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抚仙湖浮游植物群落时空变化特征及其与环境因子的关系 总被引:1,自引:1,他引:0
抚仙湖作为我国第二深水湖泊,是国家战略淡水资源的重要储库之一.随着气候变化及流域开发的增强,抚仙湖生物群落组成近年来发生了明显变化,水体水质和生态系统功能呈现降低的趋势.为了摸清浮游植物的时空分布特征及关键环境因子,本研究于2015年对抚仙湖南、中、北3个位点进行浮游植物群落和环境因子的逐月调查.结果显示,浮游植物群落由绿藻门、甲藻门、金藻门、硅藻门、蓝藻门和隐藻门组成.方差分析和相似性分析表明,环境因子、浮游植物生物量和群落结构存在显著的季节演替模式,而空间差异不明显.浮游植物的优势属种(按生物量) 1月为隐球藻、丝藻、转板藻,2月为克罗脆杆藻、飞燕角甲藻、转板藻,3月为小环藻、转板藻,4—7月为锥囊藻、飞燕角甲藻、转板藻,8月为飞燕角甲藻、转板藻,9月为飞燕角甲藻、锥囊藻、转板藻,10月为飞燕角甲藻,11月为飞燕角甲藻、多甲藻、转板藻,12月为转板藻.Pearson相关分析显示,温度和总磷浓度与浮游植物生物量及群落结构呈显著相关,方差分解分析进一步表明水温和总磷浓度分别单独解释了浮游植物群落结构变化的26.0%和2.6%,共同解释了3.0%.与2002—2003年转板藻全年占优相比,2015年浮游植物群落结构发生了显著变化且生物量明显上升,可能反映了该水体营养水平长期上升的持续影响. 相似文献
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建立滑坡灾害多维度气象预警判据和划分“网格化”预警单元能够为滑坡灾害气象预警提供科学依据.本文以浙江省金华市磐安县205个降雨型滑坡为研究对象,首先,基于平均有效降雨强度-降雨历时(I-D)阈值模型,采用普通最小二乘回归(OLSQ)和分位数回归(QR)划分临界阈值曲线;其次,引入当日降雨量(R),进一步优化I-D阈值模型,建立I-D-R阈值模型,采用不同参数估计方法对比不同阈值模型精度,选择最优阈值模型作为磐安县滑坡灾害气象预警判据;最后,基于降雨分布的差异性,在划分地形单元的基础上利用泰森多边形(VD)建立了乡镇级别的“网格化”预警单元.结果显示:(1)I-D-R阈值模型相比于I-D阈值模型具有更好的预警精度,且基于QR的I-D-R阈值模型效果更好,警告及以上阈值等级精度提升到50%,特别注意及以上阈值等级精度提升到88.9%;(2)采用基于QR的I-D-R降雨阈值作为磐安县51个预警单元四级气象预警(红、橙、黄、蓝)的判据,并提出相应的应急响应措施.研究成果提供了一种新的阈值模型,能够为磐安县区域气象预警提供借鉴与参考. 相似文献
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2012年岁末,在宝丰县国土资源局,"一顿大筐鸭化解十年怨"的故事被大家传为美谈。原来说的是该局信访股长邢天明用真情打动上访人,使邻里10年恩怨得到化解的事情。12月3日上午,西北风呼呼地刮着,室外特别冷。宝丰县国土资源局信访股长邢天明坐在办公室一边看文件一边想:今天大概没有人来上访了。"有人吗?"门外突然传来问话声。话到人到,上访户朱中振已走进来,后面还跟着5个人。老邢连忙给他们让座,边倒茶边问:"这么大的风,天又这么冷,你怎么又 相似文献
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基于SilverLight和REST的富网络地理信息系统框架设计 总被引:1,自引:0,他引:1
在WebGIS的快速发展过程中,其架构方法和实现技术的研究一直是人们关注的热点。本文针对传统WebGIS开发复杂度高、交互体验性贫乏、运行效率低等不足,在对RIA/SilverLight和REST技术的研究基础上,以整体结构模块化,开发行为统一化,代码可复用及经验可复用的指导思路下,提出由空间数据服务器(数据访问层DAL)、GIS服务和Web服务服务器(业务逻辑层BLL)及部署有SilverLight插件的浏览器(表现层UI)组成的3层架构式富网络地理信息系统,并阐述了数据层中空间属性数据库的设计和建立步骤以及优化经验,分析了业务逻辑层的构成和运行机制,为提高系统开发效率使用MVVM(Model-View-View Model,模型-视图-视图模型)设计模式,将表现层分为前端用户界面和后台逻辑两部分,并描述了用户熟悉的Office Ribbon设计样式的开发方法,说明了后台逻辑架构组件各自功能及通讯路径。最后,为验证此框架能够有效提高系统开发效率、丰富用户体验和改善系统运行性能表现等优势,利用SilverLight(C#)实现了应用实例——LightGIS。系统开发和运行实验表明,该框架能够很好地达成以下目的:(1)实现优美的用户操作界面和丰富的互操作性体验;(2)提供平滑、流畅的地图服务和高响应性空间分析;(3)具备优秀的系统可扩展潜力和可配置性。 相似文献
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After the Yutian M_S7.3 earthquake,the authors instantly collected 1Hz high frequency data of the 4 reference stations within 350 km around the epicenter,and calculated the GNSS data with the TRACK module. The results showed that:( 1) The co-seismic displacement of Yutian station,about 54 km from the epicenter,is the most obvious,particularly in the EW component,with a change of about 52.5 ± 11mm,which is more than three times the mean-square error of calculating precision.( 2) In the Yutian reference station,the biggest variation in the EW component appeared within 1 minute after the earthquake.( 3) The change in the NS component is not great. 相似文献
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