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981.
Weixiang REN Xiaodong WU Xuguang GE Guiying LIN Mengdie ZHOU Zijie LONG Xinhui YU Wei TIAN 《海洋湖沼学报(英文)》2021,(4):1256-1276
Dissolved organic matter (DOM) plays a crucial role in both the carbon cycle and geochemical cycles of other nutrient elements, which is of importance to the ma... 相似文献
982.
基于生态-经济重要性的滨湖城市土地开发适宜性分区研究——以无锡市为例 总被引:2,自引:1,他引:1
契爷石水库是广东省东莞市的一座中型供水水库,为富营养化水体.为改善该水库水质,2002年10月开始从东江调水,以满足供水的水量和水质要求.在调水后的两年期间,对水文、水质和浮游植物种类和数量进行了调查.本文将调查结果与以往(2000年)调查数据进行了对比,分析了调水后该水库水质和浮游植物的特点和调水对水质的影响.调水直接导致TP浓度显著下降,丰水期的TN浓度有一定下降,但调水并没显著降低枯水期TN的浓度.调水后,丰水期水体的叶绿素a浓度有明显的增加,枯水期叶绿素a浓度大大低于调水前.与调水前相比,调水后浮游植物种类数有明显增加,特别是绿藻种类,蓝藻中的假鱼腥藻和针状蓝纤维藻仍为浮游植物优势种,但硅藻中的短小曲壳藻和针杆藻等成为新的优势种,裸藻的数量大为减少. 相似文献
983.
本研究将地物高光谱遥感技术应用于室内实验,从而得到小球藻和铜绿微囊藻的高光谱特征.通过多种半经验方法,如单波段、波段比值和微分法,建立了两藻种最优的Chl-a高光谱定量模型,并与室外情况进行了对比.结果表明:小球藻的最优定量模型为Chl-a=174.6 1138292(R703) 2.3(109[(R703)]2(p<0.01),相应的方法适宜性为:一阶微分法>单波段法>波段比值法;铜绿微囊藻的最优定量模型为Chl-a=5299164(R757)1.9773(p<0.01),相应的方法适宜性为:单波段法>波段比值法>一阶微分法;从高光谱特征来看,小球藻在540 nm和700 nm附近存在明显的特征波峰,其位置随Chl-a浓度增大而向长波方向偏离,铜绿微囊藻在530 nm、660 nm和700 nm附近存在3个较强的特征波峰,在610 nm和680 nm附近存在明显的波谷;与以往室外研究不同的是铜绿微囊藻的反射率在400-500 nm之间的R值并不低,是因为没有非藻类颗粒物的影响,总吸收明显降低. 相似文献
984.
985.
986.
利用湘东南东江流域1959~2006年共48年的历史资料,采用统计分析方法,对东江流域历年雨水集中期的气候规律以及2006年雨水集中期的特征及成因进行了分析。分析结果表明:东江流域历年的雨水集中期多出现在6月和8月;东江流域雨水集中期的出现,受台风的影响较大。2006年由于04号台风"碧利斯"的影响导致了本年的雨水集中期出现在7月中旬,其特征是降水强度强、强降水范围广、过程降雨量大,而大尺度引导气流、南海季风对"碧利斯"的西行路径及降水强度影响较大。 相似文献
987.
入侵检测系统能发觉入侵行为并且采取相应的措施。它通过对计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析,从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。该文通过对WIN2000下的入侵检测的一个实例进行分析,总结了几点应对入侵的具体措施,旨在为网络管理员提供借鉴。 相似文献
988.
989.
Landslide susceptibility modeling based on ANFIS with teaching-learning-based optimization and Satin bowerbird optimizer 总被引:1,自引:0,他引:1
As threats of landslide hazards have become gradually more severe in recent decades,studies on landslide prevention and mitigation have attracted widespread attention in relevant domains.A hot research topic has been the ability to predict landslide susceptibility,which can be used to design schemes of land exploitation and urban development in mountainous areas.In this study,the teaching-learning-based optimization(TLBO)and satin bowerbird optimizer(SBO)algorithms were applied to optimize the adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS)model for landslide susceptibility mapping.In the study area,152 landslides were identified and randomly divided into two groups as training(70%)and validation(30%)dataset.Additionally,a total of fifteen landslide influencing factors were selected.The relative importance and weights of various influencing factors were determined using the step-wise weight assessment ratio analysis(SWARA)method.Finally,the comprehensive performance of the two models was validated and compared using various indexes,such as the root mean square error(RMSE),processing time,convergence,and area under receiver operating characteristic curves(AUROC).The results demonstrated that the AUROC values of the ANFIS,ANFIS-TLBO and ANFIS-SBO models with the training data were 0.808,0.785 and 0.755,respectively.In terms of the validation dataset,the ANFISSBO model exhibited a higher AUROC value of 0.781,while the AUROC value of the ANFIS-TLBO and ANFIS models were 0.749 and 0.681,respectively.Moreover,the ANFIS-SBO model showed lower RMSE values for the validation dataset,indicating that the SBO algorithm had a better optimization capability.Meanwhile,the processing time and convergence of the ANFIS-SBO model were far superior to those of the ANFIS-TLBO model.Therefore,both the ensemble models proposed in this paper can generate adequate results,and the ANFIS-SBO model is recommended as the more suitable model for landslide susceptibility assessment in the study area considered due to its excellent accuracy and efficiency. 相似文献
990.