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32.
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
33.
以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。 相似文献
34.
气候变化和人类活动通过改变物种生境而影响物种多样性。小白额雁是长江流域中下游的一种具有较高生态价值的食草型濒危候鸟,受气候变化和人类活动威胁。本文以小白额雁为代表性物种,定量分析了气候变化对长江流域中下游候鸟潜在生境及适宜性空间分布格局的影响。采用Maxent模型模拟了当前情景和全球环流模型(GCMs)气候场景下小白额雁潜在生境及其适宜性分布。研究结果表明,小白额雁分布特征与其栖息地周边植物分布呈显著相关关系;运用Maxent模型模拟小白额雁六种主要食源植物的分布特征,并将其结果作为环境变量,将显著改善小白额雁潜在生境及其适宜性模型的模拟性能;在两种典型浓度情景(RCP 2.6和RCP8.5)下,2070年小白额雁潜在生境适宜性面积将下降。为应对气候变化对小白额雁的影响,应采取更加合理的管理措施和保护政策,包括调整保护区的大小、形状和用途。 相似文献
35.
基于Jason-2高度计2015年地球物理数据集(GDR)38个周期太平洋海域的全球电离层图(GIM)电离层校正值和双频校正值的数据,分不同季度和不同纬度区域比较二者的差异,结果表明:GIM值与双频校正值之间存在明显的差异,GIM校正值普遍高于双频校正值,说明GIM高估了电离层路径延迟,GIM校正值与双频校正值的差异与季节和纬度区间有关。用梯度下降法得到GIM值的修正方程,将修正方程应用于2016年Jason-2的全年数据,修正后的GIM值与双频校正值十分接近,在各年份中均具有良好的适用性。在单频高度计不能使用电离层双频校正算法的情况下,可以利用不同季度和不同纬度区域的修正方程对同等高度的高度计GIM值进行修正以达到双频校正值的精度水平。 相似文献
36.
海洋生态系统净生产力 (net ecosystem production,NEP) 表示总初级生产力 (gross primary production,GPP) 和呼吸作用 (respiration,R) 过程之间的差异,它对碳收支平衡、海洋生态系统营养状态乃至气候变化等研究具有十分重要的指示意义。影响海洋 NEP 的因素有细菌、浮游生物、温度、太阳辐射、海冰融化、水团迁移、富营养有机质排放以及海水酸化等。目前计算 NEP 的方法可分为实验培养测定及数据模型计算两种。溶解氧培养法及同位素标记法等是经典的培养测定方法,但存在误差较大且重现性较差等问题。数据模型计算即借助养分质量平衡、响应面模型、O2/Ar 示踪等方法,通过将现场实测数据和生物地球化学模型结合,进行高时间分辨率的连续性观测,这也是目前测算 NEP 的主流应用手段。然而,相较于发达国家,我国在 NEP 的研究设备、技术、测定方法等方面仍存在一定差距。今后的研究重点将是建立 NEP 指标与表征海洋环境、气候变化之间的耦合关系以及 NEP 测定方法的改进,这将有助于深入理解和探索全球变化背景下海洋生态系统响应机制及变化趋势。 相似文献
37.
类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。 相似文献
38.
39.
利用物种分布模型(species distribution models or modeling,SDM)估计物种的真实和潜在分布区,已成为海洋保护区规划、外来、物种入侵预测、气候变迁或环境改变对物种分布影响等领域的研究热点。此外,在大数据技术迅速发展的背景下,国外已出现多个面向物种分布模型的大数据集以及应用大数据技术进行物种分布模型研究的案例,而我国,海洋方面应用大数据的物种分布模型的研究却寥寥无几。文章首先就物种分布模型、物种分布模型分类以及其研究现状做了较为详细的叙述,讨论了物种分布模型的大数据需求及所需数据类型,主要从大数据价值链的角度讨论了海洋领域物种分布模型与大数据的关系,具体从物种分布数据和环境数据的收集与大数据、物种数据和环境数据的集成与大数据、物种分布模型的预测分析与大数据3个方面展开。文章就物种分布模型所面临的大数据问题,从加强海洋生物多样性大数据平台和生态系统观测网络的建设以及鼓励海洋领域的物种分布模型应用研究项目的开展两方面给出作者的建议,对未来物种分布模型在我国海洋领域的研究和应用的前景作了展望。 相似文献
40.