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南极普里兹湾及其邻近海域表层水镭同位素的分布及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
中国第27次南极科学考察期间(2010年12月30日至2011年1月16日),对普里兹湾及其邻近海域表层海水进行了226Ra和228Ra的分析,结果表明:226Ra和228Ra比活度的变化范围分别为1.47—2.43Bq/m3和0.17—0.45Bq/m3,平均值分别为2.13Bq/m3和0.29Bq/m3,228Ra/226Ra)A.R.(228Ra与226Ra的活度比)的变化范围为0.08—0.20,平均值为0.14。根据盐度和226Ra的质量平衡方程,计算出研究海域表层水中冰融水、南极夏季表层水和普里兹湾中深层水的份额。研究海域表层水中温度、盐度、226Ra、228Ra、228Ra/226Ra)A.R.和冰融水份额的空间分布显示,在埃默里冰架前沿海域,西侧海域较东侧海域具有低温、高盐、高226Ra、低228Ra、低228Ra/226Ra)A.R.、低冰融水份额的特征,证实埃默里冰架下水体东进西出的运动规律。根据埃默里冰架前沿东、西侧水体228Ra/226Ra)A.R.的差异,估算出埃默里冰架下表层水体东进西出所经历的时间为1.85a。此外,在普里兹湾湾口中部海域(66.5—67.5°S,72°—74°E),观察到次表层水的上升通风作用,该区域较高的228Ra含量和228Ra/226Ra)A.R.证明这些表层水体并非来自湾外绕极深层水的上涌,而可能来自湾内埃默里冰架输出水体。 相似文献
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加权平均温度(Tm)是全球卫星导航系统技术反演大气可降水量的关键参数,影响着水汽反演的精度。针对传统的Bevis模型运用在中国区域精度不高的问题,该文提出新的增加时空参数的Tm多元线性回归模型。根据2013—2015年中国86个探空站点的探空资料,分析了Tm的时空特征;然后根据2013年站点资料,利用线性回归建模方法建立了中国区域的Tm单因子回归模型和增加了时空参数的Tm多因子回归模型,并利用2014—2015年的探空数据进行验证。Tm单因子回归模型和Tm多因子回归模型的精度分别为3.1 K和2.6 K,比Bevis模型(精度3.3 K)分别提高了约6.0%和21.2%。考虑到季节对Tm的影响,将Tm多因子回归模型按季节分段,得到按季节分段的Tm多因子回归模型,其精度与Tm多因子回归模型大致相当,但能更细致表达出不同季节Tm的精度情况。结果表明增加了时空参数的Tm多因子回归模型更加适合中国区域的加权平均温度Tm的计算。 相似文献
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陶寺遗址位于山西省襄汾县陶寺镇,距今4300~3900年。经过多次较大规模的发掘,陶寺遗址成为我国规模最大的、显现文明化程度最高的史前聚落遗址之一,也是研究中国史前至夏商时期城址都市化进程中的一个重要的里程碑式遗址。本文通过热电离质谱分析方法对陶寺遗址中晚期遗迹出土的21个个体人类牙釉质的锶同位素比值进行了测定。结果表明,这些人类牙釉质的锶同位素比值平均值是0.711374(2σ=0.000680,n=21)。与以前建立的遗址当地的锶同位素比值范围比较可知,有6个个体可能在遗址当地出生,由此推测本地个体占总数28.6%左右;还有15个个体牙釉质的锶同位素比值在遗址当地的锶同位素比值范围以外,表明这些个体可能在其他地区出生,推测外来者占总数的71.4%左右。由此可知,在陶寺文化中期至晚期的陶寺遗址的先民中,存在很高比例的外来移民。 相似文献
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认知冲突是认知发展过程中,学习者原有认知结构与现实情境之间的冲突或矛盾,是已有的知识经验与新知识不一致而暂时心理失衡的一种认知状态。在一轮复习中,很多学生囿于经验的认知,常会在试题或者情境中产生认知冲突,陷入迷茫和混乱的状态。究其原因,大多是真实情境中的认知冲突没有得到有效的解决。因此,本文以“三角洲堆积地貌”为例,通过深入和切换课堂情境,诱发一系列认知冲突,让学生在“经验—个体—集体”的认知冲突过程中,实现一轮复习的深度学习与知识建构,以期在一轮备考中发挥作用。 相似文献
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从"GIS前沿技术"课程的基本目标、内容体系,教学方法等方面进行阐述,总结分析了课程教学实践的效果以及存在的问题。 相似文献
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目的:通过分析比较自适应统计迭代重建(ASIR)算法和深度学习重建(DLIR)算法在上腹部CT成像中的图像质量,探讨DLIR算法在上腹部CT成像中的应用价值。方法:回顾性纳入75例患者上腹部CT平扫图像,利用自适应统计迭代重建算法ASIR(30%、50%、70%、90%)和深度学习重建算法(DL-L、DL-M、DL-H)重建图像,共7组。测量每组图像肝脏、胰腺、竖脊肌的CT值和SD值,并计算信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR),采用单因素方差分析对各指标进行客观评价;同时由两位放射医师对图像质量和噪声评分,采用Friedman M检验进行比较。结果:①七组重建图像的SD值、SNR、肝脏CNR差异有统计学意义。②DL-L与ASIR 50%、DL-M与ASIR 70%、DL-H与ASIR 90% 间各ROI处CT值、SD值、SNR值、CNR值无差异。③三种深度学习重建算法间随等级升高,SNR值升高,差异有统计学意义;且DL-H 算法的SNR值高于ASIR 30%、ASIR 50%,SD值低于除ASIR 90% 外的其余5组重建算法。④七组图像主观评分差异有统计学意义,算法DL-H具有最佳的图像质量和最低的噪声,DL-M、ASIR 90%、DL-L、ASIR 70%、ASIR 50%、ASIR 30% 图像噪声依次增加。结论:深度学习重建算法能够降低上腹部图像噪声,提高图像质量,且随等级升高,图像噪声降低、质量提高、信噪比升高。 相似文献
59.
近些年随着土地质量地球化学调查工作的开展,获取了大量表层土壤样品数据。然而,这些数据也存在一个明显的缺陷,即1∶50 000大比例尺表层土壤数据往往缺少成矿元素。鉴于土壤成矿元素含量对于矿产资源勘查的重要指示作用,尝试基于现有数据对大比例尺表层土壤成矿元素含量提供一个补全方案。以稀有金属铷元素为例,采用随机森林算法把同一区域2 548组1∶250 000小比例尺表层土壤数据按照8∶2的比例随机分为两组,用80%的数据进行训练建模,20%的数据对模型进行验证。采用变量重要性度量排序和构建学习曲线的组合方法优选了8种元素(K、B、Ni、V、Zn、As、Co、Cu)作为预测变量,模型对训练数据和测试数据的拟合优度R2分别达到0.983 2和0.895 6,说明预测变量的优选方法是有效的。随后将1∶50 000表层土壤的上述预测变量数据作为输入变量导入模型中,得到预测的Rb元素含量,预测结果比较符合实际特征。本研究表明将大数据机器学习随机森林算法引入表层土壤地球化学元素含量空间定量预测具有可行性,可进一步拓展土地质量地球化学数据的服务应用维度。 相似文献