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闽江口及周边海域沉积物输运及资源效应 总被引:1,自引:0,他引:1
河流入海泥沙的大部分主要分布在河口、三角洲及近岸陆架地区,发育一系列的粗颗粒沉积体系,是海砂资源重要分布区。本文以福建闽江口为研究对象,初步探讨了沉积物输运过程及海砂资源的形成机制。观测结果表明,闽江河口水体盐度由河口内部向口外海域逐渐增大,水体浊度总体减小;闽江河口附近海域近底部(距离海底25cm)流向表现出一定的旋转流特征,潮周期内余流表现为向海输运,而推移质输运主要发生在涨潮期间,并且潮周期内净向陆输运。表层沉积物粒度分析结果表明,闽江河口水下三角洲前缘表层沉积物主要由粗颗粒物质组成,沉积物类型以砂和砂质粉砂为主,中值粒径小于4Φ;前三角洲地区表层沉积物主要由细颗粒物质组成,中值粒径介于4Φ—6Φ之间。沉积物粒径趋势分析结果表明,闽江入海泥沙经梅花水道和长门水道入海后,在盐淡水混合、径流、潮流的作用下,在闽江河口形成了四个粗颗粒沉积物汇聚区,成为闽江口地区海砂资源的重要分布区;而细颗粒物质在河口羽流和潮流的作用下向偏东方向输运,形成了以黏土质粉砂为主的前三角洲。 相似文献
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利用再分析资料以及混合层海温诊断方程, 研究1997—1998与2015—2016年超级厄尔尼诺次年北大西洋海表温度异常(sea surface temperature anomalies, SSTA)的差异及成因。结果显示, 北大西洋SSTA在1998年春季呈明显正负正三极型式分布, 而在2016年呈弱的负正负型态。诊断热带北大西洋SSTA的影响因素表明, 1998年春季暖SSTA除了之前研究强调的海洋表面向大气的潜热输送异常减少, 以及吸收太阳辐射的增加外, 海洋动力过程即Ekman纬向漂流也起着重要的作用。热力过程与厄尔尼诺峰值后出现的北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation, NAO)负位相有关, 其可引起亚速尔高压减弱, 产生西南风异常, 通过风-蒸发-海表温度(sea surface temperature, SST)反馈机制使热带北大西洋蒸发减弱, 海表增暖, 沃克环流下沉支的东移对这一增暖也有贡献。与1997—1998厄尔尼诺事件不同, 2015—2016厄尔尼诺事件没有强迫出负位相NAO, 而是出现弱NAO正位相, 热带北大西洋为弱的东风异常, 使海表发生一定的冷却, 形成2016春季北大西洋SSTA与1998年的明显差异。 相似文献
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零炮检距数据在海洋地震资料处理中有很多优势和用途,然而,受海洋水平拖缆地震采集作业方式的限制,接收数据的最小炮检距一般在200 m左右,小于该炮检距的数据是无法直接获得的.通常的做法是通过对较大炮检距数据进行动校,通过外推来变相获得零炮检距(包括小炮检距)数据,其外推的精度会受到地震资料信噪比、动校正速度的精度等因素影响,并且保幅性较差.本文通过一种基于Kirchhoff真振幅偏移和反偏移串联的技术,在反偏移过程中改变观测系统,有效实现了大炮检距反射地震数据向零炮检距(包括小炮检距)数据之间的转换,且很好地保持了零炮检距(包括小炮检距)数据的振幅特性.同时,经偏移-反偏移串联处理后,有效压制了地震数据中的随机噪声,地震资料信噪比和成像精度均得到显著提高. 相似文献
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为了提高地震信息网络数据存储的效率和稳定性,本文提出一种地震信息网络数据的动态储存方法。首先,设计和分析地震信息网络数据的动态存储系统中的硬件部分,基于Hadoop的分布式集群大数据动态存储系统,整合多台存储服务器,为一个集群系统,并平衡存储服务器负载情况,获取性能指标的比例值,通过加权公式获取综合性能参数,根据综合负载指标和服务器综合指标参数获取最佳存储服务器。对本文系统、高速数据存储系统和网络编码云存储系统进行大数据动态存储对比实验。实验结果表明:地震信息网络数据的动态存储耗时最短,存储效率最快;具有较高存储稳定性,且不会出现过载问题。 相似文献
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为研究东海区厚壳贻贝(Mytilus coruscus)遗传多样性,以厚壳贻贝F mtDNA D-loop为标记,对浙江省舟山嵊山岛、宁波渔山岛、温州南麂岛、福建省宁德湾和莆田南日岛五个海区的厚壳贻贝群体进行了遗传分析。结果表明,厚壳贻贝各群体的遗传多样性差异不明显,在5个群体中,宁德群体的遗传多样性相对最丰富;将5个群体作为一个整体时,呈现出较高的单倍型多样性和较低的核苷酸多样性。对厚壳贻贝5个群体间的遗传分化系数(Fst)和基因流(Nm)进行检测,结果显示群体间Fst值都很低,但Nm值都很高(Nm绝对值1),表明5个群体间存在丰富的基因交流。但宁德群体与浙江沿海的3个群体(嵊山、渔山、温州)的Fst值相对较高,且差异显著(P0.5),表明宁德群体与这3个群体间出现遗传分化。本研究旨在为海洋经济贝类资源的保护管理提供理论依据。 相似文献
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作为地下空间信息测绘工作的一个重要部分,基于排水管道内部测绘信息的管道缺陷检测越来越受到人们的重视。CCTV技术是一种广泛使用的排水管道内部测绘与缺陷检测技术。近些年基于卷积神经网的人工智能技术在图像识别中取得了巨大成功,受此启发,提出了一种基于卷积神经网络的排水管道缺陷的检测方法,以提高CCTV视频中的管道缺陷检测的自动化和智能化。试验证明了该方法的有效性,其在缺陷识别的准确率和召回率及识别速度上均满足了排水管道缺陷智能检测的需要;同时该方法也已经在深圳市的排水管道检测中得到广泛的应用。 相似文献
30.
高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题,本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预设聚类中心,其次基于欧氏距离方法设计均值中心度量损失项,最后联合交叉熵损失项以及权重与偏置正则项构成模型的损失函数。该方法的目标是在特征空间上使同类型特征聚集并扩大类型间的距离以提高分类准确率。试验结果表明,本文方法有效地提升了分类准确率。在RSSCN7、UC Merced和NWPU-RESISC45数据集上,与现有方法相比,分类准确率分别提高了1.46%、1.09%和2.51%。 相似文献