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大菱鲆(Scophthatmus maximus)是原产于欧洲的天然良种,它的开发养殖对欧洲水产业产生了巨大影响,也引起了世界其他国家的广泛关注。因大菱鲆具有对生态环境适应能力强,并能适应低水温生活,生长速度快,品质好等特点,所以,成为各国竞相引进的对象。 相似文献
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地下水模型常用的参数识别方法通常需要多次调用原始模型,从而导致计算负荷问题。替代模型是常用来解决模型计算负荷的有效方法,其中稀疏网格(SG)替代技术已被广泛应用。为了进一步提高稀疏网格替代模型的效率,将斥力粒子群优化算法(RPSO)和维数-局部自适应稀疏网格(DA-LA-SG)结合,提出了优化-自适应稀疏网格(O-DA-LA-SG)替代模型技术。基于一个解析案例和纳米颗粒物运移数值案例,对提出的O-DA-LA-SG替代模型技术进行验证,并利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法识别纳米颗粒物运移模型参数的后验分布。结果表明:在纳米颗粒物运移数值案例中,O-DA-LA-SG的优化过程总共节省了1 598个网格节点,占DA-LA-SG插值节点总数的24.6%;通过MCMC方法直接调用替代模型,减少了参数的不确定性。 相似文献
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华东地区二叠纪地层甚为发育,分布广泛,生物化石丰富,研究程度较高,不仅生物地层研究颇详,同时近几年来在沉积学及岩相古地理方面也做过较多工作,这些均为层序地层研究和划分创造了有利条件。前几年,我们在安徽、江苏、福建、江西、浙江等地实测和详细观察了23条剖面(图1),在详细研究地层、沉积学、沉积相的基础上,试图对研究区二叠纪层序地层作一探讨。 相似文献
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汶川8.0级地震强震动加速度记录的初步分析 总被引:13,自引:0,他引:13
本文对国家强震动台网中心收集的2008年5月12目14时28分04秒汶川8.0级地震中获取的420组三分量加速度记录进行了处理和初步分析。在分析前对原始加速度记录进行整理、转换数据格式、零线校正、录入原数据,形成标准格式的未校正加速度数据;在这次地震中布设在龙门山断裂带及其周围地区有50多个台站获得了大于100 Gal的加速度记录,有46组三分量加速度记录的断层距小于100km,使中国大陆近断层区域所获得的强震动加速度记录的数量成倍增加。本文依据这批数据对汶川大地震强震动特性进行了初步分析,给出了此次地震断层附近地区的PGA衰减规律,并利用此规律模拟断层附近的加速度峰值,绘制了PGA分布图;给出了汶川地震断层附近的加速度反应谱、上盘效应、速度大脉冲效应等地震动特征,这些特征可作为抗震设计规范修订的依据及灾区重建时参考;最后展望了这批强震动加速度记录的应用前景。 相似文献
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伯舒拉岭隧道出口是川藏交通廊道全线在雪崩灾害背景下选址挑战最大的一处工点,开展雪崩活动特征及其形成机理研究对于川藏交通廊道减灾选线以及后续建设、运营都有重大的科学意义.通过精细化野外调查、长时序多源遥感解译、地形计算和空间分析,精细刻画伯舒拉岭隧道出口斜坡雪崩范围的地形地貌特征和历史活动特征,结合孕灾条件、逐日气象数据等,深入研究该斜坡雪崩成因、启动机制及对铁路的影响.结果显示,川藏交通廊道伯舒拉岭隧道出口斜坡发育4处沟槽型雪崩;隧道出口北侧1#雪崩形成区汇雪面积最大,约0.726 km2;4处雪崩的历年活动频率不一,主要发生在每年1月至5月,其中汇雪面积最大的1#雪崩活动最频繁,每年发生2~5次,其崩出距离亦最远,最大崩出距离约1 694 m;雪崩活动与年初几次区域性的高强度降雪活动高度相关,一般发生在高强度降雪期间和高强度降雪后几日的晴天.结果表明地形地貌条件控制了雪崩的空间分布,气象要素的时序变化控制了雪崩的年内尺度时序分布;4处雪崩形成区的面积大小和坡向分异决定了它们活动频率的不一致;雪崩启动模式主要有强降雪启动和气温陡升启动;隧道出口受4处雪崩威胁的可能性较小,风险可控. 相似文献
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藏东南帕隆藏布流域雪崩关键影响因素与易发性区划研究 总被引:1,自引:0,他引:1
雪崩灾害是青藏高原广泛分布的一类灾害,通过对雪崩的关键影响因素分析,构建雪崩灾害易发性评价体系,可为布局在青藏高原的川藏铁路等重大工程建设的防灾减灾工作提供科学支撑。本文以藏东南帕隆藏布流域为例,基于遥感解译和野外调查,识别出381个崩至林线以下的沟槽型雪崩范围,综合选取了18个雪崩影响因子,运用主成分分析法(PCA)对影响因子进行分析,获得了帕隆藏布流域雪崩发育的关键影响因素,并赋予各影响因素权重,通过加权信息量(PCA-Ⅰ)和加权确定性系数(PCA-CF)进行雪崩易发性区划,采用ROC曲线进行精度检验。结果表明,帕隆藏布流域内雪崩活动的关键影响因素可归纳为气候气象、宏观地形、微观地形和抑制作用成分4类主成分因素,其中气候气象解释了30.61%的数据变异,地形地貌解释了21.23%的数据变异;PCA-Ⅰ模型计算的雪崩易发性区划指数在[-2.41,1.365]区间内,PCA-CF得到雪崩易发性区划指数在[-0.549,0.424]区间内,两者ROC曲线的AUC均大于0.70;但PCA-Ⅰ模型计算的雪崩易发性结果在帕隆藏布下游通麦段的河谷区呈现明显的异常区,相对而言,PCA-CF模型计算的雪崩易发性区划指数更合理,且其ROC曲线的AUC评价精度高达0.913。整体结果表明雪崩高易发区域主要分布于帕隆藏布上游窄谷段(然乌至玉普段)、中下游(玉普至通麦段)两岸山岭的山脊部位和各支流窄谷段。 相似文献