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大气二氧化碳浓度(pCO2)的变化在全球气候演化中起着重要的调节作用,重建古大气pCO2的变化历史,有助于预测和研究未来的全球气候变化。大洋有孔虫中的硼同位素比值能够反映海水酸碱度的变化,从而为重建大气二氧化碳浓度的变化历史提供了一种新的手段。文中首先简要回顾硼同位素的研究现状,利用硼同位素重建大气二氧化碳浓度变化的原理依据,在此基础上,测试分析了西赤道太平洋806孔全新世和末次冰期最盛期Globigerinoides ruber样品中的硼同位素,得到该地区全新世和末次冰期最盛期大气二氧化碳体积分数分别为(276.7±24)×10-6(2s.d.)和(178.4±16)×10-6(2s.d.),与极地冰心记录吻合得很好。大洋有孔虫中的硼同位素是一个非常有潜力的古海水酸碱度替代指标。 相似文献
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国土部门中的有偿勘查市场容量大在地矿工作日益萎缩的同时,新兴的国土部门却大有作为。继全国性的县级土地利用现状调查之后,全国性的省级、地(市)级、县级土地利用总体规划又在全国开展。此外,地籍调查。地价评估等工作,都是需要投入较多技术力量才能完成的,而国... 相似文献
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加权游动平均法是一种化探数据处理的方法。本文应用TRUEBASIC语言编写了二维加权游动平均法的计算程序,具有网格化,加权游动平均的功能。 相似文献
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农田土壤中重金属元素富集会严重制约农作物的生长,且对人类健康造成潜在威胁。高光谱遥感数据具有极高的光谱分辨率,因而可在土壤重金属污染元素信息的定量研究中发挥重要作用。本文以雄安新区西南部及其周边农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素Ni的含量,并与土壤可见-近红外高光谱数据建立土壤重金属Ni含量的定量估测模型,进一步基于CASI&SASI航空高光谱数据快速反演研究区农田土壤重金属Ni的含量,获取其分布特征。本文研究并建立了研究区土壤重金属元素基于不同光谱变换形式的多元逐步回归、偏最小二乘回归和BP神经网络统计估算模型,通过模型验证与对比,探索研究区土壤重金属Ni元素含量的最优反演模型。研究结果表明: (1)基于各光谱变换的BP神经网络模型的建模和预测精度整体上大于偏最小二乘法和多元逐步回归法模型,模型拟合精度高,预测能力较好;(2)综合来看,一阶微分处理能普遍改善模型预测效果,其中BP神经网络模型的一阶微分变换结果最佳,对于Ni元素建模精度R2高达97.1%,验证集精度R2高达98%以上;(3)选用精度最好的BP神经网络模型,通过CASI&SASI高光谱数据对研究区重金属Ni含量进行反演,反演结果与实测Ni含量数据一致性很好。 相似文献