青藏高原中部土壤有机质含量对不同深度土壤温湿度的影响研究

来源 :高原气象 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sswang111
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
青藏高原中东部地区土壤有机质含量较高,会改变土壤水热性质,从而影响土壤水热传输,但青藏高原土壤有机质含量如何影响温湿度廓线及其空间异质性仍缺乏系统性研究。本文利用那曲相似气候条件下的32个站点的土壤温湿度和有机碳含量观测资料,系统分析了不同土壤有机质含量对暖季不同深度(5,10,20和40 cm)土壤温湿度廓线特征及其空间差异的影响。研究发现,土壤有机质含量是影响5 cm、10 cm土壤水分和5 cm土壤温度空间分布的关键因子。土壤有机质含量显著影响从地表到20 cm深度的土壤水分的廓线特征及变化:
其他文献
针对裂缝图像的光照不均匀、斑马线等复杂背景使得传统的裂缝图像分割算法容易丢失细微及末梢裂缝等问题,本文提出了一种基于泰勒级数和多尺度特征的裂缝图像分割算法。首先,采用瑞利和高斯分布构成的有限混合模型对裂缝背景和目标进行建模,并使用期望最大化算法求解混合模型的参数;然后,通过泰勒级数的展开式描述裂缝的梯度方向,利用尺度变换构造裂缝图像的高阶多尺度特征;最后,将灰度有限混合模型和裂缝高阶多尺度特征融合
期刊
监控视频运动片段分割是视频浓缩的基础和前提,现有的视频片段分割方法实现步骤复杂、计算量大,严重影响着视频浓缩的实时性能。针对此问题,提出了一种基于时空流量的监控视频运动片段分割方法。所提方法仅对监视区域边界像素进行稀疏采样,形成时空侧面;在此基础上,通过背景建模提取时空侧面中的目标;然后将运动目标进入和退出视觉监视区域建模成时空流量;最后根据目标特征匹配进行模型修正,得到累积时空流量曲线,并据此进
期刊
在传统的非局部操作中,对各个位置点之间长距离依赖性的逐个计算导致了庞大的计算量,使得其并不能成为一种即插即用的有效模块。基于此问题,我们提出一种新型的轻量级非局部(Lightweight Factorized Non-local,LFN)模块。LFN模块利用捕捉全局依赖性的非局部操作来提升神经网络的性能并应用于计算机视觉领域。LFN模块是对传统非局部操作的因子分解,通过对水平和垂直两个方向进行分解
期刊
矿石的粒度大小是评判破碎机破碎效果的重要参考,而图像分割是矿石粒度检测的关键步骤。针对破碎矿石形状复杂、粘连、堆叠、噪声严重而导致的图像分割不准确问题,提出一种基于改进HED网络模型的破碎矿石图像分割方法。首先,对采集的矿石图像进行双边滤波预处理操作,减少噪声对分割的影响;其次,使用残差可变形卷积块代替普通卷积块,增强模型对不同大小形状矿石的特征提取能力,并利用空洞卷积代替原有的池化层以扩大感受野
期刊
针对交叉路口下不确定运动流车辆跟踪问题,提出一种基于多层图多角度对车辆进行跟踪的方法。首先,构建多层图形将各运动流分配到具有不同邻域的不同层;其次,将多角度视图下所有多层图形映射到所选定主视图中;最后,通过求解映射主视图下运动流最短路径,实现对车辆轨迹的跟踪。由跟踪实验及分析,结果表明:本方法对交叉路口不确定运动流的车辆运行轨迹可有效预测并进行跟踪,且跟踪效果与地面真实情况基本一致,误判率维持6%
期刊
Dear editor,In recent years many supervised video pose estimation methods have achieved growing successes based on well-labeled training datasets. Nonetheless, when facing roughly-labeled training dat
期刊
半监督学习要求无标记数据集远大于标记数据集,然而无标记数据集中包含的复杂无关信息又会对模型训练造成负面影响。针对此问题,本文提出了一种基于增强的均值教师模型的半监督图像分类方法。首先根据类激活映射的工作机制,构建一个具有类激活映射功能的网络;然后将无标记数据集输入结合类激活映射的目标初定位网络,得到目标初定位图;最后将标记图像和目标初定位图像组成训练数据集,训练得到半监督图像分类器。本文设置了标记
期刊
针对目前工业裂缝分割算法存在细小裂缝易丢失,孤立噪点难消除的问题,提出一种基于可逆金字塔和平衡注意力的工业裂缝分割网络(Reversible Pyramid and Balanced Attention Network,RPBAN)。首先提出可逆金字塔模块,在编码器与解码器之间引入特征金字塔和改进后的倒-特征金字塔,加深全局特征与细节特征的融合,从而提升细小裂缝检测性能;其次,在解码阶段引入平衡注
期刊
随着世界性反恐举措的加强,隐匿在人体衣物、箱包中的小尺度危险物体如手枪、管制刀具等的检测越发重要。本文首先将非局部均值滤波方法和边缘增强方法结合,用以增强太赫兹人体安检图像质量。然后基于Faster R-CNN方法,提出了一种Double-RPN方法,该方法解决了主网络(以VGG16为例)在进行特征提取时,深层卷积池化操作引发信息流失从而导致小尺度物体检测准确率下降的问题。最后针对Double-R
期刊
视频描述生成因其广泛的潜在应用场景而成为近年来的研究热点之一。针对模型解码过程中视觉特征和文本特征交互不足而导致描述中出现识别错误的情况,提出基于编解码框架下的视觉与文本特征交互增强的多特征融合视频描述方法。在解码过程中,该方法使用视觉特征辅助引导描述生成,不仅为每一步的生成过程提供了文本信息,同时还提供了视觉参考信息,引导其生成更准确的词,大幅度提升了模型产生的描述质量;同时,结合循环dropo
期刊