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31.
为进一步探究定南大湖湖沼晚冰期以来的水文特征及气候变化,对研究区K02钻孔的粒度特征进行了详细的分析,采用粒级-标准偏差法和主成分分析法对348个沉积样品提取了对环境变化比较敏感的三个粒级组分:0.6~7.1 μm(组分1),20~44.8 μm(组分2)和89.3~447.7 μm(组分3)。结合湖泊沉积物粒度一般分布规律,并根据敏感组分2和14C测年数据探讨了该区域近16 ka B.P.以来的气候变化。结果表明在过去的16 000年里,大湖地区的水文及气候变化可以分为4个阶段:1)在16.0~11.5 ka B.P.期间,气候总体偏冷干,敏感组分含量增降比较明显,能较好的对应老、中、新仙女木事件和B/A暖期;2)11.5~6.0 ka B.P.期间,大湖地区进入了湿润的全新世适宜期,敏感组分总体含量偏低;3)6.0~3.8 ka B.P.期间,敏感粒度组分含量迅速升高且波动较大,大湖湖沼地区进入一个相对干冷的时期;4)3.8 ka B.P.至今为第四阶段,敏感粒度组分含量总体偏低,考虑到人为干扰因素,暂不做详细讨论。通过对大湖地区水文状况的研究发现,大湖湖沼地区自晚冰期以来气候变化很不稳定。与格陵兰GISP 2冰芯、董哥洞D4石笋及其K02钻孔其他指标的记录对比可以发现,敏感组分2对仙女木、9.5 ka、8.2 ka等冷事件的记录更加明显,也说明了大湖地区的气候变化具有全球性,这种气候变化可能与太阳活动有关。 相似文献
32.
依据2006—2016年间采集的区内475件地下水无机分析数据以及钻探岩心易溶盐测试数据,详细研究了微山湖流域高氟地下水的分布特征和富集机制。结果表明:微山湖流域高氟地下水的分布有明显的东西分区特征,湖西冲积、湖积平原区有大范围的高氟地下水,在深度0—40 m的浅层孔隙地下水中,氟含量以1~2 mg/L为主,仅现代黄河影响带地下水氟含量小于1 mg/L,金乡、单县、嘉祥局部超过3 mg/L,最大值9.5 mg/L;在深度150—400 m的深层孔隙地下水中,氟含量以1~1.5 mg/L为主,菏泽—单县条带氟含量超过2 mg/L,最大值3.5 mg/L。微山湖东冲积、洪积平原浅层孔隙地下水、深层岩溶地下水氟含量均小于1 mg/L。湖西冲积、湖积平原沉积物中可溶性氟含量随深度增加而降低。微山湖流域湖西高氟地下水形成受物质来源、淋滤和蒸发浓缩等三方面因素共同控制,CaF_2的溶解平衡是控制地下水F–含量的重要因素。 相似文献
33.
基于支持向量机的喀斯特山区土壤环境质量评价——以贵州北部一茶叶园区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
以贵州北部一茶叶园区80个表层土壤样品为研究对象,对其Hg、As、Cd、Pb、Cr和Cu含量进行测定,在MATLAB中应用支持向量机构建土壤环境质量评价模型,并与模糊综合评价法和内梅罗综合污染指数法的评价结果对比分析,探究支持向量机模型在喀斯特山区土壤环境质量评价中的适用性,其结果表明:研究区土壤质量Ⅰ类与Ⅱ类样品比例为33∶7,土壤环境质量大多数为I类;支持向量机方法的评价结果与模糊综合评价法和内梅罗综合污染指数法结果的相同率分别达到82.5%和80.0%,并分析结果有差异的样品,发现支持向量机评价结果更符合实际情况,这说明该模型适用于土壤环境质量的评价。 相似文献
34.
将混入污染物和杂质的地热尾水直接排向地表水体,会造成水、土环境污染,也会造成水资源的浪费。为高效减少地热尾水中污染物,实现供暖地热尾水的无害化排放,以林甸县花园镇供暖地热尾水为例,通过混凝沉淀、超滤、纳滤工艺开展供暖尾水处理的室内实验和中试试验研究,连续监测获取地热尾水各处理工艺运行参数,组合工艺稳定运行期间监测到溶解性总固体浓度由5 824.7 mg/L降为432.40 mg/L、氯化物浓度由3 010.13 mg/L降为194.16 mg/L、氟化物浓度由1.57 mg/L降为0.31 mg/L、硼浓度由4.04 mg/L降为1.62 mg/L。确定该区地热尾水处理的最佳组合工艺为采用超滤运行压力为0.1 MPa,纳滤膜为陶氏NF90,操作压力为0.60 MPa,进水量为0.8 m3/h。室内实验溶解性总固体去除率90.21%~92.49%,氯化物去除率91.63%~93.02%,氟化物去除率96.81%,硼去除率55.20%~55.69%。中试试验溶解性总固体去除率为92.62%;氯化物浓度200 mg/L,氯化物去除率为92.57%;硼浓度1.77 mg/L,硼去除率为55.7%,以上实验结果均达到相关规范标准。试验证明本工艺处理松嫩盆地北部林甸地热田供暖尾水是可行的,解决了供暖尾水处理中资源浪费和尾水回收利用的技术性问题,为地热资源可持续利用提供了新的途径。 相似文献
35.
36.
37.
渤海湾表层沉积硅藻组合 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了渤海湾潮间带4条长度为2~3 km的测线的14个站位的表层沉积硅藻,结合前人在浅海区(低潮线以下至水深约30 m处)15个站位的表层沉积硅藻资料,发现并统计了分属于21属的46种硅藻。应用对应分析方法,将渤海湾潮间带及浅海区表层沉积硅藻初步划分为3个组合。其中,组合Ⅰ为条纹—柱状小环藻-圆筛藻组合,分布在以泥质为主的潮间带区;组合Ⅱ为双眉藻-曲壳藻组合,分布在砂质为主的潮间带区;组合Ⅲ为条纹—柱状小环藻-菱形藻-圆筛藻-具槽直链藻组合,分布在浅海区。从潮间带向浅海区,随水深的增加,呈现出条纹—柱状小环藻数量减少、具槽直链藻数量增加的趋势。 相似文献
38.
地表覆盖分类成果质量特征分析 总被引:1,自引:1,他引:0
自我国全面建成地理国情普查成果库之后,工作重心由全面普查变为重点监测。不论普查还是监测,准确地对地表覆盖进行分类一直是工作的重点和难点。在常态化监测阶段,把握地表覆盖分类成果的主要质量指标,归纳其诸如变化率、变化区域分布、变化类型,分析影响其成果质量的主要因素,对监测生产组织及质量控制具有非常重要的作用。 相似文献
39.
城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的城市扩展元胞自动机(CA)模型是基于单个元胞的变量信息挖掘来构建转换规则的。针对这一问题,本文基于多结构卷积神经网络提出从区域特征出发且顾及区域多尺度特征挖掘转换规则的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA),并以武汉主城区和上海浦东新区为例,模拟了两个试验区2005—2015年期间城市扩展过程。模型验证表明:与逻辑回归和神经网络相比,本文构建的3个单一结构的卷积神经网络元胞自动机(CNN-CA)模型在4个指标(Kappa系数、FoM(figure of merit)值、命中率(h)和错误率(m))上都有不同程度的提高。特别是FoM指数,在武汉主城区提高了23.3%~29.4%,在上海浦东新区提高了20.3%~28.5%。此外,MSCNN-CA模型与3个单一结构的CNN-CA模型相比,在各个指标上也有所改善,FoM指数在武汉主城区提高了0.8%~4.8%,上海浦东新区提高了2.8%~7.8%。两个试验区的模拟结果表明:相比传统CA模型,基于多结构卷积神经网络的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA)能够有效提高城市扩展模拟的精度,更真实地反映城市扩展空间演变过程。相比单结构的卷积神经网络CA模型,多结构卷积神经网络CA模型的稳定性和模拟结果准确性有所提升。 相似文献
40.