基于深度学习的无资料地区多源降水融合与性能综合评估

为研究卫星-地面站点降水融合校正对遥感降水数据在无资料地区水文应用的意义,构建了考虑时空因素的深度神经网络(CNN-LSTM)融合模型,结合地形因子和气象站点实测资料对渫水流域TRMM 3B42遥感数据进行融合校正,并定量评估校正后的日降水误差。结果表明,经过CNN-LSTM模型校正后的降水数据精度有所提高,其与站点降水资料的相关系数在0.65以上,均方根误差、平均绝对误差、探测率分别比原始TRMM数据精度提升4.01%、8.09%、16.61%,且校正后的数据明显低估了降水;在不同雨强条件下遥感融合校正降水精度表现良好,但对于暴雨事件探测的精度仍有待提高。

渫水河砷污染环境中浮游动物的群落特征研究

受高砷背景的影响,渫水河及其支流存在不同程度的砷污染,为揭示砷污染的生态效应,探寻防治对策,研究了该水域中浮游动物的种群分布和季节变化,分析其密度与砷含量及TN、TP的关系。2006-2007年共进行3次调查,设置8个采样断面;共检出浮游动物166种,其中,原生动物(95种)>轮虫(55种)>桡足类(10种)>枝角类(6种);丰水期有104种,远大于平水期和枯水期。浮游动物现存量以丰水期最高,其次是平水期,枯水期最少;空间分布上以断面Ⅱ最高,黄水河支流高于渫水河干流,而渫水干流中段的现存量最小。种类组成上,由于桡足类和枝角类对重金属污染较为敏感,检出种类极少,且均是耐污型,轮虫则以α-β型种类为主,纤毛虫比例不高,只在断面Ⅱ和断面Ⅳ超过肉足虫比例。渫水河的Shannon-Wiener多样性指数、Simpson物种多样性指数、Margalef物种丰富度指数和Pielou均匀度指数值均<2。生物多样性指数与As含量不相关(r=0.674),但轮虫密度与As含量显著相关(r=0.931)。浮游动物密度与TN显著相关(r=0.826),TN对渫水河的浮游动物群落组成起着关键作用,而As只对轮虫的生物量影响较大,并不能决定整个浮游动物的群落结构。

古谢国故址应在今湖南江永

周宣王封申伯于谢而建立的谢国在何处,自来众说不一,没有定论。近年来历史地理学界已认定谢国故址是在河南省南阳市,这是错误的。根据《诗经》中的《黍苗》《崧高》《甘棠》三篇及明代《永明周氏族谱》的记载,可以断定谢国故址是在湖南省江永县,其都城就是江永县的上甘棠村。