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1.
叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70~1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著. 相似文献
2.
通过采用LS-DYNA动力学有限元程序,模拟210 m钢筋混凝土烟囱的控制爆破拆除倒塌过程。采用数值模拟方法,不仅可以对控制爆破拆除工程中构筑物倾倒、破坏的重要影响因素进行分析,对有关理论研究结果的正确性和有效性进行验证,还能优化爆破拆除方案、预测实际爆破拆除效果,提高爆破拆除设计与施工的经济性、可靠性和安全性。 相似文献
3.
目的 分析某型飞机外翼5—8肋油箱区结构不同程度损伤的原因,制定修复方案。方法采用受载分析、有限元仿真计算、静力试验数据分析等强度计算方法分析损伤产生的原因,采用扫描电子显微镜和光学显微镜对磨痕形貌进行观测等失效分析,对损伤结构件开展失效模式分析,根据损伤原因及失效模式制定科学简便的修复方案,同时对损伤长桁采取的修补措施进行强度校核。结果 通过对外翼油箱充压破坏理论分析、有限元仿真计算、静力试验数据反推,并结合飞机实际损伤情况,得出油箱破坏理论分析危险薄弱部位与真实破坏情况一致的结论。有限元仿真计算最危险结构部位与实际结构首先发生破坏部位吻合,可作为深入制定修复方案及推测实际加载压力的依据。通过静力试验数据反推、结构实际损伤及有限元仿真计算结论得出,外翼5—8肋结构出现损伤时油箱施加压力约0.5 MPa,针对损伤制定了更换外翼油箱内部第5—8肋损伤结构和贴补加强损伤长桁的修理方案,经结构强度校核,满足设计要求。结论 分析认为外翼5—8肋油箱区结构损伤原因为油箱压力超过设计值导致结构过载断裂,采用贴补加强修理损伤长桁和更换第5—8肋损伤结构的修复方案能够满足强度设计要求,可指导同类飞机类似结构损伤故障的原因分析和修理,提醒同类飞机维修人员在飞机维护时应关注外翼油箱压力超压问题。 相似文献
4.
利用静态箱-气相色谱法对夏季(7月、8月和9月)长江河口湿地芦苇植被CO_2、CH_4和N_2O的叶面通量、茎秆扩散速率以及沉积物通量的日变化进行研究。结果显示,通过芦苇叶片排放的N_2O与CH_4的量分别为2.99μg/(m~2·h)和15.36μg/(m~2·h),CO_2则呈现白天吸收(-120.86 mg/(m~2·h))、夜间排放(69.39 mg/(m~2·h))的特点。芦苇茎秆N_2O、CH_4和CO_2平均扩散速率分别为1.96μg/h、142.45μg/h和10.69 mg/h,沉积物平均排放通量为N_2O 8.18μg/(m~2·h)、CH_41.58 mg/(m~2·h)、CO_2169.66 mg/(m~2·h)。芦苇茎秆和沉积物界面CH_4和CO_2的排放均呈现出明显的"单峰型"昼夜变化规律,其排放峰值集中在日照及温度最高的9:00至15:00。芦苇植株是影响温室气体排放变化的因素之一。芦苇植株在光合作用下吸收CO_2并促进CH_4的排放,而芦苇发达的根系及茎秆是温室气体排放的主要途径。同时,Pearson相关性分析表明温度对芦苇群落CH_4和NO2的排放影响显著,但与CO_2通量的相关性不明显。土壤氧化还原电位对3种气体的排放均有显著影响。 相似文献
5.
对北京中央电视塔周围25 km2区域电磁环境质量分别进行了射频的网格法手工监测和车载巡测自动监测,通过SPSS软件等对两种监测方法获取的数据进行了统计对比分析,发现两组数据在总体水平及数值分布特征上较为接近,因此车载巡测监测可以替代网格法监测。以车载巡测数据为基础,绘制了实测数据的道路电磁地图,利用插值法绘制了区域电磁地图,对区域电磁环境质量进行了直观表征。从回应公众关注和城市电磁规划出发,建议今后可利用车载巡测监测加强时域和频域的监测。 相似文献
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10.
对有关4-氨基安替比林萃取光度法测定挥发酚的实验用水、显色剂4-氨基安替比林的提纯和保存、苯酚贮备液的稳定性、分析操作中的有关注意事项以及标准曲线和工作曲线的准确使用等问题作了较为系统的归纳总结. 相似文献