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法国海岸带水域面积宽广,海岸线较长,滨海地区良港众多,这为该国开发海洋资源,发展海运业,振兴海滨旅游业等方面提供了优越的地理环境。十几年来,法国海岸带已成为本国科学研究机构在国土整治与海洋管理方面多种考虑或重大决定的主要目标。同时,法国人也充分意识到海岸带各项活动造成的严重污染的威胁,尤其工业港区与沿岸核电站排放的废物及海洋碳氢化合物的意外污染起着“催化剂”的作用。所以,海岸带的科学管理是当前法国海洋科学研究的一项重大课题。 相似文献
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1980年5月以来,法国埃尔夫—阿基坦石油公司和道达尔石油有限公司同中国海洋石油总公司签署几项合同,勘探与开发渤海和南海的海洋油、气资源。法国道达尔石油有限公司总经理杜巴先生认为,海洋石油工程涉及到一个国家的经济问题,因此,有必要研究海底油田勘探与开发阶段的进程,全面考虑相应的投资方式和石油工程对合同签署国的经济与社会影响。 相似文献
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根据洪湖2014—2019年水质及藻类监测数据,运用综合营养状态指数法评价了丰、平、枯3个时期的营养状态.在此基础上运用逐步回归分析法确定影响藻类生长的显著因子,并根据不同水量不同营养状态细分9种情形对藻类生长做回归预测分析,同时运用BP神经网络模型对回归预测的结果进行比较验证.结果表明:洪湖丰、平水期以蓝藻门为主,枯水期以硅藻门为主;湖泊的营养状态处于中度富营养与轻度富营养之间.分析各时期藻种生物量与影响因子的相关性,发现丰水期控制因子有水温、CODMn和透明度;平水期和枯水期控制因子有水温、总氮、总磷.以2014—2018年数据逐步回归分析得出枯水期+中营养和枯水期+轻度富营养决定系数较低,其余7种时期决定系数均在0.5以上,说明逐步回归并不适用于所有时期.使用2014—2018年的数据进行神经网络训练和验证,2019年的数据进行预测,比较BP神经网络与逐步回归的均方根误差发现全年预测时BP神经网络效果更好;枯水期+中营养和枯水期+轻度富营养逐步回归效果较好,逐步回归的均方根误差仅为1600~4000;丰水期和平水期2种方法预测效果相当.合理地选择预测模型能为湖泊水华做出预警,控制显著变量可以达到防治水华污染的效果. 相似文献