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1.
2.
以热带库里亚藻(Coolia tropicalis)为研究对象, 在不同锰浓度(0、1、5、10、50μmol·L -1)的人工海水培养15d, 利用叶绿素荧光动力学技术研究了其生长和光合作用对不同锰环境的响应。结果表明: 1)比生长速率(μ)和最大相对电子传递速率(rETRmax)与锰浓度均呈指数关系且对锰胁迫具有相同程度的响应; 2)锰浓度至少大于1μmol·L -1才能维持热带库里亚藻正常的光合作用活性, 当锰浓度低于该浓度时, 光合作用活性(Fv/Fm)在6d后开始下降, 而单位反应中心吸收光能(ABS/RC)和热能耗散(DI0/RC)升高; 两个反应中心之间的电子传递(φE0)及生长并未受影响, 表明此阶段锰缺乏只影响活性光反应中心数量并提高热耗散途径; 当锰缺乏延长至15d时, 胁迫作用显现(F0上升)并且电子传递(φE0)和生长受到抑制, 这阶段锰缺乏使光反应中心关闭且电子传递受阻; 3)锰缺乏的修复损伤比(r/k)并未降低, 表明锰缺乏并未影响热带库里亚藻的光保护能力。 相似文献
3.
人工地震数据总是受到随机噪声的干扰,地震数据时-空变的特性使得常规去噪方法处理效果并不理想,容易导致有效信号的损失.目前广泛应用的预测滤波类方法存在处理时变数据能力不足的问题.随着压缩感知理论的不断完善,稀疏变换阈值算法能够解决时变地震数据噪声压制问题,但是常规的稀疏变换方法,如傅里叶变换,小波变换等,并不是特殊针对地震数据设计的,很难提供地震数据最佳的压缩特征,同时,常规阈值算法容易导致去噪结果过于平滑.因此开发更加有效的时-空变地震数据信噪分离方法具有重要的工业价值.本文将地震数据信噪分离问题归纳为数学基追踪问题,在压缩感知理论框架下,利用特殊针对地震数据设计的VD-seislet稀疏变换方法,结合全变差(TV)算法,构建seislet-TV双正则化条件,并利用分裂Bregman迭代算法求解约束最优化问题,实现地震数据的有效信噪分离.通过理论模型和实际数据测试本文方法,并且与工业标准FXdecon方法进行比较,结果表明基于seislet-TV双正则化约束条件的迭代方法能够更加有效地保护时-空变地震信号,压制地震数据中的强随机噪声. 相似文献
4.
同步改正法因其特点和优势被广泛应用于平均海面传递,文中从平均海面的理论定义和实际计算两方面出发,对同步改正平均海面传递法原理进行了论述。利用海南岛周边的长期验潮站数据,按单站传递和多站组网传递分别分析了同步改正平均海面传递的规律。结果表明,单站传递同步观测10 d能满足岛礁测绘对垂直基准面精度的要求,采用多站组网传递能较明显地减少同步时长较短时的极限误差。当采用多站组网平均海面传递同步观测5 d,其极限误差可达10 cm以内,建议在同步观测时间有限时采用该方法。结合海南岛验潮站和岛礁分布情况,同步改正平均海面传递法应用于海南岛礁测绘是可行的。 相似文献
5.
针对现有全球卫星导航系统性能评估无规范的评估标准问题,该文提出了以统一模型和算法为评估体系的方法,较详细的评估了全球卫星导航系统公开服务信号的基本性能,主要评估了空间信号误差、广播电离层模型改正效率及伪距单点定位精度等。结果表明:空间信号误差方面,伽利略最优、GPS和北斗三号相当;广播电离层模型方面,北斗全球广播电离层模型改正效果最优,GPSK8与NeQuick模型在低中纬度改正效果相当,北斗区域电离层模型在其服务区内具有较高改正效果;定位方面,北斗、GPS和伽利略静态伪距单点定位的三维位置均方根误差优于5m,格洛纳斯优于10 m;动态伪距单点定位方面,北斗在中国境内定位精度最高;基于统一评估体系下,可以直观对比得到目前各卫星导航系统的性能差异,同时也为后续的建设提供相应的参考。 相似文献
6.
7.
在苏南某工业厂房扩建工程中,为了妥善解决新旧熔炉区的不均匀沉降,通过多方案的比选,最终采用树根桩托换技术进行地基加固。并且对新旧熔炉区的基础进行了化学植筋连接和防渗漏处理。 相似文献
8.
根据2009年9月岚山港海洋临时倾倒区海域水质监测数据,采用单因子质量指数法对该倾倒区的水质进行了评价;采用多项水质参数综合评价法、营养状态质量指数法及有机污染指数法对该倾倒区2000-2009年水质状况的变化趋势进行了分析.结果表明:2009年9月影响该海域表、底层水质的主要因素为无机氮、铜、铅和锌;海水水质综合评价指数Q表明2000年至2009年该倾倒区海水水质优劣顺序为:2000年>2006年>2004年>2009年>2008年,2000年至2009年该倾倒区海水营养状态质量指数NQI、有机污染指数A呈上升趋势,但海水水质为贫营养水平,无富营养化现象,水体质量状况良好. 相似文献
9.
10.
岩石本构模型是研究岩石力学特征和变形机制的基础,而本构模型或模型中相关参数的识别是本构模型研究中的热点和难点问题。本文基于红板岩室内力学实验数据,分别利用遗传算法、BP神经网络以及遗传规划对红板岩本构模型进行了模式识别,结果表明,遗传算法进行参数识别需要事先假定流变模型的形式,误差较大,而BP神经网络和遗传规划可以一次性同时确定流变模型的结构形式及参数,有效避免模型假定所带来的误差。而遗传规划与BP神经网络相比,具有精度高、收敛快,可视化程度高等特点,为岩石本构参数及模型的智能识别方法的选取提供参考。 相似文献