简介:水库下游的河隧道的进化是是的一个复杂过程仔细,与水库和隧道的运作的模式有关,边界调节。众多的研究在下游的水库的河的过程上被执行了。然而,仅仅他们的一些集中了于在流量沉积条件和隧道模式指示物之间的关系。另外,在河的过程上训练工作的河的影响很少被处理。在这份报纸,包括Tiexie-Yiluo河嘴活动范围,Huayuankou-Heigangkou活动范围和Jiahetan-Gaocun活动范围,在更低的黄河的三节的进化过程在在1960和2015之间的隧道边界线和主流为变化被分析。象蜿蜒,主流的漫步范围和宽度/深度比率那样的隧道模式指示物基于黄河管理委员会的水文学部门获得的地大小被分析。在隧道进化上训练工作的河的效果然后被描述。自从1960,众多的中型、大尺寸的水库在黄河上被造了,包括Longyangxia水库,Liujiaxia水库和Xiaolangdi水库。这些水库扣押流量从在上游并且保留沉积,它在下游的活动范围改变流量和沉积条件。作为后果,泛滥的年度流量和频率和山峰都减少了。作为结果,河隧道上的流动动力学和他们的行动也被减少,它改变河功课的动态状态。用单个参数辨别规则和漫步的度在活动范围被削弱的辨别方程表演获得的辨别结果学习了。在隧道模式指示物的变化证明蜿蜒增加,漫步的范围在水的全部的年度体积与减小减少。然而,漫步的度有小关系到沉积集中。另外,河训练工作在控制河功课起一个重要作用。由于训练工作的河里的改进,河功课在一样的流量和沉积条件下面变得更稳定。考虑训练工作的河的影响的一条新辨别规则被建议。辨别结果被发现与实际的河模式适合很好,它证明辨别规则对更低的黄河适用。结果证明流量和沉积条件是在河功课的进化的最重要的因素。训练工作的河同时限制了主流的漫步的
简介:黄河盆为它的高沉积收益是众所周知的。然而,自从1980年代,这沉积收益清楚地减少了,特别在2000年以后。年度平均沉积收益是在2000前的12亿吨,但是显著地在最后10年减少了到3亿吨。在为黄河的分泌物和沉积产量的变化吸引了中央政府和本地社区的注意。这研究试图在降水和人的活动识别变化的单个贡献(例如水管理工程,terracing,淤泥水坝,社会经济并且需要,并且土壤和水保存在分泌物和黄河的沉积产量测量到减少。使用的学习两个都改进了水文学方法和水保存方法。学习为河的中间的活动范围为上面的活动范围和沉积的调查集中了于分泌物分析。结果证明分泌物和沉积产量两个都在过去的50年介绍了重要减少的趋势。降水在一样的时期上显示出一个不足道的减少趋势。年度平均分泌物从2000~2012在黄河的Lanzhou活动范围上面由56.8亿m3减少了;人的活动(例如社会经济的水使用),贡献了43.4%全部的减小自然因素(例如来自湖,沼泽地和水库的蒸发)占了56.6%。在年度分泌物和在Hekouzhen车站和Tongguan车站之间的节的沉积产量的减少分别地是124亿m3和12.4亿吨。分别地,人的活动在分泌物和沉积产量贡献了76.5%全部的减小和72.2%并且因此是在在分泌物和黄河的沉积产量的变化的主导的因素。
简介:对湖南湘西铅锌矿区的菊科植物进行了2次调查,采集了大量土壤和植物样品,分析了样品中Cd、Pb、zn和Cu的含量.样方法调查结果表明,调查区内常见的菊科植物共有20种,万民岗、李梅、大田湾及三立分别有10种、17种、9种、5种,所有菊科植物Cd、Pb、Zn和Cu的平均含量分别为34.1、104.0、744.0和15.0mg·kg^-1,其中有4种如苍耳(Xanthiumsibiricum)、野艾蒿(Artemisiaumbrosa)、鬼针草(Bidensbipinnata)和醴肠(Ecliptaprostrata),Cd含量超过了100mg·kg^-1.多点单株采样分析的结果表明,三叶鬼针草、鬼针草和醴肠3种植物叶片Cd的平均含量分别为49.7、90.6和102.0mg·kg^-1,平均富集系数分别为2.04、3.01和22.3,分别有78%、80%和100%的样品转移系数大于1,这些结果表明鬼针草和醴肠可能具有超富集Cd的潜力.
简介:近20a来,人工湿地系统由于具有独特的净化机理和功能而越来越多地被用于处理生活污水、工业废水和农业污水.人工湿地系统之所以受到国际上广泛的关注,这是由于它具有低能耗,低成本,运行费用少和操作简便等优势.湿地植物在人工湿地中起着非常重要的作用,不但可以直接摄取和利用污水中的营养物质、吸收富集污水中的重金属等有毒有害物质;而且还能输送氧气到根区,提供根区微生物生长、繁殖和降解过程中对氧的需求.通过详细阐述植物对水中营养元素的吸收作用,说明了植物在人工湿地处理污水中的重要性,并提出了一些改进人工湿地处理污水能力的设想以及人工湿地系统水生植物有待进一步研究的问题,研究结果可以为进一步优化人工湿地系统的设计提供参考.
简介:以2016年8月26日Landsat-8OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief(relevantfeatures)-F算法,对全部特征变量进行权重排序,剔除不相关变量;然后,分别采用基于特征优选的随机森林模型、最大似然方法和神经网络分类算法,提取黄河口滨海湿地信息,比较基于特征优选的随机森林模型与其它两种分类方法在滨海湿地信息提取应用中的精度和效率。研究结果表明,基于特征优选的随机森林模型滨海湿地分类效果最佳,总精度为86.39%,Kappa系数为0.81,明显高于最大似然和神经网络分类方法;其中,河流湿地分类精度最高,为95.83%,盐田分类精度最低,主要原因在于盐田与养殖池、水库/坑塘的光谱和几何特征极为相似,易于混淆;但与最大似然分类和神经网络分类方法相比,该方法提取效果明显改善,分类精度分别提高了16.84%和4.44%。本研究结果证明,采用Relief-F算法特征优选的随机森林模型提取滨海湿地信息的方法,具有分类精度高、运算速率快的优势,适用于滨海地区不同类型湿地高精度信息提取。
简介:这研究考虑了是否变窄上面(宽广、漫步)更低的黄河的活动范围能在在隧道侵蚀的沉积甚至两个的增加导致减小上面并且更低(狭窄、蜿蜒地流)活动范围。领域数据和数字建模结果的分析两个都认为这个建议正当缩小隧道。积极关联在侵蚀区域的隧道和隧道宽度之间被发现。因此在低流动的条件下面变窄将在活动范围减少侵蚀的数量,接着,它将减少搬运进更低的隧道的沉积的数量。这将在河的更低的活动范围减少siltation的数量。然而,与沉积的低集中在高流动的条件下面变窄将两个都沿着缩小的隧道和侧面的隧道河岸倒塌的数量减少洪水变细的程度,它在更低的隧道导致增加的流动和更少的沉积,导致增加的侵蚀。当有沉积的高集中的流动被免除Xiaolangdi水库时,更低的狭窄的隧道和上面的隧道罐头搬运大量沉积负担。变窄上面的宽广隧道将在沉积,或甚至在隧道侵蚀导致减小,这被结束,在两个上面并且更低的隧道如果水库被操作以便在低流动期间增加的沉积的体积被体积平衡与沉积的低集中在高流动期间侵蚀了。