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| 1 | 3个小型高原湖泊水陆交错带中植物叶片pH值变异及其潜在影响因素显示文摘陆生植物叶片pH值是与植物生理功能和养分利用状况息息相关的重要植物属性,并随植物功能型和环境的变化而变化。然而,水生植物叶片pH值的变异特征及其与陆生植物间的差异性仍不清楚。在3个自然形成的小型高原湖泊的湖滨植物群落中,我们采集植物、土壤和湖水样品,检测了植物叶片pH值与碳、氮含量以及环境条件(水或土壤pH值、土壤水位状况)。从植物功能型和群落两个水平分析了湖滨植物叶pH值沿水分梯度的变化及其潜在影响因素。研究结果表明,不同类型的水生植物,以及水生、沼生和陆生环境中生长的植物的叶pH存在较大差异;浮叶植物叶片pH值(4.21±0.05)显著低于挺水植物(5.71±0.07)和沉水植物(5.82±0.06);水生草本植物叶片pH值(5.43±0.10)显著低于沼生草本植物(6.12±0.07)和陆生草本植物(5.74±0.05);陆生草本植物叶片pH值显著高于木本植物。植物功能群间叶片pH值的变异可能与叶片的结构、光利用特性和养分特性有关。群落水平的结果与植物功能型水平相一致:水生群落叶片pH值显著低于陆生群落。群落水平叶片pH值可能主要受物种组成、水分条件和环境pH值的影响。本研究首次探索了水生植物的pH值,并且在景观尺度上对比了不同功能型植物的叶片pH值,为深入探索植物pH值变异机制以及其在水生和湿地生态系统中的生态意义提供参考。 | Sining Liu Shenqun An Zhengbing Yan Junpeng Ren Xiaoqian Lu Feiyang Ge Wenxuan Han | 2021 | Journal of Plant Ecology2021，14，3： | 1 |
| 2 | Parameterization Method of Wind Drift Factor Based on Deep Learning in the Oil Spill Model显示文摘Oil spill prediction is critical for reducing the detrimental impact of oil spills on marine ecosystems,and the wind strong-ly influences the performance of oil spill models.However,the wind drift factor is assumed to be constant or parameterized by linear regression and other methods in existing studies,which may limit the accuracy of the oil spill simulation.A parameterization method for wind drift factor(PMOWDF)based on deep learning,which can effectively extract the time-varying characteristics on a regional scale,is proposed in this paper.The method was adopted to forecast the oil spill in the East China Sea.The discrepancies between predicted positions and actual measurement locations of the drifters are obtained using seasonal statistical analysis.Results reveal that PMOWDF can improve the accuracy of oil spill simulation compared with the traditional method.Furthermore,the parameteriza-tion method is validated with satellite observations of the Sanchi oil spill in 2018. | YU Fangjie GU Feiyang ZHAO Yang HU Huimin ZHANG Xiaodong ZHUANG Zhiyuan CHEN Ge | 2023 | Journal of Ocean University of China2023，22，6： | 0 |
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