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微生物在黄河三角洲互花米草与日本鳗草生态竞争中的作用及机制分析
学位论文
理学博士, 中国科学院烟台海岸带研究所: 中国科学院大学, 2023
作者:
宋增磊
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提交时间:2023/06/29
互花米草
日本鳗草
沉积物微生物
叶际微生物
玫瑰杆菌
模拟增温对黄河三角洲湿地土壤有机碳含量及其稳定性的影响
学位论文
: 中国科学院大学, 2023
作者:
孙瑞丰
Adobe PDF(4244Kb)
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提交时间:2023/06/21
模拟增温
黄河三角洲湿地
有机碳组分
红外光谱
有机碳矿化
生态系统服务研究综述———基于典型生态系统的角度
期刊论文
海岸科学, 2023, 卷号: 第10卷, 期号: 第1期, 页码: 10-18
作者:
李晓炜
;
侯西勇
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提交时间:2023/08/23
生态系统服务
典型生态系统
可持续管理
烟台近岸不同老化状态聚丙烯微塑料表面生物膜形成过程与特征分析
学位论文
工程硕士, 中国科学院烟台海岸带研究所: 中国科学院大学, 2022
作者:
单恩翠
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提交时间:2022/06/10
微塑料
微生物群落
河口环境
老化
围隔实验
典型亚热带耕地和高寒草地土壤质量变化和健康评估研究
学位论文
工学博士, 北京: 中国科学院大学, 2022
作者:
司绍诚
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提交时间:2022/06/15
耕地
草地
长期定位施肥
土壤质量
土壤健康
Improving MODIS Aerosol Estimates Over Land With the Surface BRDF Reflectances Using the 3-D Discrete Cosine Transform and RossThick-LiSparse Models
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2021, 卷号: 59, 期号: 12, 页码: 9851-9860
作者:
Tian, Xinpeng
;
Liu, Qiang
;
Gao, Zhiqiang
;
Wang, Yueqi
;
Li, Xiuhong
;
Wei, Jing
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提交时间:2022/07/04
Aerosol optical depth (AOD)
a priori knowledge
kernel-driven BRDF model
surface anisotropy
A new oil spill detection algorithm based on Dempster-Shafer evidence theory
期刊论文
JOURNAL OF OCEANOLOGY AND LIMNOLOGY, 2021, 页码: 14
作者:
Zhang, Tianlong
;
Guo, Jie
;
Xu, Chenqi
;
Zhang, Xi
;
Wang, Chuanyuan
;
Li, Baoquan
Adobe PDF(5149Kb)
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提交时间:2021/11/09
synthetic aperture radar (SAR) data
oil spill detection
subjective Bayesian
Faster-region convolutional neural networks (RCNN)
Dempster-Shafer evidence theory
莱州湾微塑料污染特征及其对典型双壳贝类生态毒性效应研究
学位论文
理学博士, 中国科学院烟台海岸带研究所: 中国科学院烟台海岸带研究所, 2021
作者:
学位论文
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提交时间:2021/06/29
微塑料
双壳贝类
毒理效应
组学
脂质代谢
Estimation of BRDF model kernel weights under an a priori knowledge-aided constraint
期刊论文
REMOTE SENSING LETTERS, 2021, 卷号: 12, 期号: 2, 页码: 146-155
作者:
Tian, Xinpeng
;
Gao, Zhiqiang
;
Liu, Qiang
;
Wang, Yueqi
;
Li, Xiuhong
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提交时间:2021/06/07
An Improved DDV Algorithm for the Retrieval of Aerosol Optical Depth From NOAA/AVHRR Data
期刊论文
JOURNAL OF THE INDIAN SOCIETY OF REMOTE SENSING, 2021, 页码: 12
作者:
Li, Ruibo
;
Sun, Lin
;
Yu, Huiyong
;
Wei, Jing
;
Tian, Xinpeng
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提交时间:2021/06/07
AVHRR AOD
MODIS VI product
DDV algorithm