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饮用水中微生物与人类健康息息相关.16S rRNA基因序列具有的普遍性及保守性,被越来越多地应用于饮用水水质全流程微生物多样性及群落结构研究.文中简要介绍了16S rRNA基因测序技术的发展历程,并基于16S rRNA基因测序技术在饮用水中的研究成果,探讨了全流程水环境条件与水中微生物多样性的相互关系.结果表明,水源水质、水处理工艺、供水管网条件均导致末梢水中的生物多样性差异,其中,水源水质与末梢水微生物种群结构密切相关,水处理工艺和供水管网特性对末梢水中微生物种群丰度影响较大.研究结果为高品质饮用水生物安全保障提供了新思路. 相似文献
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归一化水体指数(NDWI)是水体遥感反演的一种重要指标,其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像,使用归一化水体指数法阈值0(TH0)、最大类间方差法(OTSU)自适应阈值(THotsu)与均值漂移聚类算法(Mean-Shift)自适应阈值(THMS)分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析,结果表明:正常水体以TH0为阈值提取精度最高,THMS提取精度次之,THotsu提取精度最差;而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高,尤其少量云雾覆盖下的水体,THMS具有更明显的优势,TH0提取精度次之,THotsu提取精度最差;对于不同的阈值,Land?sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势,对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。 相似文献
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针对新能源电站实时采集数据错误的问题,利用新能源电站历史数据,采用基于数据间模型的方法辨识和修正错误数据,进而利用辨识和修正的结果数据,建立基于决策树分类模型的新能源实时错数辨识模型,以及基于深度神经网路的新能源实时错数修正模型,从而在实时运行过程中,可利用得到的模型对新能源错数进行实时快速辨识和修正,可显著提高错数辨识和修正效率,支撑新能源电站的实时分析应用,保障新能源电站的实时安全稳定运行。通过某典型风电场和光伏电站真实历史数据的算例分析,验证了所提方法的有效性。 相似文献