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111.
伊乐藻-草鱼圈养人工复合生态系统建设的研究   总被引:3,自引:2,他引:1  
十多年来,在长江中下游浅水湖泊,特别是城郊湖泊,围栏圈养草食性鱼类发展迅速,产量大幅度提高,经济效益明显增长。养鱼过程中,由于大量投喂商品饲料和过量利用湖泊水草资源,加之湖滨人口不断增加等多种原因,导致不少草型湖泊水生植被退化,水草消失,加速了湖泊富营养化进程,湖泊整体功能下降。 伊乐藻是1986年从国外引种东太湖的高等沉水植物,已在东太湖归化,并被广大渔民用作草食性养殖鱼类的饲料。本研究是充分利用伊乐藻的生物学和生态学特性,以及易种植、生物量大、可利用程度高等特点,研究了在浅水湖泊人工种植、采收时间和刈割方法,提高其单位面积产量;测定了草鱼对伊乐藻的消化吸收和饲料系数;研究了伊乐藻在水生态系统中的功能等,从而在浅水湖泊中设计和建设伊乐藻—草鱼圈养人工复合生态系统。即以种植伊乐藻为中心,并以它作为草食性鱼类饲料和在水界物质循环的中介,在湖泊大系统内建立的草—鱼平衡系统,以提高湖泊养鱼产量和其他水产品产量,改善渔业水质和优化湖泊生态环境为主要目的。  相似文献   
112.
This paper presents an evaluation of the feasibility and the reliability of a visual characterization technique for gravel–cobble river bed surface substrate. Based on principal axis regressions, using phi scale (ϕ), comparisons of visual estimation and grid sampling techniques show that useful predictive relations (R2 = 0·78–0·88) exist between visual estimates of the surface d16, d50 and d84 and estimates obtained for the same percentiles with the grid sampling technique. Comparisons of visual estimation and the surface‐bulk sampling technique also indicate a predictive relation (R2 = 0·70) between the d50 of the two methods. Trained operators can visually estimate gravel–cobble bed surface d16 to uncertainties of 41 per cent, d50 to 15 per cent and d84 to 11 per cent (for example, there is a 5·5 mm error on a d84 size of 50 mm). Furthermore, evidence shows that if operators are properly trained, a calibration relation for each percentile can be applied independently of operators. This visual characterization allows effective detailed mapping of spatial patterns in substrate size distribution along extensive reaches of gravel‐bed rivers. The technique can be very useful in creating terrain models for various geomorphological, hydrological and biological applications such as the determination of entrainment thresholds, hydraulic roughness and substrate suitability for benthic insects or salmonid habitat. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
113.
114.
地震油气储层的小样本卷积神经网络学习与预测   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径.  相似文献   
115.
研究对比了5种不同类型的附着基对毛蚶(Scapharca subcrenata)幼虫附着变态的影响。研究发现,聚乙烯网片、红棕帘、波纹板附着基的附苗量显著优于尼龙窗纱和棉布附着基。竖直放置的附着基上附苗量优于水平放置,竖直放置的附着基上、中、下三层苗种附着量也有显著差异,下层苗种附着量显著优于上层和中层。此外,通过比较三种不同颜色的附着基上毛蚶幼虫的附着量,表明深颜色的聚乙烯网片(黑色)较浅颜色的网片(绿色和白色)吸引更多的幼虫附着。因此,在生产过程中通过使用深颜色的聚乙烯网片,并将其放置于水体的中下部将会提高幼虫的附着量,从而获得稳定高效的育苗效果。  相似文献   
116.
新元古代末期是生命演化的关键转折期,也是以微生物占主导的生态系统向显生宙以后生动物占主导的生态系统的转变期,埃迪卡拉纪大型软躯体生物以固着、底栖、食悬浮为特色,普遍缺乏运动能力。作为这一时期特殊代表的高家山生物群,是目前新元古代唯一一个以黄铁矿化三维保存的管状和锥管状化石为主导,兼有骨骼生物、原生动物、钙化蓝细菌类及遗迹化石的多门类生物组合,是研究埃迪卡拉纪末期生命演化和生态系统演变十分重要的载体。本文通过对高家山生物群古生态学的初步研究,揭示出在前寒武纪—寒武纪之交,生态系统已显示一定的多样性。为适应平底面上(level-bottom)微生物席的发育,高家山生物群的许多生物采取了适应性的生存策略,通过黏附或插入微生物席中,营底栖固着食悬浮(如CloudinaConotubus)或化学共生(可能的Shaanxilithes)或平躺(如GaojiashaniaSinotubulites)食碎屑生活。底内遗迹化石表明存在可能的表栖和半内栖、可自由运动、食碎屑的造迹生物。Conotubus中常见的“回春”或“复苏”现象,GaojiashaniaSinotubulites的身体扭转或生活姿态调整则是对频繁风暴事件的被动适应。  相似文献   
117.
The flocculation of cohesive sediment in the presence of waves is investigated using high-resolution field observations and a newly-developed flocculation model based on artificial neural networks. Vertical profiles of suspended sediment concentration and turbulent intensity are estimated using measurements of current profile and acoustic backscatter. The vertical distribution of floc size is estimated using an artificial neural network (ANN) that is trained and validated using floc size measurements at one vertical level. Data analysis suggests a linear correlation between suspended sediment concentration and turbulence intensity. Observations and numerical simulations show that floc size is inversely related to sediment concentration, turbulence intensity and water temperature. The numerical results indicate that floc growth is supported by low concentration and low turbulence. In the vertical direction, mean size of flocs decreases toward the bottom, suggesting floc breakage due to increasing turbulence intensity toward the bed. A significant decrease in turbulent shear could occur within the bottom few-cm, related to increased damping of turbulence by sediment induced density stratification. The results of the numerical simulations presented here are consistent with the concept of a cohesive sediment particle undergoing aggregation-fragmentation processes, and suggest that the ANN can be a precise tool to study flocculation processes.  相似文献   
118.
2013年4月芦山地震发生后,中国地震局迅速成立了芦山地震科学考察指挥部,要求查明芦山地震的深部构造环境和孕震背景.为此,中国地震局地球物理勘探中心于2013年9月至11月在芦山震源区布设了一条长约410km的人工地震高分辨宽角反射/折射探测剖面,获得了信噪比较高的人工地震探测数据,采用地震射线走时正演拟合构建了该区的地壳及上地幔二维P波速度结构模型,结果显示:扬子块体和松潘—甘孜块体显示出迥异的速度结构特征,地壳厚度由南向北逐渐加厚.沉积盖层在四川盆地厚达7.8km,而进入松潘—甘孜块体沉积层最薄处只有几百米厚,几乎出露地表;在中上地壳,扬子块体平均速度比松潘—甘孜块体高0.2km·s-1,在盆地与高原耦合部位(构造转换带)以北深度大约20km左右有一厚度为8.0km的软弱层(低速层),该层内的速度为5.80km·s-1,明显低于周围介质的平均速度6.00~6.10km·s-1;构造转换带内,震相显示紊乱、不清晰、不能连续对比,由地表至上地幔顶部壳内界面不连续、速度结构异常紊乱且呈现低速异常特征;在中下地壳,沿剖面速度呈现正梯度垂向增大变化;壳内界面在扬子块体内部起伏变化不大,但在构造转换带以北呈现急速加深的趋势,特别是Moho界面起伏变化较为明显,界面深度在距离50km范围内由扬子块体的36.2km迅速变化至松潘—甘孜块体下方的45.8km,形成一陡变带.芦山MS7.0级地震震源位置位于二维速度结构异常紊乱和界面起伏变化的地带,研究表明,壳内界面及速度结构差异、起伏变化的特征与该区域的地震活动性关系密切.  相似文献   
119.
基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型   总被引:15,自引:3,他引:12  
用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,进行短期气候预测建模研究。该方法克服了由于神经网络初始权值的随机性和网络结构确定过程中所带来的网络振荡,以及网络极易陷入局部解问题。作为应用实例,以广西全区4月份平均降水作为预报量及前期500hPa月平均高度场,海温场高相关区作为预报因子,建立基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型。将这种方法与传统的逐步回归方法作对比分析,结果表明,该方法具有预报精度高,稳定性好的特点。  相似文献   
120.
1997-1999年黄河上游玛曲地区人工增雨生态效应的检验   总被引:5,自引:3,他引:2  
以牧草产量、归一化植被指数为生物指标,探讨了人工增雨生态效应检验的思路和方法,并以黄河上游玛曲地区1997—1999年人工增雨作业为例,进行了实际的计算。结果表明,玛曲地区人工增雨对提高牧草产量、增加植被覆盖度具有正效应,牧草产量平均增加两成多,植被覆盖度增加显著;初步估算,1998年玛曲地区人工增雨的草场经济效益投入产出比为1:9.7。  相似文献   
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