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1982—2016年广西NDVI时空变化及其影响因素   总被引:3,自引:0,他引:3  
  相似文献   
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为了研究不同积水深度下若尔盖高原木里薹草(Carex muliensis)叶片的生理生态特征,于2016年4月23日,在若尔盖县喀哈尔乔县级湿地自然保护区内,将生长着木里薹草的原状土柱移栽至若尔盖湿地国家级自然保护区管理局实验场的木箱内,使木里薹草继续生长;设置3种模拟积水深度,分别为20 cm、10 cm和0 cm(无积水),于2019年6月30日、7月16日和8月1日,测定各积水深度下木里薹草叶片的光合气体交换参数、叶绿素荧光参数和生长指标。研究结果表明,随着积水变浅至无积水,3个观测日的木里薹草叶片的净光合速率、气孔导度和蒸腾速率都显著减小(n=5,p0.05),而胞间CO2浓度显著增大(n=5,p0.05);积水深度变化对木里薹草叶片的最小荧光产量、PSⅡ反应中心最大光化学效率和碳稳定同位素δ13C值无显著影响;随着积水变浅至无积水,木里薹草叶片的光化学猝灭系数和电子传递量子效率也减小,非光化学猝灭系数增大;随着积水变浅至无积水,木里薹草的株高变矮,叶长变短。  相似文献   
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统计分析是人们认识自然规律、预测事物发展趋势的一种基本手段,统计预报方法在海洋、气象预报中一直占有重要地位。随着计算机和大数据技术的发展,海洋统计预报技术也取得了一定突破,涌现出许多新方法、新技术。本文系统介绍了统计预报方法在海洋预报中的,应用研究进展,对其发展历程进行了系统的梳理,对目前具有代表性的4类统计预报方法进行了总结,并对海洋统计预报的发展方向和应用前景给以展望。  相似文献   
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由于缺乏长期观测资料,前人对山东半岛邻近海域海水溶解氧的时间变化和空间分布特征的研究较少。本文基于威海刘公岛海洋牧场于2016年7月20日至2017年3月14日期间,利用生态环境实时在线观测系统获得的底层海水的温度、盐度、水深、溶解氧数据,分析了该牧场海水溶解氧浓度的时间变化特征及其影响因素,并探讨了低氧灾害发生的可能性。结果表明在观测期间,该牧场海水溶解氧浓度以季节变化为主,冬季最大、夏季最小,其中2月份平均值最高,约为10.86mg/L,8月份平均值最低,约为5.91mg/L。同时海水溶解氧浓度也存在显著的小时变化和日变化,且变化幅度于8月份最大、3月份最小。影响海水溶解氧浓度变化的主要因素是海水温度,溶解氧浓度随着温度的季节性变化而变化。夏季,水体分层会使溶解氧浓度发生大幅度的降低,大风过程对于溶解氧浓度也有一定的影响,通过打破夏季的季节性温跃层使水体发生垂向混合从而为海底提供氧气,但大风过程之后的几天会出现溶解氧浓度降低的现象。本次研究发现刘公岛海洋牧场在观测期间不存在低氧现象。  相似文献   
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人工冻结法是饱水砂层开挖过程中常用的止水和临时支护方法,通过冻土损伤特性研究为冻土力学特性和冻结体稳定性分析奠定基础。为研究冻结砂土的损伤力学特性,在-5℃下进行了不同中主应力系数的冻结砂土三维室内试验。从冻土微元破坏服从Weibull随机分布的特点出发,将Drucker-Prager强度准则作为冻土微元统计分布变量,利用应变等价性假说,建立了三维应力状态下冻结砂土损伤本构模型;在此基础上,讨论模型参数F0与m和中主应力系数的关系,对模型参数进行合理修正,建立中主应力系数影响下的冻结砂土损伤本构模型,并与试验结果进行对比。分析结果表明:参数F0和m随着中主应力系数的增大呈现先减小后增大的趋势;参数F0反映了冻结砂土的强度特性,参数m代表了冻结砂土的延性及脆性特征,考虑中主应力系数影响的冻结砂土损伤本构模型能很好地模拟冻结砂土应力-应变全过程曲线。研究成果为人工冻结法工程设计提供一定的理论依据。移动阅读   相似文献   
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赵晓玲  朱玲玲 《地下水》2020,(1):46-47,146
阜阳是安徽省人口最多的市,工农业生产主要取用地下水,总硬度是该市浅层地下水主要超标组分之一。近5年来,该市浅层地下水总硬度平均值呈现缓慢增高的趋势,标准差亦在缓慢增加,近两年总硬度数值间差异明显增大。利用spss软件,分析近年浅层地下水的pH、TDS、总碱度、氯化物与总硬度的相关关系,结果可知:pH、TDS、总碱度、氯化物与总硬度都存在极显著的线性相关关系,其中,仅有pH与总硬度是负相关,其余均为正相关关系,总碱度与总硬度为低度线性相关,TDS、氯化物与总硬度呈中度线性相关。结合阜阳市浅层地下水的埋藏条件、补给来源、监测井的地理位置和地下水开采历史,得出该市浅层地下水总硬度升高主要与人为污染和地下水超采有关,外来的污染物来源主要是农业污染和生活污染。  相似文献   
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基于大地测量型GNSS接收机获取的反射信号反演土壤湿度是GNSS领域的研究热点。为克服常规线性回归和BP神经网络算法等的缺陷,本文提出了一种基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演方法。试验结果表明,基于该方法得到的决定系数、土壤湿度平均绝对误差和均方根误差分别为0.909 8、0.017、0.021,与线性回归和BP神经网络算法相比,与实测数据吻合度更高,可有效提高土壤湿度反演精度,证明了方法的有效性和可靠性。  相似文献   
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