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为了减少洪水对生命和财产造成的危害,构建合适的洪水预报预警体系具有重要的现实意义。本文结合NWP输出的降尺度降雨构建了短期洪水预报体系。所提出的降尺度方法对NWP输出值进行了校正,以便在人工神经网络的校准阶段使用,然后,将降尺度降雨参数作为径流预报的超级水箱模型的输入值。根据预测提前期对模型不确定性进行量化,最终将预测结果整合到现有的洪水预警警报级别中。结果表明,基于神经网络降尺度降雨的洪水预报优于多元线性回归方法。尽管随着预测提前期的增加,模型不确定性呈增加趋势,但仍可以对长达18小时的提前期做出可靠预测。 相似文献
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33.
国际蓝碳合作发展与中国的选择 总被引:2,自引:0,他引:2
海洋储存了地球上93%的CO_2,是全球最大的碳库。发挥海洋固碳、储碳作用,对应对全球气候变化具有重要意义。《联合国气候变化框架公约》和《巴黎协定》是2020年后国际气候治理的基础,为国际蓝碳合作指明了方向,也提供了国际法依据。当前,国际蓝碳合作从科学研究向纳入国际气候治理方向不断推进,不少国际组织和国家已着手推动蓝碳国际规则制定。中国蓝碳资源分布广泛,特色鲜明,蓝碳发展起步阶段里中国的参与不仅是对全球应对气候变化的重要贡献,更有助于通过蓝碳合作增强我国在全球气候治理和海洋治理领域的影响力和话语权。我国蓝碳发展应从国内、国际两个方面着手。在国内夯实基础、补足短板,加强蓝碳基础研究和实践,建立蓝碳评估标准,加快蓝碳人才队伍建设。在国际上积极参与现有国际蓝碳计划,在"21世纪海上丝绸之路"等机制框架下开展双、多边蓝碳合作,推动全球蓝碳治理,从积极参与向适时引领发展。 相似文献
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海草是一类生活在近海区域的高等被子植物,初级生产力高,是全球重要的碳汇之一,具有净化水质、消浪固滩,以及为珍稀濒危海洋生物提供栖息地和保护地的功能。无节制的人类活动和频发的极端气象灾害导致近岸海洋污染加剧、海洋生态系统退化和海草床大面积消失。本文以相关海草床修复生态学基础理论为出发点,在自然因素和人为因素两个方面归纳了海草修复需要考虑的因素,梳理了国内外海草修复实践和技术理论方法,提出了利用营养物质、植物激素和物种共生关系等人为促进海草床生长的技术方法,并从法律角度、技术体系、保护体系和科普宣传等方面提出了促进我国海草床修复的建议,以期为我国海草床保护与修复工作提供理论基础和技术参考。 相似文献
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湿地生态旅游区以其生态多样性、景观多样性和物种多样性,成为许多珍稀濒危鸟类的主要栖息地和繁殖地。随着旅游开发的深入,鸟类栖息地保护及观鸟旅游已成为湿地旅游开发的两个重要方面。为确保湿地生态旅游区的可持续发展,选取盐城丹顶鹤湿地生态旅游区为研究对象,根据鸟类的栖息要求,营建相应的栖息生境,并对观鸟旅游方式做了初浅的探讨,以期对以鸟类栖息地保护为主的湿地规划提供借鉴。 相似文献
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植物群落与土壤性状相互作用研究对于认识生态系统结构与功能有着重要的意义。通过对敦煌绿洲边缘典型植物群落21个样地(20m×20m)的植被和土壤系统取样调查,在分析植物群落及其土壤养分特征的基础上,采用CCA典范对应分析法研究了土壤养分对植物群落物种分布的影响。结果表明:调查区域植被群落共出现植物27种,隶属于15科,26属,以藜科(Chenopodiaceae)植物居多,占总物种数的29.6%。柽柳(Tamarix chinensis)群落的物种丰富度最大,胡杨(Populus euphratica)群落的物种丰富度最小。植被0~80 cm土壤有机质、全氮、速效磷、速效钾含量排序为柽柳>黑果枸杞(Lycium ruthenicum) > 梭梭(Haloxylon ammodendron) > 沙拐枣(Calligonum mongolicum),全磷、全盐、速效氮含量排序为柽柳 > 黑果枸杞 > 沙拐枣 > 梭梭,全钾含量排序为黑果枸杞 > 柽柳 > 梭梭 > 沙拐枣,pH值排序为梭梭 > 沙拐枣 > 黑果枸杞 > 柽柳。不同植被覆盖各养分指标之间差异显著。随土层深度的增加,柽柳和黑果枸杞群落土壤全氮、有机质、全盐、速效氮、速效钾含量逐渐降低,表聚效应明显,土壤全磷、全钾、速效磷含量逐渐增大后减小,梭梭与沙拐枣养分层次特征不明显。4种植被群落土壤pH值随土层深度的增大呈波动的趋势。CCA排序结果表明植被群落物种分布的土壤环境调控因子重要性排序为全氮 > pH > 全钾,土壤全氮是植物群落物种分布的最重要调控因子。 相似文献
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基于光谱剖面分析的监督分类方法在岩溶石漠化调查中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
石漠化的形成与发展不仅严重影响区域社会经济的发展,而且威胁着人类生存的基本条件,进而威胁人类社会的可持续发展,是一种危害极大的生态环境问题。本文讨论了光谱剖面分析的监督分类方法在广西清水河流域岩溶石漠化中的调查,证实了遥感技术在石漠化的调查中是一种有效手段,为石漠化地区的合理规划和综合治理提供科学的理论依据。 相似文献
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40.
基于长短时记忆神经网络的台风路径临近预报模型 总被引:3,自引:0,他引:3
It is of vital importance to reduce injuries and economic losses by accurate forecasts of typhoon tracks. A huge amount of typhoon observations have been accumulated by the meteorological department, however, they are yet to be adequately utilized. It is an effective method to employ machine learning to perform forecasts. A long short term memory(LSTM) neural network is trained based on the typhoon observations during 1949–2011 in China's Mainland, combined with big data and data mining technologies, and a forecast model based on machine learning for the prediction of typhoon tracks is developed. The results show that the employed algorithm produces desirable 6–24 h nowcasting of typhoon tracks with an improved precision. 相似文献