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J-GLOBAL ID：201802289878214530   整理番号：18A0875235

青草沙ダム藻類早期警戒点の最適化研究【JST・京大機械翻訳】

Study on optimization of algae warning point in Qingcaosha Reservoir

著者 (1件)： Li Guoping (上海城投原水有限公司,上海,200125)
資料名： Jishui Paishui  (Jishui Paishui)
巻： 43  号： 11  ページ： 12-15  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2904A  ISSN： 1002-8471  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 青草沙ダムは上海市の重要な水源地であるが、比較的閉鎖した浅水型ダムに属し、藻類の激増のリスクが発生しやすいため、水質の安全を確保し、藻類の激増を避けることが重要である。藻類の激増を正確かつ迅速に早期警戒するために、青草沙ダムの16のモニタリングサイトの水質モニタリングを通じて、相関性分析、重量計算、関連点の確定及び最適化分析などを利用し、水質指標及びダムの流動場などの要素を総合的に考慮し、最終的に9#の点を藻類早期警戒点とする。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 水源 ,  *最適化 ,  安全性 ,  *ダム ,  水質 ,  流れ場
準シソーラス用語： 水質指標 ,  水質監視 ,  上海市 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Qingcaosha Reservoir ,  Warning point ,  Algae ,  Water quality index

分類 (2件)： 水質調査測定一般  (SB02060X) ,  河川汚濁  (SB02020F)

タイトルに関連する用語 (6件)： ダム ,  藻類 ,  早期 ,  警戒 ,  最適化 ,  研究