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31.
在中国南华系层型剖面优选区之一——湘黔桂交界区,富禄间冰期可再分为3个相对较暖热的气候阶段(间冰段)和2个相对寒冷的气候阶段(冰段),即(自老而新):三江间冰段、龙家冰段、烂阳间冰段、两界河冰段、大塘坡间冰段。相应地,富禄间冰期沉积地层——富禄组可分5个段,即:三江段、龙家段、烂阳段、两界河段、大塘坡段。另外,对古城组和铁丝坳组层型的湖北长阳古城剖面、贵州松桃大塘坡剖面和相关资料的再研究揭示,“古城组”和“铁丝坳组”都是富禄间冰期晚冰段(即两界河冰段)的沉积,均不宜替代长安组作为南华纪早冰期沉积的代表。 相似文献
32.
Summary. Due to the foreground extinction of the Milky Way, galaxies appear increasingly fainter the closer they lie to the Galactic
Equator, creating a “zone of avoidance” of about 25% in the distribution of optically visible galaxies. A “whole-sky” map
of galaxies is essential, however, for understanding the dynamics in our local Universe, in particular the peculiar velocity
of the Local Group with respect to the Cosmic Microwave Background and velocity flow fields such as in the Great Attractor
region.
Various dynamically important structures behind the Milky Way have only recently been made “visible” through dedicated deep
surveys at various wavelengths. The wide range of observational searches (optical, near infrared, far infrared, radio and
X-ray) for galaxies in the Zone of Avoidance are reviewed, including a discussion on the limitations and selection effects
of these partly complementary approaches. The uncovered and suspected large-scale structures are summarized. Reconstruction
methods of the density field in the Zone of Avoidance are described and the resulting predictions compared with observational
evidence. The comparison between reconstructed density fields and the observed galaxy distribution allow derivations of the
density and biasing parameters and b.
Received 4 April 2000 / Published online 18 July 2000 相似文献
33.
34.
钻井液流变性是钻井液流动和变形的特性,对于携带与悬浮岩屑、提高钻进速度至关重要,准确掌握钻井液流变参数是保证井眼清洁与高效钻进的前提。提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的钻井液流变参数智能识别方法,通过磁力搅拌产生稳定的钻井液流动图像,利用多种数据增强方法增加图像数量并建立数据库,增强模型的鲁棒性和泛化能力。优化AlexNet卷积神经网络算法,构建钻井液流变参数识别模型。将数据库划分为训练集:验证集:测试集=7:2:1,对训练集进行迭代训练并通过验证集调整参数获得最佳拟合模型。此外,运用混淆矩阵、卷积核可视化技术和类激活技术(Gradient-weighted Class Activation Mapping,Grad-CAM)对模型进行多方位评估。结果表明:(1)钻井液流变参数识别模型对钻井液塑性黏度测试的宏精确率为95.2%,宏召回率为94.7%,宏
35.
集群产业优势对区域品牌形成的作用机理研究——以温州典型产业集群为例 总被引:1,自引:0,他引:1
为了获得集群产业优势与区域品牌形成之间的作用机理,在回顾大量相关文献的基础上,从理论层面推导出集群产业优势的构成维度;通过对温州集群品牌的深访研究,获得维度构成和测量指标,印证和修正理论模型,开发量表和设计问卷;并以温州典型产业集群为例,对影响区域品牌形成的集群产业优势进行实证研究。结论证实集群产业优势的4个维度(成本优势、产品优势、创新优势和营销优势)对区域品牌形成均具有显著作用。 相似文献
36.
土壤氮、盐浓度对盐角草(Salicornia europaea)生长发育及氮素吸收的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以盐生植物盐角草(Salicornia europaea)为材料,以NaCl模拟不同盐度环境,盆栽试验了氮(0.3g·kg-1,N1;0.6g·kg-1,N2;1.2g·kg-1,N3;2.4g·kg-1,N4)、盐(2.5g·kg-1,S1;5.0g·kg-1,S2;7.5g·kg-1,S3)处理对其生长发育及氮素吸收利用的影响。结果表明:(1)不同盐度下施氮均可以显著促进盐角草的生长,地上部干质量均在N2处理下达到最大,而株高均在N1时达到最高,且施氮对盐角草生长的影响与盐度有关;(2)不同盐度环境下施氮所能达到的最高干物质产量及最高施氮限量不同,表现为S3S1S2,随着施氮量的增加,氮素生产力与氮素农学利用效率均表现出下降的趋势;(3)施氮显著增加了盐角草各器官含氮量及氮吸收量,同一施氮水平下盐角草各器官含氮量及氮吸收量均表现为同化枝茎根;(4)同一施氮水平下,随着盐度的增加,盐角草同化枝渗透势显著下降,同一盐度环境下,随着施氮量的增加,同化枝渗透势呈现出下降趋势,渗透调节能力增大;(5)3个盐度环境下,施氮均增加盐角草同化枝光合色素含量,从而提高光合效率,增强其对盐渍环境的适应能力。 相似文献
37.
米槠次生林内4种植物叶片DOM的数量和质量特征 总被引:1,自引:0,他引:1
选取福建省三明市米槠次生林内的4种植物,即米槠(CAC),木荷(SCS),山杜英(ELS),芒萁(DID)为研究对象,对其叶片进行了室内淋溶处理,并分析了淋溶液中的可溶性有机碳(DOC)和可溶性有机氮(DON)含量及pH值,芳香性指标(AI)和荧光效率指数(Feff)等,以揭示其淋溶液中可溶性有机质(DOM)的数量和质量特征。结果表明:4种植物叶片DOM含量总体随淋溶次数的增加逐渐减小,其中首次淋溶后淋溶液中的DOC和DON含量最大,分别占总淋溶量的平均值为67.90%和44.51%;淋溶液中前3次DOC和DON淋溶量总和分别占10次淋溶总量的87.40%~94.77%和68.46%~72.49%;且前3次淋溶次数间呈极显著差异(P0.01),其后差异性不显著。DOM的pH值和光谱指标随着淋溶次数的增加逐渐上升.总体上乔木树种DOM的数量和质量比林下植被要高,这是由于乔木树种的DOM含有更多的养分和芳香类和腐殖化的高分子量化合物,而林下植被的DOM含有较多低分子量化合物和易分解组分。 相似文献
38.
南极洲纳尔逊冰帽的某些动力学特征* 总被引:2,自引:0,他引:2
纳尔逊冰帽是南设得兰群岛的一个小冰帽,受海洋性气候影响冰帽上降水丰富,冰温较高。冰帽表面运动速度完全由冰帽表面形态和冰帽底床形态所控制,其中E剖面更为复杂。冰帽驱动应力基本小于100kPa.由V/Z~Za曲线得到在V/7为0.6~3×10-9范围内的流动参数:n约为1;B≈4.3×1010dynescm-2sec.这表明在低应力区,冰体流动更接近牛顿流体。 相似文献
39.
Capacity of soil loss control in the Loess Plateau based on soil erosion control degree 总被引:4,自引:0,他引:4
Haidong Gao Zhanbin Li Lianlian Jia Peng Li Guoce Xu Zongping Ren Guowei Pang Binhua Zhao 《地理学报(英文版)》2016,26(4):457-472
The capacity of soil and water conservation measures, defined as the maximum quantity of suitable soil and water conservation measures contained in a region, were determined for the Loess Plateau based on zones suitable for establishing terraced fields, forestland and grassland with the support of geographic information system (GIS) software. The minimum possible soil erosion modulus and actual soil erosion modulus in 2010 were calculated using the revised universal soil loss equation (RUSLE), and the ratio of the minimum possible soil erosion modulus under the capacity of soil and water conservation measures to the actual soil erosion modulus was defined as the soil erosion control degree. The control potential of soil erosion and water loss in the Loess Plateau was studied using this concept. Results showed that the actual soil erosion modulus was 3355 t?km-2?a-1, the minimum possible soil erosion modulus was 1921 t?km-2?a-1, and the soil erosion control degree was 0.57 (medium level) in the Loess Plateau in 2010. In terms of zoning, the control degree was relatively high in the river valley-plain area, soil-rocky mountainous area, and windy-sandy area, but relatively low in the soil-rocky hilly-forested area, hilly-gully area and plateau-gully area. The rate of erosion areas with a soil erosion modulus of less than 1000 t?km-2?a-1 increased from 50.48% to 57.71%, forest and grass coverage rose from 56.74% to 69.15%, rate of terraced fields increased from 4.36% to 19.03%, and per capita grain available rose from 418 kg?a-1 to 459 kg?a-1 under the capacity of soil and water conservation measures compared with actual conditions. These research results are of some guiding significance for soil and water loss control in the Loess Plateau. 相似文献
40.
Yibin Ren Huanfa Chen Tao Cheng Yang Zhang Ge Chen 《International journal of geographical information science》2020,34(4):802-823
ABSTRACTThe spatio-temporal residual network (ST-ResNet) leverages the power of deep learning (DL) for predicting the volume of citywide spatio-temporal flows. However, this model, neglects the dynamic dependency of the input flows in the temporal dimension, which affects what spatio-temporal features may be captured in the result. This study introduces a long short-term memory (LSTM) neural network into the ST-ResNet to form a hybrid integrated-DL model to predict the volumes of citywide spatio-temporal flows (called HIDLST). The new model can dynamically learn the temporal dependency among flows via the feedback connection in the LSTM to improve accurate captures of spatio-temporal features in the flows. We test the HIDLST model by predicting the volumes of citywide taxi flows in Beijing, China. We tune the hyperparameters of the HIDLST model to optimize the prediction accuracy. A comparative study shows that the proposed model consistently outperforms ST-ResNet and several other typical DL-based models on prediction accuracy. Furthermore, we discuss the distribution of prediction errors and the contributions of the different spatio-temporal patterns. 相似文献