【摘 要】
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应用三维荧光技术结合自组织神经网络方法,研究典型城市河流沉积物孔隙水中水溶性有机物（DOM）与颗粒性有机物（POM）组成结构及空间分布特征。自组织神经网络是一种非监督神经网络
【机 构】
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中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室,中国环境科学研究院城市水环境科技创新基地,西安建筑科技大学环境与市政工程学院,同济大学污染控制与资源化研究国家重点实验室
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应用三维荧光技术结合自组织神经网络方法,研究典型城市河流沉积物孔隙水中水溶性有机物（DOM）与颗粒性有机物（POM）组成结构及空间分布特征。自组织神经网络是一种非监督神经网络算法,能够从有机物三维光谱中提取不同的荧光组分,表征各组分的含量。沉积物是重要的有机碳库,而沉积物孔隙水中有机物的多寡可直接反映其环境特征。人们对水体中沉积物孔隙水中的DOM与营养盐特征的研究较多,而对POM的研究较少,尤其对重污染城市支流河的研究更少。因此,选取沈阳市白塔堡河为研究对象,沿河源、农村、城市区域河段采集沉积物孔隙水样品
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