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通过研究长江天鹅洲白鱀豚国家级自然保护区长江段浮游动植物群落组成及其与环境因子之间的关系,揭示长江干流浮游植物群落的结构特征,以期为该区域生态系统保护与研究工作提供基础资料和科学依据。2014—2015年按季节分四次在干流沿途设置的10个采样点开展了浮游植物调查,并同步开展水温、溶解氧、总磷等水质因子监测,并采用典范对应分析(canonical correspondence analysis,CCA)研究了不同季节浮游植物群落结构变化及其与环境因子的关系。结果表明:浮游植物种类以硅藻、绿藻和蓝藻为主;全年来看生物量组成主要是硅藻和隐藻,不过春秋季时蓝绿藻密度组成占优。CCA分析则进一步显示浮游植物群落组成四季变化明显,其中磷酸盐、溶解氧和氧化还原位等水质因子对春季浮游植物群落结构存在显著的影响,但是夏冬季的浮游植物群落变化则可能是水文情势等条件起到了重要作用。 相似文献
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大型地下洞室在施工过程中,围岩稳定问题是最主要的工程地质问题之一,以裂隙硬质岩体为主的洞室工程,围岩稳定问题中以块体稳定问题最为典型,块体组合模式更是此类问题分析的关键所在。本文选取滇中引水工程石鼓水源地下泵房为研究题材,主要通过地表测绘及钻孔揭露结构面发育特征等,结合关键块体理论及立体几何学基本理论,从块体空间几何构成结合变形破坏方式,初步归纳出地下泵房部位块体模式主要有:(1)滑塌失稳;(2)坍顶、掉块两种基本破坏模式,以及单滑面型楔体、双滑面型楔体、正锥型楔体、斜锥型楔体及单缓切面薄版型等5种典型的基本单体和组合块体模型。从宏观上对泵房区块体组合进行了初步预判,为围岩稳定综合评价奠定了基础,可为其它工程相类似的裂隙硬质岩体洞室块体组合分析提供参考意义。 相似文献
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2013年8月28日、31日, 云南迪庆藏族自治州香格里拉县、德钦县、四川省甘孜藏族自治州得荣县交界地区连续发生5.1级、5.9级地震.为了查明此次地震的影响破坏程度, 进行了地震现场建筑物震害考察并对震中附近断裂进行了野外构造地质剖面调查.两次地震在短时间内并在相近位置连续发生, 造成了此次云南香格里拉、德钦-四川得荣交界地震比以往同级地震的破坏程度要高, 地震烈度最高为Ⅷ级, 有感范围大, 5.9级地震宏观震中大致处在整个灾区破坏最严重的奔子栏镇争古村一带(28.20°N, 99.36°E), 距离地震微观震中约5.1km.等震线沿德钦-中甸断裂呈北西向分布, 近似为椭球状, 结合此次地震震中附近区域现场断裂调查、震源机制解数据以及地震余震空间分布特征, 初步推断此次地震的发震构造为德钦-中甸断层, 其主要表现为一次以正断为主兼有左旋走滑错动的地震事件. 相似文献
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基于COI基因序列的太湖新银鱼遗传多样性 总被引：3，自引：0，他引：3
利用线粒体细胞色素C氧化酶I(COI)分子标记分析长江中下游太湖新银鱼(Neosalanx taihuensis)8个地理种群132个样本的遗传多样性.该基因630 bp片段的碱基序列共检出8个核苷酸变异位点(变异率1.27%),其中局域性单倍型居多(75%),群体单倍型多样性较高(h=0.576±0.036),而核苷酸多样性较低(π=0.00112±0.00204).不同地理种群遗传多样性差异显著:有人工移植历史种群遗传多样性较高、隔离度较高的种群遗传多样性较低,但大部分的遗传变异来自于种群内(54.83%),反映出地理隔离和人为干扰对太湖新银鱼遗传格局影响显著.研究表明COI基因适于银鱼科鱼类物种鉴别和系统发育研究,同时可为同种种群间遗传关系分析提供一定的信息. 相似文献
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长江天鹅洲故道是长江江豚首个迁地保护区,其中充足而适口的饵料鱼类资源是长江江豚种群健康发展的保障。为此,根据2017年10月—2021年4月对长江天鹅洲故道进行的7次鱼类调查数据,结合禁捕前的历史数据,对其鱼类群落结构演变进行了分析,并针对长江江豚饵料鱼的供应状况对天鹅洲故道内鱼类资源管理提出了建议。调查期间,共采集到鱼类57种,其中,蒙古鲌(Culter mongolicus)、鲢(Hypophthalmichthys molitrix)和鳙(Aristichthys nobilis)等大中型鱼类生物量明显增加,而?(Hemiculter leucisculus)和似鳊(Pseudobrama simoni)等小型鱼类生物量呈现下降趋势。鱼类群落优势种逐渐由太湖新银鱼(Neosalanx taihuensis)、短颌鲚(Coilia brachygnathus)和?等小型鱼类转变为鳙、蒙古鲌和拟尖头鲌(Culter oxycephaloides)等大中型鱼类,尤其是新近出现的拟尖头鲌种群发展迅速。同时,短颌鲚和?等小型鱼类的体重在减小,而鲢、鳙等大中型鱼类规格在持续提高。长江江豚以小... 相似文献
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变化检测旨在观测地物在不同时序中的表达差异。深度学习已成为实现这一任务的主流手段,现有基于深度学习的遥感变化检测方法中,普遍更专注于对图像中的深度特征进行学习,而忽略了不同层级特征之间语义优势及差距,从而导致检测性能不足。为此,本文提出了一种联合空间约束与差异特征聚合的变化检测网络,通过控制特征信息在网络中的流动,消除检测对象底层特征和高层语义信息之间差异性,提高预测结果的质量。首先,利用孪生网络并结合特征金字塔结构生成多尺度差异特征;然后,使用所提出的坐标自注意力机制(CSAM)对低层特征进行空间约束,强化对变化区域边缘结构及精确位置的学习,并结合经典的卷积注意力模块充分捕捉上下文变化信息;最后,使用门控融合机制提取通道关系,控制多尺度特征的融合,以生成边界清晰、内部完整的变化图像。在变化检测数据集CDD和LEVIR-CD上对本文方法进行了试验,与已有变化检测网络模型进行比较,本文方法在不同场景下均表现出最佳的检测效果。 相似文献
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