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71.
贵州典型森林植被群落营养元素生物循环空间信息模型构建 总被引:1,自引:0,他引:1
将生态过程模型中营养元素生物循环数值模拟、基于过程的植被生产力模型与遥感驱动的光能利用率模型相耦合,构建森林植被营养元素生物循环空间信息模型。模型弥补了营养元素生物循环过程模型中空间分析和参数获取复杂的不足,并在植被生产力光能利用率模型中引入营养元素胁迫的定量表达。将模型模块化,耦合于自主开发的EcoHAT系统(EcoHydrology Assessment Tools),以贵州典型森林群落为研究对象,对群落生产力和营养元素生物循环的关键过程的时空演变模式进行了模拟和研究。运用实验数据进行验证,取得良好的效果,可见模型计算可以较为真实地反映区域营养元素生物循环关键过程的时空格局。 相似文献
72.
土结构性是土结构空间排列几何特征和联结特征所表现出的力学性质,是影响土力学特性的重要内在因素。它与土的密度、粒度、湿度相联系,能够综合反映土的强度、变形等力学特性的变化和发展。从综合反映增湿导致土结构内在主动变化和加载变形导致土结构被动变化两个方面出发,沿用土综合结构势的应力比结构性参数,首先建立压缩、剪切及增湿作用下黄土的结构性演化规律;其次,通过压剪湿作用下黄土的应力-应变特性、屈服破坏特性及其与结构性之间的关系,揭示结构性变化对土力学性质的影响;进而,建立了反映压剪湿作用下黄土结构性发展演化的湿载结构性本构模型。最后通过与试验数据、修正剑桥模型的比较分析,初步验证该模型的准确性。 相似文献
73.
江珧科至今在世界上发现的种类虽不算多,但因其经济价值教高,某些种产量大而分布较广,故长期以来一直为人们所重视。江珧科的种类全部是海产,分布在温带和热带海区,尤以印度洋和太平洋的种类为最多,主要生活在浅海,一般自潮间带的中、下区直到100多米的深度皆有发现,自低潮线附近至50米深度之间的浅水区最为繁盛。
从我们所搜集的资料中,可以看出江珧的形态变异极大,不仅幼体与成体的形态变化大,而且不同个体之间及地区间的差异也较大,所以在鉴定种类时常遇到较大的困难。Reeve虽早已注意到这一点,但他仍将许多同一种中的形态变异的个体订为不同的种,以至后来为许多学者所合并。
本文的资料,大部为中国科学院海洋研究所历年在中国沿海潮间带所采集的标本,小部分系全国海洋普查底栖生物拖网所获。经初步鉴定共有3亚属9种,其中除栉江珧在我国各海区都有分布、细长裂江珧及羽状江珧在东海及南海均有分布外,其余各种仅分布在南海。我们根据较多的标本对以往记载的种,特别是形态变异比较大的种,做了详细的观察比较,澄清了一些种名混乱的现象。 相似文献
74.
大质量X射线双星脉冲星4U 1901 03在沉寂30多年后,于2003年1月爆发.利用罗西X射线时变探索者卫星RXTE为期5个月的观测数据,对其脉冲轮廓进行了系统研究,得到了该源的脉冲轮廓演化以及能量相关性,脉冲比例演化和脉冲比例对能量的依赖关系.研究发现,4U 1901 03的脉冲轮廓和脉冲比例随双星系统的吸积率变化呈现阶段性的演化,脉冲比例在十几keV处达到峰值.这些脉冲轮廓的复杂变化表明,脉冲轮廓不能用单一的几何或物理模型解释,而是与观测角度以及X射线源的辐射机制相关.利用标准的脉冲星辐射模型讨论了4U 1901 03脉冲轮廓的观测现象. 相似文献
75.
76.
一种查算湿度的简便方法查取水汽压、相对湿度和露点温度是地面气象观测的一项日常工作。由于查算工作步骤多,比较麻烦,一时粗心会出现查算错误。现介绍一种比较简便的查算方法。首先,根据当地多年的气压变化范围,用一约4cm宽、15cm长的白色硬纸片制成一个书签... 相似文献
77.
禹城地区第三系构造特征与石油地质条件 总被引:1,自引:0,他引:1
从临清坳陷禹城地区的构造特征入手,阐明了该区的基本石油地质条件,提出了苏集洼陷是在沙河街组一段沉积以后形成的观点,指出了该区油气勘探方向。认为在禹城地区寻找大型油气田困难较大,但仍有希望找到中、小型油气田、勘探层位应以沙河街组三段,四段为主;近期期探目标则为近油源的构造及岩性圈闭。 相似文献
78.
79.
为建立一个高精度、高空间分辨率的逐日气温格点数据集,满足公共气象服务对于精确信息及实时信息的需要,利用2018年6—8月京津冀区域以及临近省区共3 974个国家级及区域气象观测站质控后的逐日气温资料,采用ANUSPLIN软件对逐日气温数据进行空间内插,得到了京津冀区域逐日气温格点数据集(0.01°×0.01°),并分别利用反距离权重插值法、普通克里金插值法、样条函数法对逐日气温数据进行空间插值,采用相关系数(Corr)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)等作为评估指标来检验插值精度。结果表明:1)ANUSPLIN软件满足了空间插值对精度及曲面平滑度的要求,能直观体现京津冀区域气温由北向南递增的空间分布特征;2)4种插值方法中,基于ANUSPLIN软件的插值结果最优,相关系数平均达0.97,其样本误差在1 ℃之内占比为90.59%,MAE为0.46 ℃,MRE为1.81%;3)插值误差较大的区域位于冀北高原、燕山丘陵及太行山脉一带,高海拔、低站点密度等是造成插值误差的主要原因。基于ANUSPLIN插值方法建立的逐日气温格点数据集具有分辨率高、空间插值误差小的优势,ANUSPLIN对气温的空间分布具有较好的预测能力。 相似文献
80.