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71.
白令海夏季浮游细菌和原生动物生物量及分布特征 总被引:4,自引:0,他引:4
1999年7月21日至8月1日在我国首次北极科学考察期间,考察了白令海中部的浮游细菌和原生动物,分析了其丰度、分布、生物量及其生态作用,结果显示,浮游细菌表层生物量为1.5~20.2μg/dm3,平均为浮游植物生物量的30%,100m以上水柱柱总生物量(720~3123mg/m2)平均为浮游植物柱总生物量的67%,因而是白令海夏季与浮游植物处同等量级的优势类群;原生动物表层生物量为1.2~27.4μg/dm3,100m以上水柱柱总生物量为189~1698mg/m2,平均为浮游植物柱总生物量的21%,其中粒径小于5,5~20μm和大于20μm的原生动物分别占其柱总生物量的13%,47%和40%;作为主要类群的异养腰鞭毛虫占原生动物柱总生物量的39%.浮游细菌和原生动物生物量的总体分布趋势从西部向东北和东部递减、从表层向深层衰减,20~25m水层温跃层和表层海流的存在对这一分布特性可能有较大的影响.原生动物受潜在的大、中型浮游动物捕食压力的制约,维持了一个相对较低的生物量水平,在一定程度上限制了微食物环(microbial food loop)在该海域夏季生态系统营养中的作用. 相似文献
72.
氧同位素分析在东濮凹陷下第三纪沉积环境中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
主要介绍了氧同位素的地球化学特征,并利用这些特征在沉积环境方面的指示意义,分析了东濮凹陷下第三系盐湖沉积的氧同位素。分析结果表明:尽管保存在碳酸盐中的氧同位素的值不能定量地反映原始氧同位素的值,不能够作为区分海陆相的标志,但它可以定性地探讨碳酸盐沉积时的沉积环境。通过对东濮凹陷下第三系盐湖沉积的氧同位素分析发现,从沙四上到沙一时期,除了沙三上的δ^18O有些突变外,基本上呈递增趋势。这反映出,从沙四上到沙一时期该区的气候逐渐向干早过渡;沙四上到沙三上一段δ^18O明显比沙一和沙二上伯低,说明在沙四上到沙三上时期,该沉积区的蒸发作用还不是很显著,而另一方面也说明在由沙三上向沙二上过渡时,该区可能存在一次气候突变,使得沙二上和沙一时期的蒸发量远大于降雨量,δ^18O的值也因此迅速增大。同时,也做了碳酸盐同位素系数Z值的研究,其揭示的沉积环境特征与氧同位素基本相同。 相似文献
73.
考虑一类二阶非线性常微分方程的边值问题(p(t)u′)′+h(t)f(u)=0,0<t<1和u(0)=u(1)=0。通过引入f(s)/s在∞与0处的极限值,并运用打靶法和相应的Sturm比较定理得到解的多重性定理,推广有关文献中的许多重要结果。 相似文献
74.
1 .IntroductionEpicontinental sea or land could formfromcontinental shelf because of the decreasing sea levelduring Quaternary.There is a large-area shell sand deposit more than ten meters thick in the neriticzone of China .To use the abundant marine shell sandresource as engineering material for ocean engi-neering and port engineeringis veryimportant .Sand (Gred and Bjorn,1999) ,fine sand (Zhangetal .,2002) , mediumand coarse sand (Qiuet al .,1995) ,highly weathered stone ballast (Zhanetal… 相似文献
75.
76.
在5.12汶川特大地震抗震救灾中,国家测绘部门设计和组织实施了以数据成果服务、专用系统服务和专题制图服务为核心的基础地理信息综合应急服务。其是针对汶川震区地形特点和抗震救灾主体工作需求,快速整合和提供震区已有的基础测绘成果和最新遥感影像资料;快速搭建集震区海量数据集成管理为一体并具备3维影像浏览、对比分析等功能的专用地理信息系统,为灾情评估分析和重建规划研究提供地理空间数据集成展示和分析平台;应需地制作反映受灾范围、受灾程度、救灾响应、规划思路等的各类专题地图和地图集,有效地表达地震灾害的时空分布、重建规划布局等。 相似文献
77.
78.
79.
基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
80.
基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献