湖滨带芦苇恢复过程中沉积物氮赋存形态及含量变化:以巢湖为例   总被引：1，自引：0，他引：1  

余居华  王乐豪  康得军  郑恭毅  郭宝玲  钟继承  郑祥洲  张玉树  蔡远松  丁洪 《湖泊科学》2021,33(5):1467-1477

水生植被对于维持水生态系统结构和功能稳定性具有举足轻重的作用,而重建水生植物被认为是污染湖泊生态修复的重要手段.氮素是水生态系统重要的限制性元素之一,根着挺水植物生长发育无疑将深刻地影响着沉积物氮的迁移转化过程,但水生植物不同生长阶段对沉积物氮的需求和植物代谢强度均不同,目前对挺水植物完整生长过程中沉积物氮组分及含量变化认识仍十分不足.本研究通过为期120d的沉积物柱芯培养和水槽模拟试验,探究巢湖芦苇恢复完整生长过程中沉积物总氮(TN)、无机氮(TIN)与可转化态氮(TF-N)的变化及其关键调控因子.结果表明,芦苇完整生长过程将持续激发沉积物氮活性,沉积物TIN与TF-N含量逐渐增加,而沉积物TN和非可转化态氮(NTF-N)含量显著降低.模拟试验期间,指数型增长的芦苇生物量提高了沉积物铵态氮(NH_4~+-N)和硝态氮(NO_3~--N)含量,但亚硝态氮(NO_2~--N)含量却逐渐降低;与第0天相比,第120天沉积物离子交换态氮(IEF-N)、碳酸盐结合态氮(CF-N)、铁锰氧化态氮(IMOF-N)和有机态及硫化物结合态氮(OSF-N)含量分别增加了 1.10、3.40、3.60和1.40倍,这主要受芦苇吸收利用、根系代谢强化根际沉积物氧化还原电势和改变pH微环境共同驱动.在第120天,沉积物NH_4~+-N和NO_3~--N含量急剧升高,分别是第90天的9.43和2.22倍,表明芦苇衰亡凋落过程将向沉积物释放大量的TIN,故需要综合采取湖泊物理—生态工程手段来有效管控芦苇枯落物,从而提升水生植被修复效果并构建长效稳态机制.  相似文献   

基于LSTM-BLS的突发气象灾害事件中公众情感倾向分析     

罗嘉  王乐豪  涂姗姗  宋鸽  韩莹 《南京气象学院学报》2021,13(4):477-483

近年来长短期记忆网络（LSTM）在文本情感倾向分析方面显示出一定优势,但LSTM提取特征时存在语义不完整、精度不高等问题.研究者往往通过引入卷积神经网络（CNN）来弥补这一缺陷,但仍然未考虑到单词之间的句法依存问题.本文将以增量学习算法为核心的宽度学习（BLS）与LSTM相融合,提出了LSTM-BLS文本情感分析模型,并以2020断崖式降温事件为例,对突发气象灾害发生时公众情感倾向进行分析.结果表明：与基线模型K-means和支持向量机（SVM）相比,LSTM-BLS模型精度分别提高17.23和13.46个百分点;与已有深度模型LSTM、CNN-LSTM相比,本文模型精度分别提高7.13和4.17个百分点.  相似文献