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Jiao Meng-Yao Hu Tian-Yue Liu Yang Yu Zhen-Zhen Liang Shang-Lin Liu Li-Chao Ji-Wei 《应用地球物理》2021,(3):331-344
Current exploration needs are satisfied by multisource technology,which offers low cost,high efficiency,and high precision.The delay time,which determines the s... 相似文献
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浮游生物主要由浮游植物和浮游动物组成,是湖泊生态系统的重要组分.嵌套性结构及物种间的互作关系对群落的分布格局、功能乃至稳定性都具有重要意义,然而到目前为止,我们对此仍知之甚少.为此,本研究以东太湖为研究区域,在2019-2020年期间进行了春、夏、秋、冬季的观测调查,根据浮游生物群落的组成和多样性特征,结合群落分布矩阵和二分网模型研究浮游生物的嵌套性格局及其互作关系,并探讨其驱动机制.结果显示:(1)在时间上,春、秋、冬季水体的理化特征较为相似,但与夏季的水质差异显著.在空间上,西南部区域的综合污染指数显著高于东北部;(2)环境异质性使得浮游植物呈现出明显的嵌套性分布,即秋、冬季群落是春、夏季群落的子集.然而,浮游动物并未呈现该分布特征;(3)浮游生物的互作关系具有明显的季节特征:冬季的互作网络组成最简单,物种竞争最激烈,物种的特异性关系、物种脆弱性和一般性最小,说明浮游生物群落的稳定性在冬季最弱.综上所述,水环境的时空差异性造成的生态位分离可能是造成浮游生物嵌套性及其互作网络季节性变化的主要机制. 相似文献
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云南热区≥10℃和≥18℃年积温及日数的分布规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
云南热区以其独特的自然地理条件,在我国热区的研究与开发中占有极其重要的地位。利用云南实测地面气温资料等,采用线性回归及残差分析等分析方法,分析了云南热区森林生态系统≥10℃积温及其日数、≥18℃积温等热量指标在不同地区的空间分布规律及原因。结果表明,云南热区不同区域≥10℃积温及其日数、≥18℃积温等热量指标都有明显的空间差异。根据这些划分热量带的基本指标,以及热区分布县市的最低海拔和增温或降温的效应,对其热区分布的海拔上限进行了估测,为准确确定云南热区分布的空间格局及各县市热带和南亚热带的热区范围及热区的主要特性提供了依据。 相似文献
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Knowledge of pore-water pressure(PWP)variation is fundamental for slope stability.A precise prediction of PWP is difficult due to complex physical mechanisms and in situ natural variability.To explore the applicability and advantages of recurrent neural networks(RNNs)on PWP prediction,three variants of RNNs,i.e.,standard RNN,long short-term memory(LSTM)and gated recurrent unit(GRU)are adopted and compared with a traditional static artificial neural network(ANN),i.e.,multi-layer perceptron(MLP).Measurements of rainfall and PWP of representative piezometers from a fully instrumented natural slope in Hong Kong are used to establish the prediction models.The coefficient of determination(R^2)and root mean square error(RMSE)are used for model evaluations.The influence of input time series length on the model performance is investigated.The results reveal that MLP can provide acceptable performance but is not robust.The uncertainty bounds of RMSE of the MLP model range from 0.24 kPa to 1.12 k Pa for the selected two piezometers.The standard RNN can perform better but the robustness is slightly affected when there are significant time lags between PWP changes and rainfall.The GRU and LSTM models can provide more precise and robust predictions than the standard RNN.The effects of the hidden layer structure and the dropout technique are investigated.The single-layer GRU is accurate enough for PWP prediction,whereas a double-layer GRU brings extra time cost with little accuracy improvement.The dropout technique is essential to overfitting prevention and improvement of accuracy. 相似文献
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