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111.
112.
泥沙沉降对长江水体富营养化相关因素的影响初探 总被引:5,自引:1,他引:5
针对三峡库区重庆段蓄水后,泥沙沉降对长江水体富营养化相关因素的影响进行了研究。三峡库区含沙量大,泥沙对水环境的影响不容忽视。为准确预测成库后三峡库区重庆段富营养化的发生,文章通过泥沙沉降对水质影响静态模拟试验,研究了长江原水的泥沙沉降对水体中叶绿素a、透明度、溶解性总磷、溶解性总氮、浊度等指标的影响。结果表明:三峡成库后泥沙更易沉降,引起水体浊度降低、透明度增大,这可能利于藻类的生长,导致叶绿素a的质量浓度增加,同时,泥沙沉降也使水体的溶解性氮磷比增大,对富营养化发生有抑制作用。 相似文献
113.
活性炭对焦化废水的吸附特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用活性炭对焦化废水进行吸附处理,考察了吸附时间、活性炭用量、pH值、吸附温度等工艺条件对处理效果的影响。结果表明,50 mL废水pH值为6,活性炭用量0.5 g,室温下吸附120 min后,焦化废水COD去除率达60%以上。该过程的吸附等温线可用Fre-undlich吸附等温式表示为:q=10-6.0 065c3.3 303;吸附热为26.35 kJ/mol;动力学方程可用班厄姆方程表示为:q=17.5-17.5exp(100.9053t-0.7839)。 相似文献
114.
近百年来鄱阳湖南部湿地景观生态格局演变 总被引:1,自引:0,他引:1
百年尺度上的景观生态格局演变对于区域可持续发展有着重要意义。为了研究鄱阳湖南部湿地长时间序列的变化规律,了解湖区湿地在不同时期的变化驱动因素。选取湿地分布较为集中的鄱阳湖南部作为典型区域,基于1930年代军事地形图、1979年和2015年Landsat卫星遥感影像数据,定量重建了近百年来3个时期的鄱阳湖南部湿地空间分布及其景观生态格局变化过程。结果表明,近百年来鄱阳湖南部地区总体湿地面积经历了先增加后减少的变化过程,即从1930s的1 386 km~2增加至1970s的1 655 km~2,随后减少至2010s的1 129 km~2,当前湿地面积较1970s减少了约31.8%。受城市化等外部驱动因素影响,近百年来研究区湿地密度变化空间差异显著,主要体现为研究区西部密度值下降、东部密度值上升;湿地空间格局变化的总体趋势是水面减少、陆地增加。NP(斑块数)在1930s—1970s期间呈下降趋势,在1970s—2010s期间呈增加趋势;PD(斑块密度)在2010s达到最大值(0.376);LPI在近百年间呈逐步下降趋势,2010s相较于1930s下降了52.8%左右,呈现出破碎化的趋势;AI(聚集度指数)在1970s达到最大值(89.357),但是LSI(景观形状指数)在总体上呈下降趋势,表明近百年来鄱阳湖南部湿地斑块的形状出现简单化的趋势。 相似文献
115.
为了保证环空带压气井生产阶段的井筒完整性,确定气井环空压力安全运行范围,建立了基于API RP 90-2推荐做法的环空带压安全评价方法,重点研究了气井环空带压临界控制值计算方法,提出了1套方便现场应用的环空压力管控图版,针对某环空带压气井进行了现场应用研究。研究表明:API RP 90是针对海上油气井环空带压安全评价的推荐做法,在API RP 90-2推荐做法发布以后已不再继续适用于陆上油气井;基于API RP 90-2的推荐做法考虑因素更为全面,推荐在陆上油气井使用;环空带压临界控制值不再是1个固定值,而是随服役时间增长以及相邻和自身环空压力变化等因素不断变化的值。 相似文献
116.
福建宁德晴川湾是闽东渔场的中心区域,但针对该区域鱼类群落结构的研究相对欠缺。本研究在2020年4月和10月开展了两次底拖网调查,旨在通过对晴川湾海域鱼类群落结构及其时空变动的分析,探究环境因子对该海域鱼类群落的影响。结果显示:本次调查共采集到鱼类11目29科49属55种,其中,30种为洄游性鱼类;春季优势种主要为孔虾虎鱼(Trypauchen vagina),秋季优势种为龙头鱼(Harpadon nehereus);多样性指数存在季节差异,具体表现为春季平均Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数(1.80和0.70)高于秋季(1.36和0.47),秋季的物种丰富度(2.70)显著高于春季(2.48);不同站位间各环境参数不存在显著差异,同一站位内春、秋两季的水温、盐度、溶解氧和叶绿素a等均存在显著差异。RDA排序结果显示,春季鱼类群落受叶绿素a浓度影响显著;秋季鱼类群落则受盐度、溶解氧影响显著。本调查填补了宁德晴川湾海域鱼业资源现状的空白,同时为该海域渔业资源的可持续利用和有效管理以及海区生态系统修复提供了参考依据。 相似文献
117.
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应用深度学习技术进行PM2.5浓度预测方法的研究,提出联合Transformer注意力机制的循环预测网络。模型的核心是多头注意力-长短期记忆网络(MH-LSTM),通过构建统一记忆单元捕捉时空特征关联。MH-LSTM单元使用LSTM联合Transformer注意力机制对时间变化和全局空间特征统一建模形成记忆信息。记忆信息“之”字流向跨越堆叠的MH-LSTM模块,高层记忆信息辅助下一时刻低层记忆信息的获取。应用该模型结合河北省生态环境监测中心提供的PM2.5浓度数据开展预报试验,结果表明,相对于卷积LSTM网络(ConvLSTM)、预测循环神经网络(PredRNN)、双重记忆网络(MIM),该模型预测的平均绝对误差分别减小了18.13%、10.23%、9.62%,实现了同时捕捉PM2.5浓度的时空相关性,具有更优预测性能。 相似文献