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为给单环刺 (U.unicinctus)的苗种生产提供有效的基础资料 ,本文研究了水温对单环刺胚胎发育的影响。结果表明 :单环刺各胚胎发育期的发育速度 (h)随水温 (T)升高而加快 ,有明显的正相关性。求得胚胎发育的生物学零度为平均 2℃。不同水温条件下 ,各期幼虫期的存活率以2 0℃为最高 ,培育水温高于或低于 2 0℃时生存率逐渐降低。幼虫培育适宜温度为 15～ 2 0℃。 相似文献
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Tang Xinbao Zhang Qinghao Zhou Yan Ma Depeng 《Geotechnical and Geological Engineering》2021,39(8):5895-5906
Geotechnical and Geological Engineering - Soft and hard rock assemblages and anchor solids have important effects on rock mechanics properties under different inclinations and assemblages, so it is... 相似文献
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为研究南京站多年来年最高潮位的变化特征,根据水文变异综合诊断方法,分析检验了长江南京站近百年高潮潮位变化的整体趋势;利用db N系列小波变换分析了年高潮潮位变化的局部趋势;利用复数Morlet小波分析了年最高潮位的周期变化规律。分析结果表明,南京站年最高潮位序列总体上无明显趋势变化,局部变化趋势明显;年最高潮位存在5a、11a、42a和63a时间尺度四个主要变化周期。分析结果为认识南京站年最高潮位变化、做好水安全工作以及水资源的开发利用提供相关依据。 相似文献
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地下水的过量开采已导致京津冀地区出现严重的地面沉降,为了分析地下水与地面沉降之间的耦合关系,首先利用GRACE-FO数据与GLDAS数据反演出京津冀地区2016—2019年地下水变化时序;然后利用MCTSB-InSAR技术反演出该地区同时段的沉降变化时序。通过试验分别获取地下水与地面沉降的差分变化序列和变化趋势线,并引入非弹性存储系数分析地下水对地面沉降影响力的变化规律。结果表明:①当地下水迅速升高或降低时,地面沉降速率减小或增大;当地下水持续升高时,地面沉降接近停止。②沉降越严重的区域,地下水与地面沉降变化趋势的相关性越强。③由地下水变化引起沉降的能力,随沉降等级升高而变大,且该能力在不同沉降等级中随时间变化的趋势也不同。 相似文献
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Marco Langbroek Peter Jenniskens Leo M. Kriegsman Henk Nieuwenhuis Niek De Kort Jacob Kuiper Wim Van Westrenen Michael E. Zolensky Karen Ziegler Qing‐Zhu Yin Matthew E. Sanborn Josh Wimpenny Akane Yamakawa Sebastiaan J. De Vet Matthias M. M. Meier Kees C. Welten Kunihiko Nishiizumi Marc W. Caffee Aaron S. Burton Jason P. Dworkin Daniel P. Glavin Qinghao Wu Richard N. Zare Alexander Ruf Mourad Harir Philippe Schmitt‐Kopplin 《Meteoritics & planetary science》2019,54(7):1431-1461
A carbonaceous chondrite was recovered immediately after the fall near the village of Diepenveen in the Netherlands on October 27, 1873, but came to light only in 2012. Analysis of sodium and poly‐aromatic hydrocarbon content suggests little contamination from handling. Diepenveen is a regolith breccia with an overall petrology consistent with a CM classification. Unlike most other CM chondrites, the bulk oxygen isotopes are extremely 16O rich, apparently dominated by the signature of anhydrous minerals, distributed on a steep slope pointing to the domain of intrinsic CM water. A small subset plots closer to the normal CM regime, on a parallel line 2 ‰ lower in δ17O. Different lithologies in Diepenveen experienced varying levels of aqueous alteration processing, being less aqueously altered at places rather than more heated. The presence of an agglutinate grain and the properties of methanol‐soluble organic compounds point to active impact processing of some of the clasts. Diepenveen belongs to a CM clan with ~5 Ma CRE age, longer than most other CM chondrites, and has a relatively young K‐Ar resetting age of ~1.5 Ga. As a CM chondrite, Diepenveen may be representative of samples soon to be returned from the surface of asteroid (162173) Ryugu by the Hayabusa2 spacecraft. 相似文献
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架底金矿床位于贵州省莲花山背斜南东翼,距背斜核部3 km,是近年来在国内发现的与峨眉山玄武岩密切相关的第一个大型原生金矿床。架底金矿床与黔西南其他金矿床类似,属微细粒浸染型,成矿流体来源具有岩浆水的特点。玄武岩是矿区最主要的赋矿地层,玄武质火山角砾岩是矿区最主要的容矿岩石。矿化趋势分析显示：莲花山背斜（次级揉褶）与近东西向复式背斜的叠加区是有利的成矿部位,控制矿床中各矿体的分布规律及产出特征;近东西向复式背斜直接控制了矿体近东西向展布的特点,且越靠近莲花山背斜核部,矿体品位越高、厚度越大。原生晕地球化学分析指示：在矿区目前已发现矿体的顶部可能还存在断控型或层控型金矿体;源自深部的含金热液沿深大断裂上涌至一定位置后沿层间破碎带由东向西运移,且至少经历了2次主要的成矿作用阶段。综合研究认为整个莲花山地区具有较好的找矿远景,区内金矿床在南北方向可能按一定规律呈等距、不等距分布,推测东西方向受叠加褶皱控制的有利成矿区距莲花山背斜核部超过5 km。区内除峨眉山玄武岩外,在上二叠统龙潭组以及三叠系中都有可能在构造有利、岩性适宜的部位形成层控型或断控型金矿体。 相似文献
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现有恐怖团伙关系挖掘方法因其难以顾及恐怖组织特有的结构复杂、行动灵活、生存期长等特点而难以应用于反恐研究中。为此,本文从时空角度出发,通过引入时空邻近与团伙时空同现模式等概念,将多元独立分布的团伙关系发现问题建模为时空同现模式的频繁度评价问题,提出一种点模式分布下的团伙关系挖掘方法。基于此方法构建团伙关系网络,进而提出一种顾及时空邻近的社团关系度量方法。采用该方法对阿富汗与巴基斯坦地区1970—2018年真实GTD数据进行实验分析,结果表明：该研究区域主要恐怖团伙中共存在11种团伙关系（{Taliban,TTP}等）,在团伙关系网络中占据核心地位的恐怖组织为Taliban,其次为TTP、BLA。本文提出的方法能有效地挖掘出恐怖团伙之间潜在的关系,团伙关系的定量表达度量了不同组织在关系网络中的地位,验证分析表明,挖掘结果与相应团伙共同参与事件的时空分布、历史根源高度吻合。本文拓展了时空同现模式挖掘在恐怖团伙关系发现中的应用,研究成果对公安部门在识别某些恐怖事件制造者以及合理分配警力资源方面具有重要意义。 相似文献
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大速率、不均匀的地面沉降已经威胁到人类的生产活动,高精度的沉降预测结果对于地质灾害的精准防控具有重要意义。为掌握地面沉降的演化规律,利用现场观测数据或InSAR数据开展了多项预测研究。然而,由于空间异质性的存在,大范围地面沉降的准确预测仍然是一项挑战。在这项研究中,从数据驱动的角度提出了一种顾及空间异质性的大范围地面沉降时空预测方法STLSTM（Spatio-temporal Long Short-Term Memory）。首先,通过聚类识别地理空间中的均质子区;然后,在每个子区中,一个特别的长短期记忆LSTM（Long Short-Term Memory）网络被用来捕捉局部位置的非线性特征;最后,利用预训练的网络对未来时刻的地面沉降进行定量预测。在实验部分,哨兵1号影像数据被用来比较STLSTM与其他8种基准方法的性能,利用空间统计指标分析了模型的有效性。结果表明,STLSTM在152 s内达到了最高的预测精度（71.4%）,且能够有效弱化空间异质性对大区域沉降预测任务的影响。总之,这项研究将空间异质性处理策略融合到深度学习模型中,实现了高精度、高时效的大范围地面沉降时空预测。 相似文献
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地表沉降不仅影响社会经济的可持续发展,还威胁人类的生命安全.高精度的地表沉降预测对人类预防地质灾害具有重要意义.现有的预测方法因模型参数难以获取或相关数据的缺乏而难以得到可靠的预测结果,针对此问题,本文提出一种基于深度学习的地表沉降预测方法.首先采用多主影像相干目标小基线干涉技术MCTSB-InSAR获取大区域高精度地表形变时序反演结果;其次利用循环神经网络作为网络架构,用长短期记忆(LSTM)模型进行地表沉降特征学习;最后采用网格搜索的方法调整模型参数,进而获取最优的模型参数组合方案.实际观测结果显示,相较于现有地表沉降预测方法,本文提出的预测模型平均绝对误差(0.3 mm)至少降低了27.3％,差分沉降量平均预测精度至少提高了8.9％.空间格局分析的结果表明,LSTM模型对于大区域时序形变的短期预测是有效的. 相似文献