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三峡库区典型流域水华暴发评价函数模型研究 被引量:4
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作者 刘信安 湛敏 谢昭明 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期669-674,共6页
藻类在光照充足时将无机磷酸和ADP转化为ATP以储备能量,外部条件改变时,则ATP可逆转换为ADP以释放能量.在此理论框架下根据三峡库区典型流域水华暴发时的现场监测数据研究了绿藻光合磷酸化的活化能ΔE、计算了库区流域中若干水系在不同... 藻类在光照充足时将无机磷酸和ADP转化为ATP以储备能量,外部条件改变时,则ATP可逆转换为ADP以释放能量.在此理论框架下根据三峡库区典型流域水华暴发时的现场监测数据研究了绿藻光合磷酸化的活化能ΔE、计算了库区流域中若干水系在不同水文条件下提供的有效能量Δe和综合营养指数TLI(Σ),并以ΔE、Δe和TLI(Σ)为参数构建了预测和判断不同水域环境中水华是否暴发的水华暴发评价函数F,在考虑外部因素和内部因素对水华暴发影响程度的大量计算和分析的基础上,确定了ΔE、Δe和TLI(Σ)的相关权重分别为a1=0.3,a2=0.3,a3=0.4.模型计算和实地验证表明:F比单纯的TLI(Σ)作为水华暴发或者水体富营养化的判据更合理,更有说服力和更具普适性. 展开更多
关键词 水华暴发评价函数 反应活化能 反应有效能 综合营养指数
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基于人工神经网络的河湖蓝藻水华状态评价研究 被引量:5
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作者 李世明 王小艺 +2 位作者 许继平 于家斌 王立 《水资源与水工程学报》 CSCD 2017年第4期93-96,共4页
面对依旧严峻的水环境问题,水资源的高效管理成为解决该问题的关键途径。其中,水华状态评价成为重中之重,本文针对河湖蓝藻水华状态评价过程中存在的非线性和不精确性问题,构建了基于人工神经网络的蓝藻水华状态评价模型,实现了固定站... 面对依旧严峻的水环境问题,水资源的高效管理成为解决该问题的关键途径。其中,水华状态评价成为重中之重,本文针对河湖蓝藻水华状态评价过程中存在的非线性和不精确性问题,构建了基于人工神经网络的蓝藻水华状态评价模型,实现了固定站点监测和遥感监测信息的有效融合。并将该模型用于太湖蓝藻水华状态评价,研究表明:评价结果与实际情况相符,验证了模型的有效性和可行性,为蓝藻水华问题深入研究提供了思路。 展开更多
关键词 人工神经网络 信息融合 蓝藻水华 水华状态评价
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典型湖泊水华特征及相关影响因素分析 被引量:36
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作者 于洋 彭福利 +3 位作者 孙聪 董昊 王业耀 何立环 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期88-94,共7页
通过2011—2015年对太湖、巢湖和滇池水华高发季节的连续监测,以藻类密度和水华面积为判据评价了3个湖体的水华情况及变化趋势,探讨了水华发生的主要影响因素。结果表明:太湖水华程度以"轻度水华"为主,巢湖水华程度以"... 通过2011—2015年对太湖、巢湖和滇池水华高发季节的连续监测,以藻类密度和水华面积为判据评价了3个湖体的水华情况及变化趋势,探讨了水华发生的主要影响因素。结果表明:太湖水华程度以"轻度水华"为主,巢湖水华程度以"轻微水华"为主,滇池水华程度以"中度水华"为主;太湖、巢湖和滇池水华规模均以"零星性水华"为主;太湖和巢湖藻类密度与水温、pH、溶解氧、总氮、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度呈显著负相关,与氨氮无显著相关性;滇池藻类密度与水温、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度和氨氮呈显著负相关,与pH、溶解氧和总氮无显著相关性。 展开更多
关键词 淡水湖泊 藻类密度 水华评价 环境因子 相关分析
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Estimation of S-wave Velocity for Gas Hydrate Reservoir in the Shenhu Area,North South China Sea 被引量:1
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作者 LIU Xueqin XING Lei LIU Huaishan 《Journal of Ocean University of China》 SCIE CAS CSCD 2018年第5期1091-1102,共12页
Estimation of S-wave velocity using logging data has mainly been performed for sandstone, mudstone and oil and gas strata, while its application to hydrate reservoirs has been largely overlooked. In this paper we pres... Estimation of S-wave velocity using logging data has mainly been performed for sandstone, mudstone and oil and gas strata, while its application to hydrate reservoirs has been largely overlooked. In this paper we present petxophysical methods to estimate the S-wave velocity of hydrate reservoirs with the P-wave velocity and the density as constraints. The three models used in this paper are an equivalent model (MBGL), a three-phase model (TPBE), and a thermo-elasticity model (TEM). The MBGL model can effectively describe the internal relationship among the components of the rock, and the estimated P-wave velocities are in good agreement with the measured data (2.8% error). However, in the TPBE model, the solid, liquid and gas phases axe considered to be independent of each other, and the estimation results are relatively low (46.6% error). The TEM model is based on the sensitivity of the gas hydrate to temperature and pressure, and the accuracy of the estimation results is also high (3.6% error). Before the estimation, the occurrence patterns of hydrates in the Shenhu area were examined, and occurrence state one (the hydrate is in solid form in the reservoir) was selected for analysis. By using the known P-wave velocity and density as constraints, a reasonable S-wave velocity value (ranging from 400 to 1100 m s 1 and for a hydrate layer of 1100 m s 1) can be obtained through multiple iterations. These methods and results provide new data and technical support for further research on hydrates and other geological features in the Shenhu area. 展开更多
关键词 S-wave velocity estimation hydrate reservoir rock physical model
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