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171.
白洋淀沉积物间隙水中的自然有机质结构特征 总被引:1,自引:0,他引:1
利用紫外—可见吸收光谱(UV-Vis)研究白洋淀沉积物间隙水中的自然有机质(NOM)的结构和来源,通过提取自然有机质的UV-Vis图谱特征参数(HIX)发现,与入河口区和水产养殖区的采样点相比,淀区出水口区域采样点的沉积物间隙水中的自然有机质腐殖化程度较高,这表明淀区出水口区域沉积物间隙水中的自然有机质具有较高的芳香碳的结构。白洋淀沉积物间隙水中的自然有机质分层分析结果显示,表层沉积物(0~3 cm深)间隙水中的自然有机质腐殖化程度较低。特征参数E2/E3(UV-Vis在波长250 nm和365 nm处吸收率的比值)显示,白洋淀自然保护区采样点沉积物间隙水中的自然有机质主要来自胡敏酸源,河口区和养殖区采样点沉积物间隙水中的自然有机质主要来自生物源,其他采样点沉积物间隙水中的自然有机质则同时受到陆源和生物源的影响。 相似文献
172.
低渗碳酸盐岩储层深度酸化酸液体系优选与评价 总被引:1,自引:0,他引:1
叙利亚碳酸盐岩稠油油藏储层渗透率低,冷采产量低,达不到经济开采界限,热采注汽困难,效率低。针对这些问题,开展了深度酸化研究,研制了一种多组分缓速转向酸酸液体系,并测试了其酸岩反应速度,同时采用双源CT扫描仪、扫描电镜、透射电镜、压汞分析以及酸溶薄片法分析了酸化前后岩心的变化。结果显示新研制出的多组分缓速转向酸的酸岩反应速度比常规盐酸小了一个数量级,具有较好的缓速效果,酸化后的岩心孔隙度、渗透率、孔喉半径均有大幅的提高,酸蚀溶孔明显,喉道能够贯穿整个岩心。 相似文献
173.
智慧气象和精准农业结合下的现代农业气象工作意味着对包含遥感影像在内的大型农业和气象数据高时效性的分析与处理,机器学习技术是当代自然科学研究和技术发展的主流技术,亦是现代农业气象科研和业务发展的重要工具。该文系统论述了机器学习技术的主要方法及其在现代农业气象中的主要应用方向,比较了不同方法在农业气象不同领域应用的情况,侧重介绍了基于深度学习技术的成果和近年来的最新研究进展。传统浅层机器学习技术中,以支持向量机和人工神经网络应用最为广泛且效果最为理想。近年来,随机森林和梯度提升机等决策树集成方法普遍取得优于核方法的精度,深度学习技术则在某些任务中取得更优于集成学习的精度。未来,有待检验机器学习技术特别是深度学习技术在更多农业气象问题上的适用性和先进性,更好地迎接现代农业气象发展的新挑战与新机遇。 相似文献
174.
175.
栅格数据是一类特殊的图像,准确地提取这类图像中的空间实体并矢量化表示对于这类图像的应用研究非常重要.针对栅格数据的特点,提出了一种自动提取栅格数据中空间实体边界的一种算法.算法的时间复杂度与数据总量的大小、数据中空间实体的类型和数目等因素有关.在MapInfo平台中用vB 6.0开发了该算法的程序,通过一个简单实例验证了算法的可行性和实用性. 相似文献
176.
精子表面蛋白17(Sp17)是参与受精过程的关键分子。本研究采用RT-PCR以及RACE技术克隆得到了曼氏无针乌贼(Sepiella japonica)Sp17简称Sj-Sp17 c DNA的全长序列,序列全长1463bp,5′和3′非编码区分别为92bp和222bp,预测的开放阅读框(ORF)全长1149bp。编码的蛋白理论分子量为42.0548k Da,等电点4.66,是一种亲水性蛋白,不存在跨膜区以及信号肽序列,含有丰富的螺旋结构(54%)。同源氨基酸序列比对发现,与其他软体动物的相似性最高仅为44%,表明Sp17在进化中并不保守。基于Sp17氨基酸序列构建的系统进化分析表明,曼氏无针乌贼和加州双斑蛸(Octopus bimaculoides)进化关系最近。组织特异性分析发现Sp17在曼氏无针乌贼的生殖系统中均有较高的表达量,其中在精巢和储精囊中有显著表达。Sp17基因的成功克隆以及组织表达特异性分析对于深入研究其细胞定位以及生物学功能具有重要意义。 相似文献
177.
为明确强潮河口设计条件下涌潮压力特征,以嘉绍大桥工程为背景进行了涌潮压力的动态测试和分析。选取主墩围堰和施工栈桥进行现场观测,分析了涌潮压力分布及其变化的特点。利用经验模态分解法,研究了涌潮压力的时均和脉动特性,建立了涌潮压力及其脉动分量极值与涌潮高度的拟合关系。研究结果表明:涌潮压力变化脉动性强,经验模态分解法能较好地处理这种非平稳时变信号;时均分量反映了局部水位的平均变化趋势,脉动分量反映了涌潮与结构物相互作用时自由水面的紊动情况;从垂向分布上看,压力极值在潮前低水位附近最大,并随着传感器安装高程的增加而减小;从平面分布上看,主墩围堰的迎潮面压力极值最大,背潮面最小;涌潮压力及其脉动分量的极值与涌潮高度满足指数分布规律。 相似文献
178.
全球离散格网的建模方法及基本问题 总被引:1,自引:0,他引:1
全球离散格网(Discrete Global Grid,DGG)模型是数字地球及空间信息格网的基础,不同的建模方法不但影响空间数据的存储和管理效率,而且影响全球GIS的操作功能。该文介绍了DGG的评价标准,将DGG的建模方法归纳为3种类型:经纬度格网模型、自适应格网模型和正多面体格网模型,重点分析了不同类型球面离散格网模型的几何结构、单元特征和应用模式。最后,提出了DGG在Global GIS中亟待解决的基本问题,包括编码、精度、应用、误差、整合和定位问题。 相似文献
179.
180.
遥感图像记录了地物在空间域、时间域、光谱域的变化信息。利用图像的分类技术 ,能够识别土地利用类型。计算机遥感分类识别原理 ,是利用地物的光谱能量特征差异性和结构特征差异性来识别地物信息。根据北京某地遥感图像实例资料 ,将土地利用类型分为监督分类、非监督分类、最大似然法分类、神经网络分类等。不同的分类方法有各自的特点且分类结果也有一定的差别 ,其中神经网络分类与真实情况最为接近 相似文献