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采用漂浮通量箱法和扩散模型法同步地观测了模拟内陆水体在不同条件下的CH4和N2O的水-气交换通量,旨在比较两类方法取得结果的异同。结果显示:这两类方法所测得的绝大多数CH4排放通量都与水中溶解氧呈显著线性负相关(显著性系数P0.001)。同时N2O排放通量与表层水温及水中铵态氮、硝态氮、溶解碳和溶解氧的关系可用包含所有上述水环境因素的Arrhenius动力学方程来表达,这些因素可以共同解释86%~90%的N2O通量变化(P0.0001),且不同方法测定的N2O通量的表观活化能和对表层水温的敏感系数分别介于47~59 kJ mol-1和1.92~2.27之间;扩散模型法所获得的CH4和N2O通量分别是箱法测定值的13%~175%和15%~240%,差异程度因模型而异;不同模型取得通量间相差20%~1200%,平均相差2.3倍。上述结果表明:仅用一种模型方法来取得CH4或N2O排放通量易形成较大偏差;不同扩散模型法和箱法测定的通量在反映CH4和N2O排放的内在规律方面具有一致性,但它们对真实气体通量的测量是否都存在不同程度的系统误差,尚需进一步研究。 相似文献
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随着信息技术的发展和应用,气象发展已融入到政治、经济、民生等各领域的发展中,气象数据呈现数据体量大、实时性要求高、数据种类丰富的大数据特征,数据的应用效果随时间呈断崖式下降的趋势非常明显,是区别其他行业数据应用的明显差异点。传统关系型数据库暴露出长序列数据访问效率低、软硬件架构成本高、性能扩展能力弱等缺陷,已无法满足业务发展的需要,该文通过融合架构的分布式数据库在气象业务中的应用效果分析,从技术原理和实践两个角度,为气象大数据的应用提供技术借鉴。 相似文献
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气象结构化数据包含地面小时数据、地面分钟数据等多种数据种类,在分析和调用中需要利用时间属性和空间属性。随着数据量日益增大,高并发、复杂统计条件下的查询与统计对数据库的效率要求十分严苛。在此背景下,传统的关系型数据库逐渐难以满足实时应用需求。本文使用不同类型的分布式数据库和关系型数据库,结合气象业务使用场景,探索多种类型下数据库的使用性能,研究不同场景的性能差异与不同数据库架构框架之间的关系,以提高数据服务实时响应能力。 相似文献
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