カジノスカイ入金不要ボーナス スマートテクノロジーが三峡貯水池地域の生態系の「脈動を捉える」

少し前まで、重慶市開州市の漢峰湖では600人の冬季水泳選手が集まり、冬季水泳大会が盛況だった。三峡ダム計画によって形成されたこの人造湖は、美しい景勝地としても観光客に人気があります。

科学者の目には、三峡貯水池地域の支流である漢豊湖は優れた条件を備えた実験室でもある。最近、「中国科学ニュース」は、中国科学院重慶グリーン知能技術研究院（以下、中国科学院重慶研究院）が「三峡貯水池エリア水生態環境センシングシステムおよびプラットフォーム」の開発に成功し、気象学、水文学、水質などの従来のパラメータに加え、特徴的な汚染指標や生物毒性指標などの20以上の指標の監視を実現したことを知った。藻類毒素、二酸化炭素、および包括的な水質毒性。

中国科学院重慶研究所所長でシステムの研究開発責任者は、「研究者らはカジノスカイ入金不要ボーナステリジェント技術を利用して自動測定センサーとビッグデータ分析プラットフォームを開発し、三峡貯水池地域の水生態安全の『脈拍をチェック』している」と指摘した。 「主要な科学的問題を凝縮し、これらの問題を解決するために最先端の科学技術を使用するために、現地の実際のニーズから出発します。」これは中国科学院重慶研究所所長兼システム研究開発責任者の論理は、「国民経済の主戦場に臨む」という科学的実践でもある。

「アルカテルブルーム」の状況を環境保護局に報告してください

2018年8月、重慶市開州区環境保護局は、漢風湖における夏の藻類の異常発生警告に関する報告書を受け取りました。中国科学院重慶研究所の研究者らはこの報告書で、「現場での2点でのデータ測定とサンプル分析の結果、アオコのブルームはシアノバクテリアのブルームであることが判明した」と書いている。報告書には、ブルームバイオマス濃度や水中の全窒素濃度などのデータ、現場観察写真や藻類顕微鏡写真などが詳細に記録されています。

この「実践的な運用」が自治体からの「いいね」を獲得した。 「このレポートの裏にはハイテクノロジーのサポートがあります。」中国科学院重慶研究所所長兼システム研究開発責任者指摘してください。

三峡貯水池エリアが貯水されて以来、貯水池の二次支流の水域の富栄養化が時々発生し、藻類が繁殖して「藻類のブルーム」現象が形成されました。中国科学院重慶研究所所長兼システム研究開発責任者はじめに、これまでの水質監視のほとんどは、手作業による採取と実験室での検査に依存していました。既存のオンラカジノスカイ入金不要ボーナス監視装置では、「アオコ」の早期警戒やリアルタイム監視を実現できませんでした。

2014年から中国科学院重慶研究所所長兼システム研究開発責任者国家水特別プロジェクト「三峡貯水池エリアの水生生態環境センシングシステムとプラットフォーム運用」の支援を受けて、科学研究チームを主導して各種センサーを独自に開発し、三峡貯水池エリアの水生生態監視ブイに設置し、無線伝送を通じて監視データを提供した。

報告者の理解によれば、モニタリング指標には、原位置藻類毒素、包括的な水質毒性、藻類細胞の顕微鏡観察、および水の二酸化炭素変化率が含まれる。 2017年9月以来、科学研究者らはオンラカジノスカイ入金不要ボーナス監視システムを導入し、大寧川、彭渓川、高陽平湖、草塘川、翔西川を含む藻類の発生が起こりやすい4つの支流で実証実験を実施した。

　　中国科学院重慶研究所所長兼システム研究開発責任者はじめに、6 つのデータの比較は、自動監視システムと従来の監視システムの指標結果が有意に相関しており、監視データが意思決定の技術的サポートを提供することを示しています。

複数のリアルタイム検出テクノロジーにおけるブレークスルー

科学研究者によるモニタリング システムの評価は、リアルタイム性、安定性、信頼性です。この目標を達成するために、研究者はリアルタイム検出技術において多くの画期的な進歩を遂げてきました。

たとえば、水質の総合毒性検査では、総合水質毒性検出器で一般的に使用される凍結乾燥粉末を室温で 1 日 1 回交換する必要があり、現場での無人使用には適していません。この目的を達成するために、科学研究者らは低温技術を利用して、三峡貯水池地域の水塊を現場で検出するための連続生物学的培養に適した、交換サイクルが10～15日の新しい凍結乾燥粉末キットを開発した。

藻類毒素のその場液体クロマトグラフィー検出に関して、研究者は大容量注入ループ濃縮技術を使用し、高速液体クロマトグラフィーを使用して藻類毒素を分離します。同時に、分子カジノスカイ入金不要ボーナスプリント膜技術を使用してシアノトキシンを捕捉し、表面プラズモン共鳴技術を位相コヒーレンス測定に使用します。 「さまざまな先端技術により、藻類毒素の検出限界は 0001mg/L まで上昇しました。」中国科学院重慶研究所所長兼システム研究開発責任者「現実世界のニーズに対して非常に高い感度を達成するように設計されています。」

さらに、藻類細胞の現場観察に関しては、オンラカジノスカイ入金不要ボーナスでモニタリングできない既存の藻類細胞顕微鏡の欠点を考慮して、科学研究者らが独自に水域内の藻類細胞の現場検出に適した顕微鏡を開発した。観察者は、暗視野照明技術を使用して藻類細胞イメージングのコントラストを向上させ、自動サンプリングと洗浄、リアルタイム測定から顕微鏡画像の自動アップロードまでの完全なシステムを確立します。

スーパーコンピューティング プラットフォームによるサポート

モニタリングデータを取得した後、そのデータをどのように利用するかが科学研究者の焦点となっています。中国科学院重慶研究所ビッグデータマイニング＆アプリケーションセンターの研究チームは、長年にわたり、上記の監視データの処理に関する一連の基礎研究を実施してきました。

たとえば、水環境の安全性の早期警告の精度を向上させるために、科学研究者は「粒度コンピューティング」理論に基づいた 2 つの「多粒度予測モデル」を提案しました。シミュレーション実験により高精度な予測結果が得られており、三峡貯水池地域の複雑な時系列水質予測に活用できます。この成果は「Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems」や「Neural Computing」などの雑誌に掲載された。

2018年1月には「三峡貯水池エリア水生態環境センシングプラットフォーム」が設立され、これらの基礎研究の応用が可能になった。このプラットフォームは重慶スーパーコンピューティング サービス プラットフォームによってサポートされており、300 テラフロップスのスーパーコンピューター、クラウド コンピューティング プラットフォーム、監視相談室で構成されます。

　　中国科学院重慶研究所所長兼システム研究開発責任者はじめに、ブイから取得した大量の監視データがこのプラットフォームに送信された後、ビッグデータ プラットフォームとデータ駆動型モデル手法の助けを借りて、主要なデモンストレーション エリアでのデータ管理、視覚化、水環境の安全警告を実現できます。

生態環境局 少し前に、このプラットフォームのアプリケーションは重慶市環境保護局が主催する専門家の評価に合格しました。評価の過程で、専門家らはこのプラットフォームが「水質予測の精度を向上させ」、「三峡貯水池の科学的かつ体系的な水生態管理の促進に役立つ」と信じた。

さらに、研究者らは上記のモニタリングデータを通じて貯水池の生命特性の進化に関する研究も実施し、生態プロセスの動的な表現、タイムリーなデータ送信、データ分析を組み合わせて大規模貯水池の水環境の包括的な管理をサポートする三峡貯水池エリアのセンシング技術と方法システムを構築することを提案した。

出典：中国科学ニュース