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将汞的循环模块与CE-QUAL-W2模型进行耦合,用于模拟水体中汞的输移与循环过程.CE-QUAL-W2模型中汞循环模块可以模拟的物理及生物化学过程包括:汞种类与多组分的固体颗粒的吸附与解吸,沉降及再悬浮,吸附态的汞在底泥层的掩埋,水体与底泥层的扩散交换、挥发,以及汞种类之间的生物地球化学转化.采用2007及2008年万山汞矿区下溪河的实测资料对模型进行验证,模拟结果表明CE-QUAL-W2模型可以较好地模拟下溪河的总汞和甲基汞的迁移转化特征,汞模拟结果的相对误差一般在10%以内.该试验也表明CE-QUAL-W2模型可以用于预测分析水体中复杂的汞的输移与循环过程. 相似文献
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通过收集密苏里河三个站点的多年实测水温、气温数据,建立了水温-气温的高斯过程回归模型.和传统的水温回归模型(线性、非线性及随机回归模型)相比,高斯过程回归模型的精度较高,各研究站点的相关系数值均较高(0.966 4~0.989 7),均方根误差值相对较小(1.978 4~1.495 0).高斯过程回归作为一种较为先进的机器学习方法,和其他机器学习方法相比,其突出的优点在于结合了许多机器学习任务,包括模型训练、不确定性分析及超参数估计等,该方法可以有效地应用于天然河流站点水温的预测. 相似文献