白洋淀轮虫群落结构及富营养化评价

于2018年5月(春)、8月(夏)和10月(秋)对白洋淀26个采样点轮虫物种组成和群落结构进行了系统调查,测定了水温(WT)、溶解氧(DO)、pH值、水深(WD)、透明度(Tr)、总氮(TN)、总磷(TP)、叶绿素a(Chla)等环境因子,分析了轮虫群落参数与环境因子的关系,综合评价了白洋淀水体富营养化程度.共鉴定出轮虫21属61种,以耐污性种类为主,角突臂尾轮虫、萼花臂尾轮虫和小多肢轮虫为优势种.各采样点轮虫种数差异较大,最多为20种(聚龙淀),最少仅为6种(大麦淀).轮虫平均丰度和生物量呈现明显的季节变化,秋季最高(3 372 ind./L,0.90 mg/L),夏季其次(1 240 ind./L,0.88 mg/L),春季最低(210 ind./L,0.22 mg/L);轮虫最高丰度为6 930 ind./L(三角淀,秋季),最低仅为2 ind./L(平阳淀,夏季).Shannon-Wiener多样性指数(H')和Pielou均匀度指数(J)夏季最高(分别为2.30和0.86).经相关性分析发现,轮虫丰度与DO、WD、Chla、TP呈显著正相关,而与Tr显著负相关;轮虫种数与WD显著正相关,与WT显著负相关.与历史资料相比,白洋淀水质在一定程度有所好转,但仍处于富营养化状态.     

基于位置服务数据的社区生活圈测度方法及影响因素分析

生活圈的边界划定是社区生活圈研究的重点也是难点。现有的划定方法有基于行政边界或控规单元、依据设施服务半径及可达性、居民日常活动行为三种方式,其中基于居民日常活动是最接近社区生活圈本意的测度方法。但目前这一方法的应用主要依靠全球定位系统(GPS)数据,成本高且样本有限,难以描述社区大多数居民的活动规律,更缺乏对大范围不同类型社区生活圈的全貌认识。以成都市为例,基于大样本的手机位置服务数据(LBS),采用复杂网络分析技术(Infomap)对中心城区(549 km²)的社区生活圈进行测度,通过识别其规模和边界特征,进一步探讨空间要素对社区生活圈边界的影响及作用机制。结果表明:通过选取恰当的单元精度和距离约束d值,可以获得较好的网络聚类结果(接近15 min生活圈的实际规模);基于LBS数据划分的社区生活圈面积规模差异较大,但大多数的规模处于1～5 km²之间;三类代表性空间要素中,路网密度与社区生活圈面积规模存在中等程度相关,区位和商业兴趣点(POI)密度与社区生活圈规模并不存在显著的相关性;但社区生活圈的人口密度与三类空间要素存在强相关。基于手机...     

全自动化油画笔清洗机的研究与发明

该研完项目全自动化油画笔清洗机是一种涉及全自动化的机械装置,主要用于油画笔的清洗.为了解决现有洗笔方法所存在的浪费纸、污染环境、费时、费力等问题和手摇式油画笔清洗器的不足.本实用新型采用的实施方案:(1)解决油画笔的清洗问题.(2)解决松节油的离心问题.(3)编写单片机的编程,并设计总的电路图.(4)将所有的装置组合到一起,尝试不同方式组合,取其最合理的方案,并设计其外观造型.该项目的有益效果:操作简单、使用方便、环保无污染,松节油可以反复使用.     

广西南竹河锡多金属矿床地质特征与构造控矿规律

广西都庞岭地区南竹河锡多金属矿床矿脉在平面上的分布规律具有"线性递变不等距"规律.矿脉矿石品位在平面上具有"中富侧贫",在垂向上具有"上富下贫"的特征.矿脉的矿化在平面上的分带性为"北部富锡,南部富钨". 矿床垂直构造分带性为"三层楼"分带模式.NNE向断裂和NW-NNW向断裂联合控矿是区内最重要的控矿规律.成矿分为两期:燕山早期形成NNE向矿脉,是矿区的主要成矿期;燕山中期形成NW-NNW向矿脉,是次要成矿期.     

自旋探针法研究聚乙烯醇缩甲醛的交联网络

使用三种不同体积的自旋探针研究交联的聚乙烯醇缩甲醛,测定了T_R参数与交联度的依赖关系,并探讨了具有不同交联度的高分子网络平均自由体积的变化规律。     

江西修武盆地下寒武统黑色页岩矿物成分特征及意义

以江西修武盆地下寒武统王音铺组、观音堂组黑色页岩为研究对象,通过对野外剖面样品和钻井取心样品定性和定量分析,研究修武盆地下寒武统页岩气储层矿物成分特征,结果表明,王音铺组、观音堂组黑色页岩矿物成分以黏土矿物和石英为主,石英的平均质量分数为58.63%,黏土矿物平均为25.4%。其次为方解石,平均为51.46%,另外还含有较高的长石和黄铁矿,平均质量分数分别为2.5%和4.68%。其余矿物如方解石、白云石、(硬)石膏等含量较少,平均质量分数5%。这种矿物成分组成与Barnett页岩及龙马溪组页岩既有相似性,又有差异性。修武盆地下寒武统页岩矿物组分所反映的沉积环境、有机质演化及黑色页岩储集意义表明,该套页岩石英的质量分数50%的泥(页)岩厚度接近50m,是理想的页岩气勘探开发层位。     

基于Viterbi解码的中文合成音库韵律短语边界自动标注

该文提出了一种基于Viterbi解码的中文合成音库韵律短语边界自动标注方法,以降低大语料库单元拼接合成系统的构建成本。该方法分为模型训练和韵律标注两阶段:模型训练阶段得到频谱、基频和音素时长的上下文相关隐Markov模型(hidden Markov model,HMM);标注阶段借助训练得到的模型采用Viterbi解码完成韵律短语自动标注。实验结果表明:该方法进行韵律短语边界标注时的F-score值达到77.64%,超过了人工标注时不同标注人员之间的一致性水平;另外该方法可以方便地增加待标注韵律属性,具有良好的扩展性。