不同时间尺度下大型水库水温分层结构的变化特征

来源 :亚热带资源与环境学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:y1271
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
水温的变化会影响到水体的物理和化学性质,进而对水生生物的生存繁殖和水环境系统的生态平衡产生影响.为了研究大型水库水温分层结构的演变特征,基于CE-QUAL-W2模型建立山美水库垂向二维水温模型,从年、月尺度出发,分析了不同水文年、不同季节及月份水库垂直方向上的热分层结构.研究结果表明:山美水库水温存在季节性分层,分层持续时间约9个月.水库温跃层型式受入库流量影响,入流增加容易导致垂向水温呈现双温跃层结构;温跃层厚度夏季最大,冬季最小;深度变化与厚度相反,二者存在明显的负相关关系.丰水年受径流过程影响强烈,水体相对稳定性RWCS指数和分层时间小于平水年和枯水年.
其他文献
巴斯克花岗闪长岩位于野马泉岛弧内,笔者等综合野外地质、岩相学、地球化学以及锆石U-Pb年代学等多学科手段,进而为该地区晚石炭世时期构造背景提供岩浆岩约束.岩石地球化学研究表明,岩株主量元素具有高硅、准铝—弱过铝质、钙碱性的I型花岗岩特征;岩石样品稀土元素总量在83.79×10-6至125.67×10-6之间,且轻/重稀土之间的比值介于5.32至8.63之间(平均值为7.1),指示轻稀土较重稀土富集.Eu元素轻度负异常(δEu=0.69~0.89).样品富集大离子亲石元素(如K、Rb、Ba),且亏损高场强元
目的 为了实现资源管理大数据的精准挖掘,保证挖掘结果的真实性与有效性,提出一种基于混沌时间序列的资源管理大数据挖掘方法.方法 首先,通过相空间重构一个等价的多维状态空间,利用相空间的混沌吸引子寻找预测点的相关函数关联,实现对被测目标区域位置的准确判断;其次,运用经验模态分解将资源管理大数据回波信号分解,按照回波信号间的关联性融合软阈值和粗糙惩罚手段,对资源管理大数据回波信号去噪,预防信号失真现象发生;最后,按照原始定位波形特征,去除回波信号波形伪峰值点,挑选适当的指数函数进行sinc函数波形拟合修正,保证
在弹道段撞击速度范围内,针对玄武岩纤维布/铝板组合防护结构开展了高速撞击实验(实验使用的2017铝球弹丸的直径为3.97 mm,撞击速度为1.49~3.65 km/s),获得了防护结构的弹道极限速度,分析了铝球弹丸高速击穿玄武岩纤维布和铝板后的剩余速度.基于单层铝板发生穿孔失效时的临界撞击动能,研究了玄武岩纤维布/铝板组合防护结构的高速撞击防护性能.结果表明:当弹丸未破碎时,相同直径的铝球弹丸以不同速度击穿相同面密度的玄武岩纤维布后的速度减小量近似为常数;铝球弹丸直径越大,弹丸击穿相同面密度的玄武岩纤维布
氦泡等缺陷对金属材料动态强度的影响一直是动态强度研究关注的重点.将相场方法引入冲击加载下氦泡演化行为研究中,通过与晶体塑性理论耦合,建立了可描述冲击下氦泡早期演化行为的介观模拟技术.应用该方法,针对含氦泡的金属铝材料,从介观尺度对氦泡的演化行为及其对位错集体演化行为的影响进行了研究.结果表明:氦泡结构的非均匀性导致局域应力集中和塑性变形集中,局域塑性变形集中会导致沿冲击波传播方向发射稀疏波;从能量守恒角度上看,在材料变形过程中氦泡生长与塑性变形呈竞争关系,塑性耗散的快慢直接影响氦泡的生长速率,使其发生改变
采用一阶线性微分方程通解的解法,即常数变易法,类比给出了一类二阶线性变系数微分方程通解的公式,通过举例,说明公式行之有效.
已有研究基于子图交互关系构造子图网络来实现网络结构增强,然而其算法复杂度高.鉴于此,基于不同阶子图网络的拓扑属性分别对原始网络进行赋权,得到一阶和二阶加权网络,以权重的形式直观体现子图交互关系.同时,这两种加权网络的权重可以直接通过原始网络的拓扑结构计算得出,从而避免了子图网络的构造过程,大大降低了算法复杂度.最后,以关键点识别任务作为研究对象说明这两种加权网络在结构挖掘应用中的性能.基于加权网络定义了两种新的中心性指标,在8个真实网络中与7种经典的中心性指标进行对比,实验结果表明基于加权网络的中心性指标
早侏罗世库局OIB型玄武岩分布于北喜马拉雅带东端,其作为夹层产出于早侏罗统普普嘎组下部层位,围岩为粉砂质板岩、泥岩.代表性样品玄武岩的LA-ICP-MS锆石U-Pb定年显示,锆石24个分析点的n(206 Pb)/n(238U)年龄为115.2~240.9 Ma,n(206Pb)/n(238U)加权平均年龄为190.8±1.2 Ma(n=16,MSWD=3.6),为早侏罗世早期,代表了岩浆的结晶时代.地球化学特征表明,岩石具有低K2O、中MgO及高TiO2、P2O5、TFeO特征,(La/Yb)N为4.4~
分支河流体系的讨论有助于促进各类冲积体系的分类学研究,并可促进源—汇体系分析的定量化.博茨瓦纳的奥卡万戈(Okavango)曲流河扇是分支河流体系的典型代表,具有独特的沉积学、水文学和地貌学特征,主要特点如下:①河道形态属于单线曲流河道向下游分叉型,顺流方向产生弯度不一的分支河道网络,从顶点向下游方向,河道呈放射状,由河谷内的限制性河道变为盆地内的非限制性河道;②顺斜坡向下,河道分叉作用增强,河道的尺度和规模减小,受物源控制,无论是曲流河道还是低弯度河道,皆为砂质载荷,河道宽度、水体深度和沉积物粒度虽有系
近年来,冀北地区相继报道多处恐龙足迹产地(纪友亮等,2008;邢立达等,2009;Xing et al. , 2011,2012;柳永清等, 2012).足迹体现出沿41°00\'纬向线分布特征(图1a),自西向东分别由尚义小蒜沟产地、赤城杨家坟产地、滦平梨园产地、梨树沟门产地、承德县产地及承德骆驼沟产地组成.rn2020年4月,笔者等在宣化一带发现大型恐龙足迹群③号产地(图1b).因此,丰富冀北地区恐龙足迹规模及种属类型,为恐龙群落研究提供新材料成为本次研究的重点.
期刊
目的 传统的产品模块化数学建模方法不能准确地对复杂产品模块化的参数进行识别,不能有效地完成复杂产品模块化数学建模.在人工神经网络的基础上,提出一种复杂产品模块化数学建模方法.方法 利用一元线性回归方程建立曲线模型,通过回归方法识别复杂产品模块化的数据,用人工神经网络及线性加权组合法对复杂产品的数学模型进行求解,寻求复杂产品模块化的最优值,完成复杂产品模块化数学建模.结果 实验结果表明,该方法可以有效地完成复杂产品模块化数学建模.结论 验证了基于人工神经网络的复杂产品模块化数学建模方法较为有效.