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以滁州花山水文实验流域为研究对象,研究不同土地利用类型中各种形态的氮随径流流失的特征。基于2012年10月—2013年9月滁州花山水文实验流域氮素实验观测数据,对流域的氮随径流流失的特征进行了分析。结果表明:林地比重较大的集水区域径流中的TN质量浓度和NO-3-N质量浓度较高,农田比重较大的集水区域径流中的NH3-N质量浓度较高;在林地面积比例较大集水区域,TN质量浓度与NO-3-N质量浓度有较好的相关性;而在耕地面积比例较大的集水区域,TN质量浓度与NH3-N质量浓度表现出较好的相关性。对于嵌套子流域,NO-3-N质量浓度沿河道往下游随集水区域的增大和森林覆被比例的减少而呈逐渐递减趋势;在农田非施肥季节,各个月的TN质量浓度空间上自上而下随森林覆被比例的减少而呈逐渐递减趋势,而NH3-N质量浓度变化较小;在施肥季节,TN质量浓度随NH3-N质量浓度的上升而上升。研究还发现:研究区域汪郢左支断面和军事牌断面的集水区域林地比重高达99.92%以上,虽然人类活动较少,但TN质量浓度较高,分别为2.830 mg/L和4.028 mg/L,高于集水区域农田比重较大的竹园沟断面和新坝断面(两断面农田比重分别为39.59%和35.63%),分别是竹园沟断面和新坝断面的1.42~2.51倍、2.02~3.57倍;这一事实与人们通常的认识不一致,值得进一步深入研究。 相似文献
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通过对滇东煤田长坡井田形成的地质背景和晚二叠纪含煤地层沉积特征的综合分析,提出该区晚二叠世为陆缘盆地过渡壳的潮坪聚煤环境和三角洲聚煤环境。海陆过渡环境演化顺序为:碳酸盐台地-泻湖潮坪-浅水三角洲聚煤成煤模式,和局限海底火山地台-泻湖潮坪-浅水三角洲聚煤成煤模式。从晚二叠纪中期末至三迭纪各种聚煤条件充分配合,形成本区主要可采煤层。 相似文献
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文本分类是目前深度学习方法被广泛应用的重要领域之一.本文设计了一种基于循环神经网络和胶囊网络的混合模型,使用胶囊网络来克服卷积神经网络对空间不敏感的缺点,学习文本局部与整体之间的关系特征,并使用循环神经网络中的GRU神经网络经过最大池化层来学习上下文显著信息特征,结合两者来优化特征提取过程从而提高文本分类效果.与此同时,在嵌入层中提出了一种基于缺失词补全的混合词向量方法,采用两种策略来减少缺失词过度匹配的现象以及降低词向量中的噪声数据出现的概率,从而获得语义丰富且少噪声的高质量词向量.在经典文本分类数据集中进行实验,通过与对比模型的最优方法进行比较,证明了该模型和方法能有效地提升文本分类准确度. 相似文献
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