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琵琶湖是日本第一大淡水湖,20世纪60年代以来,由于经济的发展,湖水水质逐步变坏。1977年湖的北部出现赤潮,1 983年湖的南部出现了湖泊富营养化的产物微囊藻。多年来,在深水区湖水温度分层情况下,叶绿素α或浮游植物主要分布在湖的表层。但在1 994年夏季降雨量极少的情况下,在深水区叶绿素α或浮游植物主要分布在温跃层的附近,这种现象在琵琶湖是罕见的。分析发现叶绿素的峰值在湖水温度分层时出现在温跃层的上部,而且底边界层同时出现了低溶氧和高浊度的现象。叶绿素α和溶氧、浊度的对应关系表明温跃层是一光合成活跃的区间。本文通过流体力学方程计算,结果表明随着温度的降低,粘滞力就会增加,在温跃层出现了随水深增加,粘滞力急剧增大的情况。由此可见颗粒物在温跃层顶的上部沉降速度比温跃层内快,因此颗粒物高浓度出现在温跃层内。计算结果同时发现,在水深10~20 m(对应于温跃层),分子扩散系数最小,一旦颗粒物进入这一区间就不易扩散出去。由于温跃层是一分子扩散系数小、粘滞力高的区间,所以温跃层是颗粒物和营养盐的富集区,出现了藻类和叶绿素浓度的峰值。 相似文献
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贵州喀斯特地区河网分布规律及其主控要素分析 总被引:3,自引:0,他引:3
为揭示喀斯特地区河网的空间分布规律及其与主控自然要素的关系,运用GIS为主要分析手段,以贵州为研究样区,通过数字矢量化1∶5万水系图、降雨量分布图、地貌类型图、坡度图、岩性图等,进行空间叠加分析,定量计算了不同类型区河网密度值,分析了贵州河网的空间分布特点。结果表明:贵州平均河网密度为781.84m/km2,受构造运动影响较为明显,整体呈现出"东密西疏"的特点。非碳酸盐岩地区河网密度为1000.43 m/km2,石灰岩地区为597.16 m/km2,白云岩地区为779.41m/km2,河网密度与岩性具有明显的相关性,非碳酸盐岩地区河网密度要远远高于碳酸盐岩地区,白云岩地区河网密度高于石灰岩地区;在垂直空间上,坡度≤2°时,河网密度最大,为1237.36m/km2,而坡度≥25°时,河网密度为379.37m/km2,随着坡度的增加河网密度明显降低。 相似文献
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随着生产技术的发展,特别是现代化大生产的发展,事故不仅造成了重大的经济损失,还导致了严重的社会问题.据资料显示:世界各国平均每年事故经济损失大约相当国民生产总值GDP的2.5%~4%.我国的特大事故平均3天1起,特别重大事故平均一周一次,每年因事故死亡13万多人,伤残70多万人,经济损失超过2500亿,相当GDP的2.5%.面对严峻的安全形势,公众和社会对安全的期望和要求越来越高,希望用合理高效的安全投入和方式来达到令人满意的安全水平. 相似文献
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为了精确有效地提取声波法检测气井环空液位的回波周期,在分析环空中测试波的传播特征及基音周期检测的基础上,提出1种基于检测信号短时自相关函数(ACF)及平均幅度差函数(AMDF)的液面回波周期提取方法;利用自主搭建的室内模拟实验系统开展了不同初始环空压力下环空液位检测实验;对检测信号进行中心削波处理并计算ACF/AMDF,提取出液面回波周期并与理论计算值对比分析;同时分析了现场环空液位检测信号,提取其回波周期。研究结果表明:提出的新方法能有效地用于提取环空液面回波周期;室内实验中,该方法最大误差绝对值为1.54%;该方法能够有效抑制液面回波信号中的随机噪声及接箍反射波等,处理后的信号曲线在回波周期处峰值更加突出、集中,而在其他位置更加平滑,提高了对液面回波周期特征的辨识能力。 相似文献
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SO2污染对农业害虫的间接影响 总被引:3,自引:0,他引:3
用开顶式熏气罩研究了SO2污染对粘虫、黄地老虎、小菜蛾、桃蚜、萝卜蚜和豆蚜等农业害虫的影响.结果表明,适度SO2污染显著地促进了这些昆虫的生长和/或繁殖,但高浓度SO2污染对它们有明显的不良影响,这种作用是通过食料植物间接发生的.这些昆虫对适度SO2污染的反应因种类而异:3种鳞翅目昆虫表现为幼虫的平均相对生长速率(MRGR)明显加快,成虫繁殖力变化不大;3种蚜虫主要表现为成蚜的繁殖力大幅度提高.若蚜(除豆蚜外)的MRGR也显著增加.对被处理食料植物营养成分的分析表明,SO2污染诱导的蛋氨酸相对含量变化可能是它产生这些间接影响的重要原因. 相似文献
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今年初,河北省委、省政府推出了节能减排“双三十”工程,30个重点县(市、区)和30家重点企业在河北省十一届人大一次会议上向全体代表作出节能减排承诺,3年内完成目标任务,未完成目标的县(市、区)主要负责人引咎辞职,国有企业法人代表就地免职,民营企业依法责令停产整治。 相似文献
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应用多种机器学习算法进行时空耦合从而建立一种新的多模式集合预报订正算法(简称“ET-BPNN算法”),对4种常规污染物(NO2、O3、PM2.5和PM10)的空气质量模型预报结果进行订正. 订正方法分为两步,第一步中利用随机森林、极端随机树和梯度提升回归树3种机器学习算法,采用4个空气质量数值预报模式(CMAQ、CAMx、NAQPMS和WRFChem)的多尺度污染物浓度预报数据、中尺度天气模式(WRF)的气象因子预报数据(包括2 m温度、2 m相对湿度、10 m风速、10 m风向、气压和小时累计降水量)以及污染物浓度观测数据作为训练集,训练结果进入基于均方根误差的择优选择器,选取3种机器学习算法中优化效果最好的算法;在第二步中利用了BP神经网络算法,通过加权平均获得集合模式订正预报结果. 结果表明:①与模式集合平均算法相比,ET-BPNN算法使NO2、O3、PM2.5和PM10浓度预报值与观测值之间的均方根误差分别减小了30.4%、18.9%、43.3%和38.1%. ②ET-BPNN算法的优化效果较随机森林、极端随机树和梯度提升回归树3个机器学习算法有明显提升,与极端随机树算法相比,ET-BPNN算法使NO2、O3、PM2.5和PM10浓度预报值与观测值之间的均方根误差分别降低了42.7%、20.1%、19.7%和9.7%. ③在易发生污染的秋冬季,ET-BPNN算法对PM2.5浓度的预报具有明显的优化效果,此外该算法明显缩小了不同站点预报和不同预报时效之间的偏差,具有较好的鲁棒性. ④对O3和PM2.5浓度预报而言,经ET-BPNN算法优化后的预报结果能够更好地把握污染过程,对污染物峰值浓度的预报也较模式集合平均算法更准确. 研究显示,ET-BPNN算法提高了空气质量模式对污染物浓度的预报效果. 相似文献