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反应速率表达式与质量作用定律数学表达式都表示反应速率与反应物之间的定量关系。反应速率表达式适用于任何反应,质量作用定律仅适用于基元反应:aA+ bB = dD+ hH 只要温度T 确定,速率常数k 就是一个确定的数值,k 值是不会因表示反应速率的物质不同而改变其数值。对于同一化学反应,不管选用哪一反应物质浓度变化来表示,其反应速率γ都应该是同一数值。那么,如何正确选用不同物质的浓度变化来表示同一反应的反应速率呢?我们认为对于上述的一般反应:γ= - 1adcAdt = - 1bdCBdt = - 1ddCDdt = 1hCHdt = kCαA·CβΒ(α、β由实验测定) 相似文献
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Identifying evaporation fractionation and streamflow components based on stable isotopes in the Kaidu River Basin with mountain–oasis system in north‐west China
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Based on stable isotopes in stream water, groundwater, and meltwater in the Kaidu River Basin, NW China, we estimated the evaporation enrichment of stable oxygen isotopes in different types of water and separated the contribution of each streamflow component in river run‐off. Our results indicated that δ18O and δ2H in stream water did not vary with altitude regularly but with seasons, with low concentrations in spring and high concentrations in summer. However, the seasonal variations of δ18O and δ2H in groundwater were not as obvious. The mean evaporation enrichment was between 26% and 44% for δ18O. Of the various water types under investigation, we found glaciers were influenced the most, showing an evaporation enrichment of 44%, followed by oasis groundwater (37%), stream water (36%), and mountain groundwater (26%). Overall, meltwater and groundwater were the predominant streamflow components, with their contributions were governed by temperature, and varied both temporally and specially. In the oasis region, groundwater was the predominant contributor (64% in spring, 50% in summer, and 66% in autumn), whereas in the mountains, groundwater was the dominant in spring (53%) and autumn (51%), and meltwater contributed the most in summer (52%). Precipitation contributed less than 15% to the streamflow. 相似文献
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第二次土地调查建立了全国统一的土地利用数据库,为实施"一张图"管理奠定了基础,可以说是我国国土资源管理进程中的一个里程碑。文章从分析二次调查取得的成果,土地利用动态遥感监测的目的意义出发,结合实际工作情况,探讨了在二次调查基础上开展土地利用动态遥感监测的方法和注意事项,以通过土地利用动态遥感监测和变更调查确保二次调查成果的现势性,使遥感监测适应当前形势的需要。 相似文献
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模式预报的订正是决定局地天气预报结果的一个重要步骤,基于机器学习的后处理模型近年来开始崭露头角。本文发展了基于岭回归(Ridge)、随机森林(Random Forest,RF)和深度学习(Deep Learning,DL)的3种后处理模型,基于中国气象局(CMA)的BABJ模式、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ECMF模式、日本气象厅(JMA)的RJTD模式和NCEP的KWBC模式这4个数值天气预报模式2014年2月至2016年9月(训练期)近地面2 m气温预报和实况资料确定各模型参数,进而对2016年10月至2017年9月(预报期)华北地区(38°N~43°N,113°E~119°E)的逐日地面2 m气温预报进行了多模式集合预报分析。采用均方根误差对预报效果进行评估,这3种后处理模型的预报效果和4个数值天气预报模式以及通常的多模式集合平均(Ensemble Mean,EMN)的预报效果的对比表明:1)随着预报时长增加,4个数值预报模式及各种后处理模型的均方根误差均呈上升趋势;但区域平均而言,Ridge、RF和DL的预报效果在任何预报时长上都明显优于EMN和单个天气预报模式;特别是前几天的短期预报DL的预报效果更好,中后期预报Ridge的预报效果略好。2)华北地区的东南部均方根误差较小,其余格点上均方根误差较高,从空间分布而言,DL的订正预报效果最好,3种机器学习模型的误差在1.24~1.26℃之间,而EMN的误差达1.69℃。3)夏季各种方法的预报效果都较好,冬季预报效果都较差;但是Ridge、RF和DL的预报效果明显优于EMN,这3种模型预报的平均均方根误差在2.15~2.18℃之间,而EMN的平均均方根误差达2.45℃。 相似文献
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