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两个相连湖泊的微生态系统——云南高原湖泊中浅水的星云湖和深水的抚仙湖研究 总被引:4,自引:0,他引:4
抚仙湖是中国云南省的一个深水湖,连接着富营养化的浅水湖--星云湖,星云湖排放含绿藻的水进入抚仙湖。两湖位于省会昆明附近,由于地方文化、集约化农业、以及旅游业的发展,两湖已经富营养化。因为湖泊体积容量的级别差异,深水湖的富营养化几乎没被注意,抚仙湖秋季下层滞水带缺氧已经关注了20年,似乎下层滞水带是深水湖富营养化的指标或趋势。抚仙湖看起来目前情况尚好,可以说寡营养,然而,外界负荷是潜在的,且是以稳定的加速度进行的。在此对浅水湖富营养化的原因进行了讨论,包括在其它云南湖泊观察到富营养化的过程,再者,对两个连相湖的藻和蓝藻碎片的大小构成进行比照。为了与深水的抚仙湖状况进行比较,简略介绍了一个日本的深湖及其径流系统。其中,涡流和它的微生态系统,在两者中相关性很好。对于以涡流生态系统的见解判断微生态系统的深水湖富营养化问题将给予概括。 相似文献
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泥炭藓是贫营养泥炭类型中的建群植物,由于生态水环境主要靠大气降水补给,少受其他水源的污染,可自然反映古降水、古湿度的情况,所以是古气候研究最理想的纤维素同位素测试材料之一。因此,弄清我国贫营养泥炭沉积的物质组成及水化学环境特征,具有重要意义。笔根据多年来的国内外野外调查,结合收集到的资料,以东北大小兴安岭山地的泥炭辞贫营养泥炭地为基础,与美国、加拿大以及俄罗斯等国家的同类泥炭地相比较,对我国贫营养泥炭沉积的物质组成、理化特性及水化学环境做了系统的分析研究,并就此讨论了湿地保护中的一些实际问题,以及相应的对策。 相似文献
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Multi-parameter studies (stable isotopes in carbonate and organic matter, pigment,organic carbon and nitrogen contents) from a 660-yr continuous sediment core from Lake Cheng-hai, a closed, eutropic lake in southern China, provide information on lake historical eutrophi-cation. During the last 660 years, great changes have taken place in productivity and eutrophi-cation of Lake Chenghai in response to human activities. In 1690, the productivity of the lakebegan to increase as Lake Chenghai became closed from agriculture in the lake‘‘ s watershed. In 1942, Lake Chenghai evolved to eutrophic state, marked by an increase in organic carbon, ni-trogen, CaC03, pigment contents and obvious negative values of stable isotopes, which is more or less simultaneous with the large-scale population immigration during the period. In 1984, in-tensive human activities induced modern lacustrine productivity and eutrophic level. Human-in-duced trophic changes during the past few decades have affected the Lake Chenghai ecosystem tosuch an extent that it has never experienced before in the last 660 years. 相似文献
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昨天下午大家集中讨论了吴司长的讲话,交流了各地勘察设计质量管理、施工图审查及设计体制改革方面的经验,下面我把本组的讨论情况向大会汇报一下: 相似文献
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在以往的教学实践中,习题的布置和检查往往令教师极为头痛,我们常埋怨和指责现在的学生不自觉,并想尽各种办法来强制学生完成作业。在教育上很有见地的文豪托尔斯泰曾说:“成功的教学所需要的不是强制,而是激发学生的兴趣。”如今,在新课改的氛围下,地理教师手握鲜活的教材,面对活跃的学生,地理课堂正在焕发出勃勃生机,但习题的设计可千万不能成为被新课改遗忘的角落,也要改造也要“变脸”,让它活起来! 相似文献
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针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。 相似文献