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Distribution of chlorophyll-a off the Changjiang River and its dynamic cause interpretation 总被引:1,自引:1,他引:1
ZHU Jianrong State Key Laboratory of Estuarine Coastal Research East China Normal University Shanghai China 《中国科学D辑(英文版)》2005,48(7)
Red tide,also called harmful algal bloom interna-tionally,is a disaster abnormal phenomenon of oceanecology with an explosive breed or dense assemble ofone or several phytoplanktons in a specific ocean en-vironment condition,colors the seawater,influencesand harms ocean living things.The formation of redtide is controlled mainly by a complex interplay ofbiological,physical and chemical processes,but themost main cause influencing the occurrence of red tideis the seawater eutrophication,i.e.,the… 相似文献
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致密砂岩的形成机制及其地质意义——以塔里木盆地英南2井为例 总被引:7,自引:0,他引:7
砂质岩的孔隙和喉道被网格状粘土矿物和次生加大矿物充填成微细孔喉状结构时,形成具有较高毛细管压力的致密砂岩。它与地层水发生水锁效应,可大大降低渗透率,成为致密砂岩盖层。当含水饱和度在50%以下时,束缚水饱和度比较低,致密砂岩储层可以产气;当含水饱和度在50%~90%区间时,具有较高的束缚水饱和度,相对渗透率非常低,它既不能产气也不能产水,反映为渗透率瓶颈区(具有盖层性质);当含水饱和度大于90%以上时,致密砂岩储层仅微量产水。塔里木盆地英南2井侏罗系气藏盖层由致密砂岩构成,不含水时的气体渗透率在(0.027~0.081)×10-3μm2,不能构成封堵;当含水饱和度达到60%以上时,相对渗透率几乎为零,构成有效盖层。 相似文献
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The aim of this study is to shed light on the hydrogeochemical characteristics of karst underground waters at shallow depth in Guiyang City, Guizhou Province with an emphasis on the geochemistry of major elements. Guiyang City bears abundant underground waters and it is also an important representative of the karst areas throughout the world. Ca^2 and Mg^2 are the dominant cations, accounting for 81% -99.7% of the total, and HCO3^- and SO4^2- are the dominant anions. Weathering of limestones and dolostones is the most important factor controlling the hydrogeochemistry of underground waters, and weathering of sulfate and evaporite rocks is less important. Moreover, the precipitation and human activities also have a definite influence on the hydrogeoehemistry of underground waters in the region studied. 相似文献
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The Boao coastal system along the eastern coast of Hainan Island is a dynamic delta-tidal inlet-barrier formed during the late Holocene. The delta developed inside a shallow lagoon barred by a sandy barrier with a narrow, shallow tidal inlet opening. Two major distributary channels separated by small islands characterize the delta. The lagoon is silting up receiving and trapping sediments from both the river and, in minor measure during storms, through the tidal inlet opening and barrier washovers. The barrier at the tidal inlet is highly dynamic and changes its form, accreting (migrating spit) against the inlet during fair-weather conditions and being eroded during storms and river floods.The delta has almost completely filled the lagoon and major concerns exist on the effect that ongoing large development plans may have on the environment. These concerns include the effect on floods and rate of siltation once banks of the islands have been stabilized and floodwater and sediment load are impeded from spreading over the lowlands, and the effect of increasing pollutant loads from the new facilities on the ecosystems of the increasingly restricting lagoon water and on the seashores. 相似文献
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Zhu Yu Wei Jun Yang Manjuan Li Hao Liu Hongqing 《中国地质大学学报(英文版)》2005,16(3):277-282
INTRODUCTION Tunnel typeanchoragehasobviousadvantages inbearingcapacityversusinvestment(LiuandHu,1996).However,itisrarelyusedinapracticalpro jectbecauseofitsrequirementofgoodrockcondi tions.Siduhebridge(Fig.1),whichliesintheBa dongmountainsinthewestplatea… 相似文献
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对湖泊总磷的变化预测和来源识别对水资源调度和流域生态治理有着重要的意义,然而复杂的生化反应和水动力条件导致的非平稳性给湖泊总磷浓度的准确预测带来极大的困难。为克服这一挑战,本文引入了基于加权回归的季节趋势分解(seasonal and trend decomposition using Loess,STL)技术和夏普利加法(SHapley additive exPlanations,SHAP)结合长短期记忆网络(long short-term memory neural network,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)构建了一个可解释的预测框架,以增强对湖泊总磷浓度演变的预测并提高其可解释性。研究表明:(1)在骆马湖总磷浓度的预测中,该框架拥有较好的预报精度(R2=0.878),优于LSTM和卷积长短期记忆模型(convolutional neural networks and long short term memory network,CNN-LSTM)。当预测时间步长增加到8 h时,该框架有效提高了总磷浓度的预测精度,平均相对误差和均方根误差分别降低了47.1%和33.3%。从预测趋势来看,骆马湖在汛期的总磷平均浓度为0.158 mg/L,相较于非汛期的平均浓度,增加了202.1%。(2)运河来水是骆马湖总磷浓度最重要的影响因素,贡献权重为60.0%,并且不同断面(三湾、三场)的污染源受水动力、气象等因素的影响存在显著的时空差异。本文凸显了神经网络模型在预警水体污染方面的可实施性,并且为提高传统神经网络的学习能力和可解释性的开发与验证提供了重要方向。 相似文献