图1。夜间卧室温度的平均百分比超过26 o C,由伦敦lsoas汇总,在RCP 2.6和b)2030年代的2030年代时间范围内,在RCP 2.6下,2085年代的时间范围。 c)双变量图,显示了2030年代的室内过热风险在RCP 2.6下的空间分布,以及格拉斯哥市苏格兰数据区的当前收入剥夺。
摘要:犯罪地图是识别犯罪模式的重要方法。犯罪地图被广泛用于可视化犯罪的空间分布和分配安全资源。合格的制图表示对于呈现犯罪分析结果至关重要,因此犯罪地图的编制和丰富需要严格遵守制图原则。本文介绍了一种综合且易于理解的制图方法和技术,用于土耳其特拉布宗的犯罪分析和犯罪地图绘制。在分析和制图过程之前,对 2011 年至 2015 年之间记录的犯罪数据进行了重新分类。在下一阶段,应用了错误数据的编辑、标准化和地理编码过程。使用核密度估计法分析和绘制了所有犯罪的空间分布。六边形网格制图技术和热点方法用于可视化空间数据和犯罪活动的时间趋势。使用这些技术绘制了入室盗窃和袭击罪(所有犯罪中最常见的犯罪)的空间和时间分布。地图还提供研究区域犯罪模式的详细信息,并帮助警察部门制定安全城市战略并减少犯罪活动。
图1。Yaque del Norte的位置(上)和多米尼加共和国内的Santo Domingo(下) ������农业研磨 ������农业研耗6图2。水基金内的不同类型的干预措施。描述农林业对社区和自然的不同利益的描述 - ������农业研耗 ������������������������������������������������������������������������� 10图4。位于圣多明哥的样品图的空间分布位于Yaque del Norte的样品图的空间分布。从a)a)多米尼加共和国的弗雷尔手册和b)修改图设计的设计图设计的设计,并带有三个用于数据收集的子图。比较2017年和2023年在Yaque del Norte,Nizao,Haina和Ozama流域的比较 ������农业研磨 �������农业研耗17图8。在分水岭的不同类型的干预措施中的地上碳库存估计 ������农业研磨 �������农业研耗19图9。从Google Earth Pro(a)的卫星图像的分辨率与无人机的图像(b)型号Mavic 3多光谱的图像之间存在差异。从Google Earth Pro(a)的卫星图像的分辨率与无人机的图像(b)型号Mavic 3多光谱的图像之间存在差异。
摘要。尽管降雨径流水文学文献中对基于物理和空间分布的模型的优点存在争议,但寒区水文学领域的大量工作已经表明,通过纳入基于物理的过程表示、相对高分辨率的半分布式和全分布式离散化以及使用需要有限校准的物理上可识别的参数,可以提高预测能力。虽然人们越来越倾向于在超分辨率(< 1 公里)和雪堆分辨尺度(≈ 1 至 100 米)下进行建模,但现有寒区水文模型在这些尺度上的计算能力有限。这里介绍了一种新的分布式模型,即加拿大水文模型 (CHM)。虽然该模型旨在普遍应用,但它的重点是寒区过程在水文学中发挥作用的应用。主要功能包括能够执行以下操作:通过可变分辨率非结构化网格以有效方式捕获表面离散化中的空间异质性;包括多个过程表示;更改、删除和解耦水文过程算法;在点和空间分布尺度上工作;扩展到多个空间范围和尺度;并利用各种强制场(边界和初始条件)。本文重点介绍整体模型理念和设计,并提供了许多寒冷地区特有的功能和示例。
尽管田地存在差异(例如土壤成分不均匀、田地内树木大小和年龄的差异等),且病原体的空间分布也各不相同,但几乎所有农业投入(例如水、农药和肥料)都是通过传统设备统一施用的。统一施用会导致过度使用农用化学品(例如,在没有发生疾病或害虫的地方施用;过度施用肥料和水),从而导致成本增加、作物受损风险、环境污染和食用产品污染。
摘要 纺锤波是非快速眼动 (NREM) 睡眠期间的标志性振荡。它们与慢振荡 (SO) 一起被认为在巩固学习信息方面发挥着机械作用。纺锤波的数量和空间分布与睡眠前学习期间的大脑活动以及睡眠后的记忆表现有关。如果纺锤波被吸引到通过睡前学习任务激发的皮质区域,这就引出了一个问题:纺锤波的空间分布是否灵活,以及它们的区域表达是否也可以通过实验性大脑刺激来操纵。我们使用兴奋性经颅直流电刺激 (tDCS) 在重复测量实验设计中刺激左右运动皮质。刺激后,我们在睡眠期间记录了高密度脑电图 (EEG),以测试局部刺激如何调节睡眠纺锤波的区域表达。事实上,我们表明,睡眠前局部皮质部位的兴奋性 tDCS 会使纺锤波的表达偏向随后睡眠期间的兴奋位置。局部 tDCS 刺激对 SO 没有影响。这些结果表明睡眠纺锤波的空间拓扑结构既不是硬连线的也不是随机的,纺锤波可以灵活地指向外源刺激的皮质回路。关键词 1) 振荡,2) 睡眠纺锤波,3) 刺激
摘要:土壤有机碳(SOC)在全球碳循环和隔离中起着至关重要的作用,这是对其分布和控制的全面理解的基础。这项研究探讨了各种协变量对使用深度学习方法在本地(高达1.25 km)和大陆(美国)量表的SOC空间分布的重要性。我们的发现突出了地形属性在预测地形浓度分布中的重要作用,在局部规模上贡献了大约三分之一的总体预测。在大陆尺度上,气候在预测SOC分布中的重要性仅比地形高1.2倍,而在当地规模上,地形的结构模式分别比气候和植被的重要性分别高14和2倍。我们强调了地形属性,同时在各个尺度上都是SOC分布不可或缺的一部分,在本地规模上具有更强的预测指标,并具有明确的空间布置信息。尽管这项观察性研究没有评估因果机制,但我们的分析仍然提出了有关SOC空间分布的细微观点,这表明在局部和大陆尺度上,SOC的不同预测指标。这项研究所获得的见解对改进的SOC映射,决策支持工具和土地管理策略有影响,这有助于开发有效的碳封存计划并增强气候缓解措施。关键词:土壤有机碳,地形属性,数字土壤图,深度学习,特征重要性分析■简介
2018 年:MEF Brollo、PH Flores、L. Gutierrez、C. Johansson、DF Barber 和 MP Morales,《纳米粒子的磁性及其在脂质体和细胞上的空间分布的关系》,Phys. Chem. Chem. Phys.,20,17829-17838。2017 年:H. Gavilan、EH Sanchez、MEF Brollo、L. Asin、KK Moerner、C. Frandsen、FJ Lazaro、CJ Serna、S. Veintemillas-Verdaguer、MP Morales 和 L. Gutierrez,《通过多元醇介导过程合成的磁赤铁矿纳米花的形成机理》,ACS Omega,2,7172-7184。
□应用地下石油地理,地理上的富含综合应用,地下机器学习□毕业生水平:沉积碳酸盐/蒸发物系统,地震数据解释,能源融资,地球资源,CO2注入/存储地理,地球形式,地层能量,地球能量系统□GOOM SEISIS SEISMIC SELOMPATE,SEISMIC SELOPTION STERMATE,STEMIST STEMICT,STEMIST STEPINGE,STEPIST,STEPIST,STEMIST STEMAPTION,STEPISTINCE STEPORPER,STEPORPER,STEPORPENT,固定幅度,固定幅度与气候,有机丰富度相关的沉积与北部Gom S杀死的空间分布的关系
