水华

最新推荐文章于 2024-12-30 22:54:56 发布
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  1. 水华爆发（藻类过度繁殖）之后，基本上是没办法挽救了。所以在水华事件发生之前，对藻类水华的预警是十分重要的
  2. 如何预警？—-分为两步：对淡水水体中优势藻种的门类和浓度进行重点监测
  3. 基于浮游藻类荧光测量法和浮游藻类光和色素特性的研究基础上，选择特定的入射光对优势藻种进行在线识别
google earth engine（GEE）——逐年日的太湖水华遥感监测APP分析
此星光明博客
02-07 1415
本文相关代码和数据均来源于《remote sensing》期刊中：Remote Sensing | Free Full-Text | Long-Term Spatial and Temporal Monitoring of Cyanobacteria Blooms Using MODIS on Google Earth Engine: A Case Study in Taihu Lake 文献引用格式： Jia, T.; Zhang, X.; Dong, R. Long-Term Spatial and
Mathorcup数学建模竞赛第六届-【妈妈杯】A题：淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究（附一等奖获奖论文和matlab代码）
getusushu的博客
01-03 1340
随着淡水生态系统水体污染和富营养化进程的加剧，近年来水华现象发生的频率也逐渐升高。水华不仅会使水体中的鱼虾等生物生长受到威胁，同时造成严重的水体污染。水华的发生是多因素共同作用形成的结果。因此，在了解水华现象发生的机制上，通过分析淡水养殖过程中的主要理化因子，建立相应的水质评价模型，并对其进行预测水华可能性的大小具有十分重要的意义。针对问题一，我们发现池水、底泥与间隙水中常见理化因子为各类营养盐。利用附件 1 提供的数据，使用 SPSS 对池水、底泥、间隙水中的每一因子做相关性分析，得到。
Nature综述: 蓝藻水华的形成机理及防治动态
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刘永鑫的博客——宏基因组公众号
10-09 1万+
本文转载自"微生态笔记"，已获授权。标题Cyanobacterial blooms中文标题蓝藻水华的形成机制与防治动态期刊Nature Reviews Microbio...
水华监测（三、数据测试）
qq_23857275的博客
12-30 186
转换成空间分辨率(米)：像元大小(米)≈3.4889241150329744×10−5×111,139=3.8817米。公式：Con("NDVI" > 0.4, 1, 0)，其中阈值的确定方式暂时未看到。略(几何校正，空间裁剪，辐射定标，表观反射率，大气校正)像元大小：3.4889241150331696E-05；其中：0值10923个，1值56084个。
水华监测（一、藻类介绍）
qq_23857275的博客
12-30 640
利用遥感影像监测技术可以有效地检测和区分不同类型的藻类水华。然而，每种藻类的光学特性（如反射率、吸收特性）不同，因此遥感监测的效果也会有所差异。
蓝藻水华分析
xiaobaikyme的博客
10-31 7250
涉及到的处理： 1 图像预处理包括辐射定标和大气校正 2 水体提取指数 3 基于水体区域的裁剪技巧 4 密度分割进行面积统计 1 首先，下载Landsat8 OLI影像。对研究区域的大致范围进行裁剪以减小工作量。 打开 之后打开 选择你要裁剪的影像后确定，选择之前选定好的裁剪区域后其余默认最后设置保存路径 2对影像预处理 1辐射定标 打开 选择7个波段的影像 设置好后选择保存路径输出 2大气校正 打开 具体的参数填写参考这篇文章：ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行辐射定标和大气
数学建模：淡水养殖池塘水华发生及池水净化处理论文分析
weixin_74399729的博客
10-22 1391
数学建模
Mathorcup数学建模竞赛第六届-【妈妈杯】A题：淡水养殖池塘水华发生及池水净化处理（附一等奖获奖论文和matlab代码）
getusushu的博客
01-02 1323
文中涉及附件数据详见目前在我国水产养殖中，池塘养殖产量约占淡水养殖的70%。近年来，随着淡水生态系统水体污染和富营养化进程的加剧，经常导致有害蓝藻、轮虫等常见的浮游生物高密度发生，很容易诱发大面积水华。水华造成严重的环境污染及水体污染，对养殖业是一个严重的打击。水华的发生不仅直接影响了养殖对象的正常生长发育，严重时大量排泄废水造成淡水资源污染，还会破坏养殖生态系统的平衡，导致养殖对象的不同程度死亡，造成巨大经济损失。
Mathorcup数学建模竞赛第六届-【妈妈杯】A题：淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究（附一等奖获奖论文、matlab和SAS代码）
getusushu的博客
01-01 1920
近年来，水华现象发生频繁，影响了养殖对象的生长发育，还会破坏养殖生态系统的平衡。为此我们拟通过研究淡水养殖池塘相关主要理化因子，主要浮游生物数据及鱼虾生成等数据分析水华发生的原因，控制并预测水华的发生，从而提高养殖产量，减小环境污染。针对问题一，分析池水、底泥与间隙水中常见理化因子之间的关系。我们以间隙水与底泥、间隙水与池水之间的六个常见理化因子为研究对象，通过绘制常见理化因子含量变化的折线图，计算Pearson相关系数，发现间隙水与底泥之间的理化因子相关性较。
常州大学一等奖淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究 3
08-03
【淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究】是一项重要的科研工作，涉及到环境科学、水产养殖学以及数学建模等多个领域。水华频繁发生不仅影响养殖对象的生长，还可能破坏整个养殖生态系统的平衡。为了应对这个问题，...
第六届Mathorcup数学建模竞赛A题 淡水养殖池塘水华发生及池水净化处理数据
12-29
第六届Mathorcup数学建模竞赛A题关注的是淡水养殖池塘中的水华发生及池水净化处理问题。这是一个典型的实际应用问题，它涉及到环境科学、生态学、数学模型构建以及大数据分析等多个领域的知识。 首先，我们需要理解...
基于BP神经网络模型在珊溪水库水华预测中的应用.pdf
09-26
BP 神经网络在珊溪水库水华预测中的应用 基于 BP 神经网络模型在珊溪水库水华预测中的应用是指使用 BP 神经网络算法来预测珊溪水库中藻类暴发期的叶绿素 a 浓度。该方法通过将 pH 值、高锰酸盐指标、总氮、总磷、...
六届MathorCup数学建模挑战赛优秀论文淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究华中农大特等奖.docx
06-09
### 淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究 #### 一、问题背景及重要性 本文探讨的是淡水养殖池塘中的一个重要问题——水华的发生及其对池塘水质的影响，以及如何通过科学手段实现池水的自净化。水华是由藻类大量...
数学建模“淡水养殖池塘水华发生及池水净化处理“问题”
01-26
在“淡水养殖池塘水华发生及池水净化处理”的数学建模问题中，我们需要解决一系列与水产养殖、环境保护和生物学相关的复杂问题。首先，我们要理解水华的成因，这是由于水体中氮、磷等营养物质的过度积累，导致浮游...
ffmpeg 的视频格式转换 c# win10
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06-02
ffmpeg 的视频格式转换 c# win10
基于51单片机利用MPU6050 DMP实现姿态角获取的完整例程
06-02
标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机（一种常见的8位微控制器）的程序示例，用于读取MPU6050传感器的数据，并通过其内置的数字运动处理器（DMP）计算设备的姿态角（如倾斜角度、旋转角度等）。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器，广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能，由DMP处理复杂的运动学算法，例如姿态融合，将加速度计和陀螺仪的数据进行整合，从而提供稳定且实时的姿态估计，减轻主控MCU的计算负担。最终，姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示，为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知，该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核，因编程简单、成本低而被广泛应用；MPU6050作为惯性测量单元（IMU），可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库，其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序，以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤：首先是硬件连接，将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接，同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上；接着是初始化设置，配置51单片机的I/O端口，初始化I2C通信协议，设置MPU6050的工作模式和数据输出速率；然后是DMP配置，启用MPU6050的DMP功能，加载预编译的DMP固件，并设置DMP输出数据的中断；之后是数据读取，通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据，数据通常以四元数或欧拉角形式呈现；再接着是数据显示，将姿态角数据转换为可读的度数格
TSP（旅行商问题）-使用人工蜂群求解源码
06-02
程序100%可运行，可随机增加或减少城市，带有代码注释；也可转换为其他语言的代码
金昌EX9000教程学习资料同步实体书
06-01
同步当年出版书，详细教材，包含三维试衣毛毛虫使用方法
2021年MathorCup高校数学建模挑战赛D题
06-02
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题，运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件，广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库，涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作，方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中，有几个关键文件： d题论文(1).docx：这可能是参赛队伍对D题的解答报告，详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m：这些是MATLAB源代码文件，每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如： D_1.m 可能是主要的建模代码； ratio.m 可能用于计算某种比例或比率； importfile.m 可能用于导入数据； Untitled.m 可能是未命名的脚本，包含临时或测试代码； changf.m 可能涉及函数变换； pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关； huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat：这是一个MATLAB数据文件，存储了变量或矩阵等数据，可能用于后续计算或分析。 D-date.mat：这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据，或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测，参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而，具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中，团队需深入理解问题本质，选择合适的数学模
envi识别水华
03-14
### 使用ENVI软件实现水华遥感影像的检测与分类 #### 方法概述 水华是一种由蓝藻或其他浮游生物引起的水质异常现象，其监测可以通过遥感技术高效完成。ENVI是一款功能强大的遥感图像处理软件，在水体提取、分类以及...
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