茶毛虫产卵对茶丛生境有明显的选择习性,卵块主要分布在茶丛两侧,两侧区1代卵块分布数量明显高于2代。着卵部位调查表明,叶背、叶面及枝条着卵量分别占75.5％,16.3％及8.2％。茶丛高度与着卵高度有明显相关关系,确定20～60cm和61～100c...茶毛虫产卵对茶丛生境有明显的选择习性,卵块主要分布在茶丛两侧,两侧区1代卵块分布数量明显高于2代。着卵部位调查表明,叶背、叶面及枝条着卵量分别占75.5％,16.3％及8.2％。茶丛高度与着卵高度有明显相关关系,确定20～60cm和61～100cm两组茶丛高度与着卵高度直线回归方程。20～60cm,61～100cm,101～140cm着卵茶丛高度分别占调查株的29.3％,57.7％及13％。采用David and Moore(1954)和Lloyd(1967)两种方法,分别测定了11块茶园1,2代茶毛虫卵块空间分布图式。分析结果表明,多数茶园卵块呈均匀分布,少数田块为聚集分布。展开更多
城市小汽车出行的时空特性是支撑城市交通规划设计与交通需求管理的重要基础。针对传统的以集计数据或抽样数据研究的局限性,本文基于车牌识别数据,全量感知车辆出行活动,分析城市中个体车辆的出行时空模式。首先,从数据中提取并分离车...城市小汽车出行的时空特性是支撑城市交通规划设计与交通需求管理的重要基础。针对传统的以集计数据或抽样数据研究的局限性,本文基于车牌识别数据,全量感知车辆出行活动,分析城市中个体车辆的出行时空模式。首先,从数据中提取并分离车辆出行链,获得小汽车出行的时间、空间、频率和拓扑特征,根据各时段停留点构造车辆出行活动序列。其次,融合兴趣点(Point of Interest, POI)数据识别出行起讫点关联的土地利用特性作为停留点特征,在出行活动序列上应用k-modes聚类算法挖掘出常规通勤模式、特殊通勤模式、短时活动模式和外来办事模式这4类30种小汽车出行模式。最后,对每一类模式的群体规模、特征和典型出行行为进行详细地分析讨论。结果表明,95%的车辆出行活动可以用不多于3条边组成的简单拓扑结构表示,其中,约30%的车辆可构造出行活动序列,并用k-modes聚类算法有效分离出各类机动车全天出行的时空模式。工作日车辆出行主要表现为常规通勤模式,休息日则以短时活动模式为主。通过对个体车辆的微观行为分析,结合出行拓扑结构和出行活动序列进行出行模式的挖掘,能够全面地反映城市机动车出行的实际情况,为精细化机动车出行行为分析与管控策略制定提供理论支撑。展开更多
文摘茶毛虫产卵对茶丛生境有明显的选择习性,卵块主要分布在茶丛两侧,两侧区1代卵块分布数量明显高于2代。着卵部位调查表明,叶背、叶面及枝条着卵量分别占75.5％,16.3％及8.2％。茶丛高度与着卵高度有明显相关关系,确定20～60cm和61～100cm两组茶丛高度与着卵高度直线回归方程。20～60cm,61～100cm,101～140cm着卵茶丛高度分别占调查株的29.3％,57.7％及13％。采用David and Moore(1954)和Lloyd(1967)两种方法,分别测定了11块茶园1,2代茶毛虫卵块空间分布图式。分析结果表明,多数茶园卵块呈均匀分布,少数田块为聚集分布。
文摘城市小汽车出行的时空特性是支撑城市交通规划设计与交通需求管理的重要基础。针对传统的以集计数据或抽样数据研究的局限性,本文基于车牌识别数据,全量感知车辆出行活动,分析城市中个体车辆的出行时空模式。首先,从数据中提取并分离车辆出行链,获得小汽车出行的时间、空间、频率和拓扑特征,根据各时段停留点构造车辆出行活动序列。其次,融合兴趣点(Point of Interest, POI)数据识别出行起讫点关联的土地利用特性作为停留点特征,在出行活动序列上应用k-modes聚类算法挖掘出常规通勤模式、特殊通勤模式、短时活动模式和外来办事模式这4类30种小汽车出行模式。最后,对每一类模式的群体规模、特征和典型出行行为进行详细地分析讨论。结果表明,95%的车辆出行活动可以用不多于3条边组成的简单拓扑结构表示,其中,约30%的车辆可构造出行活动序列,并用k-modes聚类算法有效分离出各类机动车全天出行的时空模式。工作日车辆出行主要表现为常规通勤模式,休息日则以短时活动模式为主。通过对个体车辆的微观行为分析,结合出行拓扑结构和出行活动序列进行出行模式的挖掘,能够全面地反映城市机动车出行的实际情况,为精细化机动车出行行为分析与管控策略制定提供理论支撑。
