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长江口扁担沙动力地貌变化过程研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
河口浅滩不仅为人类提供宝贵湿地资源,而且是调控河势演变的重要因素。研究河口浅滩动力地貌演变规律对航道整治、湿地生态开发及岸堤防护等具有重要价值。本文利用最近150多年的长江口历史海图资料、实测水深与水文泥沙数据,分析长江口南支最大的浅滩—扁担沙动力地貌演变格局及其变化机制。结果表明:(1) 1860?2016年期间,扁担沙反复历经淤积?冲刷?淤积,浅滩由最初水下阴滩发育出露而形成纺锤状沙体,随后演变为细长扁担状,沙尾切滩成爪状沙体,下扁担沙则伴随爪状缝隙被不断填充而淤长;(2)自1954年洪水到目前,扁担沙?2 m、?5 m等深线包络的面积与体积整体上均呈现增长态势,其中面积年均增长率分别为0.88 km2/a和0.81 km2/a,体积年均增长率分别为1.3×106 m3/a和5×106 m3/a;扁担沙浅滩在不同时期冲淤变化不同,其中1998年出现大幅度冲刷,平均冲刷厚度达到1.4 m;(3)扁担沙体积变化和长江入海泥沙的增减无直接联系,但与入海径流量的变化密切相关;(4)白茆沙“南强北弱”的河势、南北港分流工程以及东风西沙水库的建立导致扁担沙向北推移。  相似文献   
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全球日益增多的海滩垃圾,不仅造成海洋环境污染,严重威胁海洋生态系统健康,也对生物栖息地有着不可估计的影响。如何高效准确地对海滩垃圾进行监测和识别,是处置海滩垃圾过程的技术难点之一。基于此,本文以长江口南汇边滩为实验区,通过在海滩上设置常见垃圾样品,随后利用激光雷达记录的全波形数据和BP神经网络模型,以快速鉴别海滩垃圾类型。结果表明:基于激光雷达提取的垃圾全波形数据中回波振幅和回波宽度的差异,可用来识别海滩垃圾。构建的BP神经网络可有效将海滩垃圾分为泡沫类、布类、金属类、纸类及塑料类,最高识别率达到79%。此外,由于不同材质海滩垃圾的原材料成分存在相似或同质,会对精确识别区分垃圾类型造成一定的干扰,从而影响神经网络的识别率。可见,将激光雷达应用于识别海滩垃圾,为海滩垃圾的监测提供了新的方法。  相似文献   
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