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城市缺水是目前带有普遍性的重大问题 ,但在城市建设过程中 ,宝贵的地下水资源遭到浪费的现象又大量存在 ,解决好施工降水与环境保护问题是关系到城市发展的重要问题之一 ,结合郑州市的工程实践 ,谈谈施工降水中的环境保护及水资源合理利用问题。 相似文献
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“三圈环流”是在热力环流的基础上,根据风的形成原理而形成的。“三圈环流”既是“大气运动”内容的进一步深化,又是学习“气候的形成和变化”的基础,所以它是本单元的重点和关键。但由于这部分内容的学习,要依赖学生较强的空间概念以及物理知识,而学生的空间想象能力较差,跨学科的知识迁移能力较弱,所以学生对教材内容的理解和掌握存在一定难度。 相似文献
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基于CorelDRAW矢量地图产品,提出一种基于分层可缩放矢量图形(scalable vector graphics,SVG)组织、集成表达的技术方法,解决了高保真地图发布的问题。首先将CorelDRAW矢量地图高保真分层转换为多个SVG格式文件;然后对SVG文件中符号化信息进行批量处理;最后使用WebGIS框架库将各SVG地图加载到Web平台,实现CorelDRAW矢量地图的展示与交互。实验结果表明,该方法能将CorelDRAW矢量地图高效、高质量地发布到Web平台。 相似文献
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对湖泊总磷的变化预测和来源识别对水资源调度和流域生态治理有着重要的意义,然而复杂的生化反应和水动力条件导致的非平稳性给湖泊总磷浓度的准确预测带来极大的困难。为克服这一挑战,本文引入了基于加权回归的季节趋势分解(seasonal and trend decomposition using Loess,STL)技术和夏普利加法(SHapley additive exPlanations,SHAP)结合长短期记忆网络(long short-term memory neural network,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)构建了一个可解释的预测框架,以增强对湖泊总磷浓度演变的预测并提高其可解释性。研究表明:(1)在骆马湖总磷浓度的预测中,该框架拥有较好的预报精度(R2=0.878),优于LSTM和卷积长短期记忆模型(convolutional neural networks and long short term memory network,CNN-LSTM)。当预测时间步长增加到8 h时,该框架有效提高了总磷浓度的预测精度,平均相对误差和均方根误差分别降低了47.1%和33.3%。从预测趋势来看,骆马湖在汛期的总磷平均浓度为0.158 mg/L,相较于非汛期的平均浓度,增加了202.1%。(2)运河来水是骆马湖总磷浓度最重要的影响因素,贡献权重为60.0%,并且不同断面(三湾、三场)的污染源受水动力、气象等因素的影响存在显著的时空差异。本文凸显了神经网络模型在预警水体污染方面的可实施性,并且为提高传统神经网络的学习能力和可解释性的开发与验证提供了重要方向。 相似文献
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