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41.
鄱阳湖河湖转换期间鱼腥藻(Anabaena)的变化 总被引：1，自引：1，他引：0
鄱阳湖作为我国长江目前仅存的两个通江湖泊之一,年内水位变幅巨大.通过在鄱阳湖2013年河湖转换期间(5—11月)对鄱阳湖主航道都昌段进行每月3~4次的高频监测,以考察鄱阳湖水体中鱼腥藻(Anabaena)的动态变化,分析鄱阳湖中鱼腥藻生长并占优势的影响因素.结果表明,蓝藻为鄱阳湖浮游植物的次级优势种,8月蓝藻生物量平均占浮游植物生物量的57%,蓝藻取代硅藻成为暂时的优势种.夏、秋季水华蓝藻以固氮鱼腥藻为主,主要与夏、秋季水温较高以及适宜的营养盐条件等有关.研究期间鄱阳湖水体氮磷比平均在15左右,鱼腥藻能够产生有固氮能力的异形胞,并在水华蓝藻中成为优势种,也反映了鄱阳湖某些湖区存在氮相对缺乏的阶段. 相似文献
42.
43.
Li Yunkai Tian Yingjie Ouyang Zhiyun Wang Lingyan Xu Tingwu Yang Peiling Zhao Huanxun 《Environmental Earth Sciences》2010,60(7):1559-1568
Sand production by soil erosion in small watershed is a complex physical process. There are few physical models suitable to
describe the characteristics of the intense erosion in domestic loess plateau. Introducing support vector machine (SVM) oriented
to small sample data and possessing good extension property can be an effective approach to predict soil erosion because SVM
has been applied in hydrological prediction to some extent. But there are no effective methods to select the rational parameters
for SVM, which seriously limited the practical application of SVM. This paper explored the application of intelligence-based
particle swarm optimization (PSO) algorithm in automatic selection of parameters for SVM, and proposed a prediction model
by linking PSO and SVM for small sample data analysis. This method utilized the high efficiency optimization property and
swarm paralleling property of PSO algorithm and the relatively strong learning and extending capacity of SVM. For an example
of Huangfuchuan small watershed, its intensive fragmentation and intense erosion earn itself the name of “worst erosion in
the world”. Using four characteristics selection algorithms of correlation feature selection, the primary affecting factors
for soil erosion in this small watershed were determined to be the channel density, ravine area, sand rock proportion, and
the total vegetation coverage. Based on the proposed PSO–SVM algorithm, the soil erosion modulus in the small watershed was
predicted. The accuracy of the simulation and prediction was good, and the average error was 3.85%. The SVM predicting model
was based on the monitoring data of sand production. The construction of the SVM erosion modulus prediction model for the
small watershed comprehensively reflected the complex mechanism of soil erosion and sand production. It had certain advantage
and relatively high practical value in small sample prediction in the discipline of soil erosion. 相似文献
45.
46.
本文分析了传统沉降法对超细粉体粒度分析产生较大误差的理论原因,试验证明不同方法、样品特征、悬浮体固液比、细端浓度等对结果的影响。提出以多次虹吸法获取超细粉粒度真值,并建立了由高岭土－２μｍ一次提提量推算样品相应粒径颗粒总量的关系式 相似文献
47.
48.
空间大数据支持下的城市区域评估及其关键技术 总被引：1，自引：0，他引：1
针对人口拥挤、交通拥堵、环境污染、住房困难等一系列"城市病"问题,为了客观、定量评估城市现状,找到"城市病"根源,本文面向城市区域评估,利用空间大数据全面、客观、准确的特点,对城市进行全方位的评估,从人口、资源、环境、住房、公共设施、道路交通、经济发展及城市安全等多方面为治理"城市病"提供基础数据。本文从城市区域评估的内涵入手,设计了城市区域评估的总体流程,建立了全面的评估体系,并对实现城市区域评估的关键技术进行了阐述。通过城市区域评估的方式,对城市现状客观扫描,将使"城市病"的病重程度得到客观度量,是根治"城市病"的首要条件。 相似文献
49.
矢量水听器浮标在海上试验时一般需用到真方位、声学方位、罗经值 3 个参数,但罗经安装过程中很难正对大地坐标系正北方向,海上试验前一般都需要校准。针对这个问题,采用了直方图的方法挑选矢量水听器浮标补偿角,挑选出的补偿角用于海上试验时声学测向角度补偿,保证声学方位测量的准确性。 相似文献
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