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伊犁河上游河谷水库浮游动物分布及水环境特征 ——以恰甫其海为例 作者： 彭 亮 1 作者单位： 1. 中国水产科学研究院长江水产研究所，湖北 武汉 430223 提交时间： 2022-04-14 摘要: 为研究新疆伊犁河谷上游水库水环境质量状况，基于生物多样性指数、综合营养状态指数、 冗余分析（RDA）等方法，于2019年6月（丰水期）、9月（平水期）和12月（枯水期）对恰甫其海水库浮游动物及水环境理化指标进行了调查分析。结果表明：（1）恰甫其海共检出浮游动物37种，其中原生动物17种，轮虫10种，枝角类4种，桡足类6种；优势种主要包括侠盗虫属（Strobilidium sp.）、匣壳 虫属（Centropyxis sp.）、王氏似铃壳虫（Tintinnopsis wangi）、疣毛轮属（Synchaeta sp.）、广布多肢轮虫 （Polyarthra vulgaris），共5种；浮游动物丰水期、平水期和枯水期丰度分别为580.40 indL-1、152.68 indL-1、137.01 indL-1，生物量分别为0.550 mgL-1、0.018 mgL-1、0.007 mgL-1，丰度和生物量最大值 均出现在丰水期。（2）浮游动物多样性指数存在典型的时空分布特征，Shannon-Wiener指数（H）和 Margalef指数（D）在丰水期呈现由库尾向坝前增高的趋势，在平水期和枯水期以库中最高，H和D均值分别为 1.19 和 0.82。（3）RDA 结果表明，水温（ WT）、化学需氧量（CODMn）和营养盐浓度如总氮 （TN）、总磷（TP）、硝酸盐氮（NO-3 -N）、亚硝酸盐氮（NO-2 -N）、氨态氮（NH+4 -N）、正磷酸盐（PO34- -P） 等是影响浮游动物群落结构变化的主要环境因子。综合生物多样性指数和综合营养状态指数结果表 明，恰甫其海水质处于贫-中营养状态，水环境质量状况良好，可以作为鱼类越冬场、产卵场和索饵场。 浮游动物 分布特征 综合营养状态指数 冗余分析 恰甫其海 分类： 生物学 >> 生态学 引用： ChinaXiv:202204.00094 (或此版本 ChinaXiv:202204.00094V1 ) doi:10.12074/202204.00094 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202204.00094.V1 推荐引用方式： 彭 亮.(2022).伊犁河上游河谷水库浮游动物分布及水环境特征 ——以恰甫其海为例.干旱区地理.[ChinaXiv:202204.00094] 版本历史 [V1] 2022-04-14 01:19:25 ChinaXiv:202204.00094V1 下载全文

只是却杂乱无章地在他的面前飞舞着，根本没有任何头绪，片刻之间便一个个飘进了他的脑海，最后化作四个硕大的金色大字——《天河元帅》

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基于小波变换与卷积神经网络的自动搜索X射线天文暴事件的方法 作者： 马嘉卉1,2，马 森1,2，邹自明1,3，李云龙1,3 1 作者单位： 1. 1. 中国科学院国家空间科学中心； 2. 中国科学院大学； 3. 国家空间科学数据中心 提交时间： 2023-06-07 摘要: 提出了一种混合小波变换和卷积神经网络模型的时序数据自动寻峰方法，可用于光变曲线峰的快速识别，从海量数据中快速发现潜在暂现源。在硬 X 射线调制望远镜真实观测数据上的实验结果显示，相比于光谱寻峰、化学谱寻峰等问题中常用的小波变换寻峰方法，该方法得出的寻峰查准率提升了 42%，F1 值提升了 41.3%，误报率降低了 42.1%，而寻峰时间仅增加了0.18 s，基本满足实时检测的要求。 所得结果证明了该方法在光变曲线寻峰问题上的有效性。 Abstract: We present an automatic peak-finding method based on the wavelet transform and convolutional neural network to identify the peaks of light curves, and it helps to rapidly discover potential transient sources from massive data. Here we use the real observation data of the HXMT as our experiment data. The experiments make comparisons with the wavelet transform peak-finding method, which is commonly used for peak-finding problems of spectral or chemical spectral. The results show that the method improves the peak-finding precision rate and the F1 value by 42% and 41.3%, and reduces the false alarm rate by 42.1%, while the peak-finding time only increases by 0.18 s. Therefore it can solve the problem of light curve peak-finding by combining the wavelet transform and convolutional neural network. 寻峰方法 光变曲线 卷积神经网络 小波分析 期刊： 天文学进展 分类： 天文学 >> 天文学 投稿状态： 已在期刊出版 引用： ChinaXiv:202306.00404 (或此版本 ChinaXiv:202306.00404V1 ) DOI:10.3969/j.issn.1000-8349.2022.04.05 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202306.00404.V1 推荐引用方式： 马嘉卉1,2，马 森1,2，邹自明1,3，李云龙1,3.(2023).基于小波变换与卷积神经网络的自动搜索X射线天文暴事件的方法.天文学进展.doi:10.3969/j.issn.1000-8349.2022.04.05 版本历史 [V1] 2023-06-07 10:21:39 ChinaXiv:202306.00404V1 下载全文

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