模拟相对湿度的日变化。如果区域参数已知或被正常估计，上述方法可得到较为理想的气象要素日变化的模拟结果。 相似文献
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基于偏相关分析的烟台市土壤温度影响因素及预测模型研究 总被引：5，自引：1，他引：4
根据烟台市气象局2005年的气象数据,利用偏相关分析方法分析了表层土壤温度与相对湿度、绝对湿度、大气温度、平均风速、日照时数、降水量6个气象因子之间的相关性,进而建立了基于相对湿度、日照时数、大气温度、绝对湿度4气象因子的多元线性回归模型和BP人工神经网络模型。结果表明：在6个气象因子中,相对湿度、日照时数、大气温度、绝对湿度与土壤温度存在极显著相关关系,平均风速、降雨量与土壤温度相关关系不显著;晴天时,BP神经网络模型的决定系数R^2为0．9740,多元线性回归模型的决定系数R^2为0．9739;阴天时,BP神经网络模型的决定系数R^2为0．9881,多元线性回归模型的决定系数R^2为0．9877,因此建立的神经网络模型具有很高的精度,能很好地满足土壤温度的预测要求。 相似文献