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干容重是沉积学研究中用于计算物质通量的一个重要参量,对于正确认识沉积物的收支平衡、源汇通量以及地貌演化等问题具有重要意义。然而,干容重的分析流程和计算方法仍然缺乏统一的规范,导致干容重的取值不尽合理,影响了沉积学研究的定量化和精准度,这个问题需要引起足够的重视。本文选取了东海内陆架的表层沉积物和柱状沉积物,运用实验测试和间接公式计算两种方法获得了沉积物的干容重,对比分析了两种方法的精准度。研究发现,东海内陆架的细颗粒沉积物的干容重的数值范围是1.1—1.5g/cm~3;影响沉积物干容重的主要因素是沉积物的成分与粒度,前者通过颗粒态物质的密度起作用,后者通过孔隙度来影响。建议:干容重的分析测试工作应在采样后尽快完成;运用干容重进行沉积通量计算时,应根据沉积物的平均粒度和孔隙度的空间变化选择合适的数值,以获得更加合理的结果。 相似文献
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为研究珠海市海域地形演变,基于2005~2014年海图资料提取了两期水深点和等深线,对比选取最优插值方法,构建珠海市海域水下地形变化图,分析研究区的冲淤变化。结果表明:(1)2005~2014年珠海市海域的0m和2m等深线比10m等深线变化剧烈,变化集中在近岸区域,说明人类改造活动占主导地位;(2)经不同区域冲淤统计和代表性断面分析可得,9年间海底淤积量大于冲刷量,淤积区域集中在澳门港至淇澳岛附近,港珠澳大桥建设为主导因素;冲刷区域集中在崖门水道、进海航道和高栏港附近,港口清淤及航道疏浚为主导因素。 相似文献
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为探讨气候变化、人类活动(植被变化和水库修建活动)对入海水沙变化的影响,运用HydroTrend3.0.4水文模型,对1958—2012年,3种情景模式(气候变化、人类活动以及气候变化和人类活动共同驱动下)鸭绿江流域的入海水沙进行模拟,定量估算出流域气候变化和人类活动对入海水沙通量的影响。研究表明1958—2012年间气候变化驱动、人类活动驱动以及两者共同作用的流域年入海径流量分别为264.5×10~8、264.3×10~8和263.7×10~8 m~3/a,年入海输沙量达到5.53、1.62和1.59Mt/a,而流域多年实测入海径流量与输沙量分别为259.2×10~8 m~3/a和1.48Mt/a。气候变化驱动下,不同年际间的降雨量变化(即暴雨和干旱的频率和强度)是导致鸭绿江流域年均入海径流量变化的最主要原因,而频发的山洪是年均入海输沙量变化的主导因素。气候与人类活动共同作用下,流域不断加剧的人类活动成为鸭绿江流域年入海输沙量变化的主导因素。流域人类活动对入海输沙量变化的贡献量为3.94Mt/a,其中流域植被变化导致水土流失量增加1.20Mt/a,而流域大坝拦截了5.14Mt/a的入海沉积物,76.4%的入海沉积物被鸭绿江流域的梯级水库所拦截。因此,估算1940年鸭绿江流域修建水库前,其入海输沙量达到6.73Mt/a,约为现在鸭绿江入海输沙量的5倍。 相似文献
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野外地质露头的观察、研究能够最直接、最有效地获取地下地层信息,为地质科学研究提供最直观、最真实的一手地质资料。然而传统的露头研究,尤其针对大坡度、人员无法到达区域的露头研究,主要依赖坡底部考察、测量和拍照等方式记录露头信息,难以精细、准确地表征整个地质体。消费级无人机具有机动性好、适应性强和成本低等优势,且能够近距离、多视角、变高度地获取露头影像。本研究对无控制点情况下的大坡度地质露头影像采集方法与模型构建精度进行探讨,利用消费级无人机垂向航线采集影像,然后构建模型。结果证明倾斜摄影测量技术结合消费级无人机能够有效地构建具有毫米分辨率精度的大坡度地质露头模型。构建的模型具有分辨率高、分辨率均一、量测精度可达毫米等特点,可有效降低野外考察的工作难度,降低人员安全风险,真实准确地复现野外大坡度露头情况,为大坡度露头剖面解译、分析和量测提供真实可靠的数据基础。 相似文献
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针对卫星影像难以获取大坡度地质露头数据、传统分类方法无法有效利用影像信息导致地质露头剖面岩性分类精度较低等问题,本文通过无人机遥感技术获取高精度野外大坡度地质露头数据,并提出了一种多尺度混合特征网络模型。研究结果表明:无人机与贴近摄影测量技术相结合的方法在采集地质露头数据的应用中具有较强的可行性;多尺度混合特征网络模型能够有效地提取无人机多光谱影像中的光谱特征和空间特征,实现了大坡度地质露头岩性的高精度分类。以云台山地质公园某露头为例,本文模型的总体分类精度可达89.91%,Kappa系数可达0.85,相比于传统的机器学习算法SVM和MLC精度提高接近15%,相比于Inception V3和ResNet18总体分类精度提高约10%,相比于Hybrid CNN总体分类精度提高1.5%。 相似文献
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舰船目标检测是进行海上目标监管,保障海上权益的重要手段。本文在SSD(single shot multibox detector)算法的基础上,利用残差网络(ResNet,residual network)作为骨干网络构建SSD模型,将改进后的SSD算法应用于卫星视频舰船目标检测,该算法采用残差连接替换原本的级联方式,加强前后特征之间的联系,减少模型参数,在保证检测精度的同时提高检测速度。在本文构建的数据集上进行实验,结果表明,改进后的SSD算法在测试集上的均值平均精度(mAP,mean average precision)为93%,比原始SSD算法提高了5.31%,充分证明了该方法对于提升SSD模型性能的有效性。使用“吉林一号”视频03星图像进行验证,结果表明,该算法能够较准确地检测到舰船目标,可为海上复杂环境条件下的舰船实时检测提供参考。 相似文献
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基于GOCI数据渤海海冰厚度算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于GOCI数据提取渤海海冰厚度方法并将其应用于2014年-2015年冬季渤海海冰厚度动态变化监测。首先基于高时间分辨率的GOCI数据建立GOCI短波宽带反射率与各波段反射率模型,然后建立海冰厚度与GOCI短波宽带反射率模型,并将此模型应用于渤海海冰厚度监测,最后通过基于MODIS数据、热动力学模型(Lebedev和Zubov模型)反演获得的海冰厚度以及实测海冰厚度数据对实验结果进行验证。实验结果表明:基于GOCI数据建立海冰厚度模型所反演的海冰厚度与基于MODIS数据反演的海冰厚度以及Lebedev和Zubov模型具有较高相关性(R2>0.86),而且反演结果接近实测数据(RMS为6.82 cm)。 相似文献
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通过对北黄海中北部31个表层样和LD柱样中的沉积物总有机碳、总氮、碳稳定同位素、氮稳定同位素和木质素的测定,分析了该区域有机物的来源、分布特征及其对人类活动和流域变化的响应.结果表明,辽东半岛东岸泥质区表层沉积物中的有机物整体上以海源为主,陆源有机物则主要来自近岸中小河流的输入.C/N比值、沉积物干样中的木质素含量∑8值和有机碳中的木质素含量Λ8值均呈现出随离岸距离增加而逐渐减小的趋势,表明陆源有机物含量由陆向海逐渐减少;受C4植物的影响,δ13C值在辽东半岛东岸泥质区的近岸地区更加正偏.木质素参数S/V比值、C/V比值和木质素酚类单体植被指数(ILPV)进一步表明,陆源有机物主要来自被子植物的草本组织和木本组织.LD柱样的参数变化显示,1780年以前,辽东半岛东岸泥质区沉积环境稳定,人类活动干扰较少,且沉积物中的有机物主要来自海源有机物的贡献;1780–1865年,受人类活动的影响,径流输入的陆源碎屑含量先增加后减少,导致有机物含量呈现出相同的变化;1865年以后,由于养殖和港口建设等经济活动导致水体富营养化,来自海源有机物的贡献增加,进而造成有机物含量上升.此外,木质素降解参数(Ad/Al)S和P/(V+S)显示研究区木质素经历了较高程度的氧化降解和去甲基或去甲氧基降解. 相似文献