洪水分析

土壤水分入渗实验及其动态分析

土壤污染问题已成为社会关注的焦点。为研究污染物在土壤中的迁移规律，首先需要了解水分在土壤中的入渗过程。本实验设计了5组实验，探讨了水分在非饱和土壤中的入渗特征，记录了不同位置水分含量随时间的变化。通过数据绘图进行统计分析，总结了水分在非饱和土壤中的入渗规律。所有实验器材均根据实验需求设计，用于方便土柱内含水率的测定和数据记录。

统计分析 2 2024-07-16

黑土土壤水分光谱特征与模型分析

为了揭示土壤水分对土壤反射率的影响机理，并为其他土壤参数遥感监测提供理论支持，本研究以吉林省德惠市黑土野外和室内高光谱反射率为研究对象，运用光谱分析和统计方法，分析了土壤水分的光谱特征。研究建立了土壤水分光谱模型，发现土壤光谱反射率在400～2500nm范围内主要有5个吸收谷，随着含水量的增加，这些吸收谷的面积也随之增大。此外，对未翻耕土壤和秸秆光谱反射率的分析表明，其在前两个吸收谷附近没有明显的吸收特征，而未翻耕土壤的特定光谱特征可用于判别土壤是否翻种。综上所述，本研究通过分析土壤表层0～5cm的含水量与反射光谱，深入探讨了土壤水分光谱的特征与模型。

统计分析 2 2024-07-15

黄河下游滩区洪水淹没损失评估研究

随着黄河下游河道泥沙沉积导致洪水漫滩频繁，严重影响滩区安全，进行漫滩洪水淹没损失评估可为滩区防洪减灾提供依据。技术进步引领下，利用回归分析建立黄河下游滩区玉米、大豆、花生、林地与房屋等洪水淹没水深与淹没损失的关系函数，构建了评估体系。基于数字地形与地理属性信息数据库，模拟与预测了8000m3/s、14000m3/s量级洪水滩区演进及淹没影响，提出了淹没损失率分布图。洪峰时刻淹没损失较大，尤其是低秆作物。

统计分析 3 2024-07-14

使用Matlab分析洪水和不同重现期的Log-Pearson3分布

随着气候变化的影响，水文领域对于洪水及其不同重现期的Log-Pearson3分布分析变得尤为重要。

Matlab 0 2024-08-28

国际土壤水分监测网络：现状与更新

国际土壤水分监测网络持续发展，提供全球土壤水分数据，助力研究和应用。

统计分析 2 2024-05-19

基于双变量模型的巴基斯坦Charsadda地区洪水敏感性评估的时空统计分析

洪水是全球主要灾难之一，尤其在巴基斯坦北部频繁发生。本研究通过Landsat-7影像和现场调查，评估了洪水在Charsadda地区各分区及条件因子的影响。总共确认了161处洪水位置，将其分为129个训练数据和32个验证数据，用于模型训练和验证。研究使用了高程、坡度、曲率等九个条件因子绘制了洪水敏感性图，并通过信息价值法与洪水清单图关联。最终的预测率和成功率曲线显示，模型A的预测率为99.47％，成功率AUC为95.03％，划分了五个磁化率区。

统计分析 2 2024-07-17

煤中水分检测方法的比较研究卡尔费休电量法与空气干燥法对比分析

本研究采用F检验法和T检验法对卡尔费休电量法与空气干燥法测定结果进行统计分析，结果表明卡尔费休电量法在检测煤中水分方面具有较好的精密度和准确度，是一种快速且准确的检测方法。

统计分析 2 2024-07-21

MATLAB水域分割代码MERS实验室的土壤水分处理

MATLAB水域分割代码在MERS实验室的研究中被用来处理土壤水分数据。

Matlab 0 2024-08-12

Matlab代码分析日期分析

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。

Matlab 2 2024-07-29

方差分析与回归分析

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

统计分析 3 2024-05-15