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通过对2011~2014年采集的青海湖及周边水体样品(岩层间隙水、井水、泉水、河流水、降水和湖表水)镭同位素活度及离子含量测定,得到镭同位素的空间分布特征。223Ra的活度范围是0~2.30 dpm/100L,224Ra的活度范围是0~97.49 dpm/100L,226Ra的活度范围是33.30~126.70 dpm/100L,228Ra的活度范围是22.50~209.40 dpm/100L。降水只有半衰期最长的226Ra有活度,其余镭同位素皆低于检测值。无论是长半衰期还是短半衰期,间隙水和井水都拥有比较高的活度值,河水和湖表水则比较低。短半衰期镭同位素的分布特征呈现由湖岸向湖中心快速降低的规律,无地表径流注入的湖岸距离5~6 km就检测不到其活度,证明在这个距离短半衰期镭同位素基本衰变完毕;5号采样点活度是平均活度值的一倍,接近18 dpm/100L,可能有深层地下水的渗出。12号与13号采样点由于靠近布哈河口,受到水平涡动扩散的影响,所以矿化度有所下降,短半衰期的活度值有所上升,除此之外短半衰期的镭同位素的变化趋势基本与矿化度呈负相关;除12号、13号采样点受到布哈河的影响外,228Ra的活度的变化基本与Ca2+、HCO-3、Mg2+、K+呈现正相关,与NO-3基本呈负相关。 相似文献
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基于多光谱影像的水深反演方法是获取近岸水深信息的高效手段,然而反演精度低一直是制约其广泛应用的瓶颈。本文聚焦于实测水深与多光谱数据自身的空间自相关特性,提出在机器学习框架下将学习样本的空间自相关特征与统计互相关特征相结合,以提高水深反演精度。西沙北岛海域的实验结果表明:在实测数据量较小的情况下,相比传统机器学习,顾及自相关特征的新方法可获得18%的精度提升;而当实测数据量充足时,精度提升可达到27%。结果表明,将数据源的空间自相关特征融入机器学习算法中,可显著提升多光谱水深反演结果的精确性,进而为浅海海洋研究提供有效数据支撑。 相似文献
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民勤绿洲荒漠带土壤水分的空间分异研究 总被引:4,自引:1,他引:4
通过野外试验和室内分析,对民勤绿洲荒漠带土壤水分的空间分异进行了研究。结果表明,在水平方向上,土壤水分的平均最大值基本出现在绿洲区,最小值出现在绿洲荒漠过渡带。在绿洲区,土壤含水量由表层向下逐渐递增;过渡带土壤含水量呈现出表层和底层低,中间层高的特点;荒漠区土壤含水量呈现出表层和底层高,中层低的特点。土壤水分特性的变异系数最大的是过渡带,最小的是绿洲。土壤水分含量各层最佳拟合模型不尽相同。水分含量的自相关性不强,受随机因素的影响较大。 相似文献
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