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基于遥感手段准确估算浮游植物吸收系数aph(l), 可为长时间、大尺度范围识别浮游植物功能种群提供有力的数据和方法支撑。利用2003至2012年获取自南海、琼东、广东近岸和珠江口各典型海区的实测aph(l)数据, 对比分析表层光谱特征, 初步判断浮游植物种群结构差异; 基于MODIS-Aqua二级遥感反射率产品, 分别采用经验算法PL和半分析算法QAA对aph(l)遥感产品进行精度评估。结果表明, 以南海、琼东为代表的清洁海域和以广东沿岸、珠江口为代表的浑浊海域表层aph(l)光谱差异明显; aph(l)在清洁海域量值较小但在颗粒物吸收中居于主导, 而在浑浊海域并不占优; 浮游植物单位吸收系数aph*(l)存在明显的空间差异, 色素打包效应以及色素组成是造成差异的可能原因。经验算法PL较之于半分析算法QAA反演得到的aph(l)(l=412, 443, 490)遥感产品精度更高, 平均相对误差APD小于22%; 采用区域优化算法NOCI获得的Chl-a产品作为输入参数, 算法PL所得的aph(l)遥感产品APD不超过14%。结果表明, 基于水色遥感产品进行aph(l)遥感产品精度评估和探讨不同海区浮游植物功能种群具有较强应用前景。 相似文献
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滑坡运动过程模拟避免了试验尺度与监测手段的限制,可以详细观察破坏过程,是定量评估滑坡灾变风险的重要研究手段。开展滑坡运动过程模拟的首要工作是建立滑坡模型。颗粒流程序（PFC) 虽然是滑坡运动过程模拟应用最广泛的程序之一,但在建立滑坡模型的前处理方面较弱,使得其在滑坡运动过程模拟中的推广应用受到限制。对此,本文指出了Ball-Ball和Ball-Wall两种建模方法的适用性、优缺点及滑体滑床边界确定方法,并以2014年地震触发的红石岩滑坡为例,以Brick填充法为基础,从获取地形数据、确定滑体和滑床区域、建立滑体和滑床几何模型、生成颗粒模型4个步骤出发,提出了基于数字等高线地形图建立PFC二、三维复杂滑坡模型的前处理方法,弥补了PFC软件前处理的不足,从而为今后基于PFC的滑坡运动过程模拟提供有益的帮助。 相似文献
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广东省为经济发达的沿海地区,也是全国自然保护地数量最多的省份,但有的自然保护地管理范围内包含了海域和有居民海岛,自然保护地与海域在空间上存在交叉重叠。自然保护地作为自然资源的重要组成部分,只有处理好与海域之间的重叠关系,准确合理地划分海域内自然保护地登记单元,才能有效提高自然资源确权登记效率。以广东省珠海淇澳-担杆岛省级自然保护区为例,详细介绍了登记单元划分原则、难点和划分方式,研究了登记单元不同划分方式的优势和劣势,并提出了相应的补充对策,为后续同类型自然资源确权登记工作的开展提供参考。 相似文献
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在南海北部、大亚湾及珠江口3个不同水体生物-光学数据的基础上, 研究了浮游植物粒径结构的变化特征, 建立了基于浮游植物吸收光谱提取的浮游植物粒径参数(S<f>)的混合光谱模型。南海海区不同的水体环境下浮游植物的粒级结构有着很大的差异: 在河口和沿岸水体小型浮游植物占优势, 在外海水体微微型浮游植物占优势。浮游植物粒径参数随小型浮游植物增多而减少, 随微微型浮游植物增多而增大。叶绿素a浓度从外海到沿岸逐渐增大, 浮游植物粒径参数随叶绿素a浓度的增大而减小, 它们之间呈幂函数关系。结果表明, 利用混合光谱模型得到的浮游植物粒径参数与南海海区不同水体的生物-光学特征(粒级结构Rpico和Rmicro、粒级指数SI、叶绿素a浓度)有一定的相关性。具体的相关性表示为: S<f>与粒级结构(Rpico和Rmicro)存在一定的关系, 与小型浮游植物和微微型浮游植物之间的线性相关系数分别是0.55和0.65; S<f>与浮游植物粒级指数(SI)有较好的线性关系, 相关系数是0.57; S<f>与叶绿素a浓度呈幂函数关系, 相关系数是0.64。这个混合光谱模型为从光学参数反演浮游植物种群的生态学信息提供了有效的手段, 同时又可用于分析浮游植物优势粒径结构对光学特性的影响。 相似文献
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以内蒙古呼和浩特市平原区地下水系统为例,采用传统DRASTIC方法和同位素3H浓度、3H与14C测年的新方法划分了不同的地下水系统防污性能区,开展了地下水系统防污性评价方法研究。研究结果表明,DRASTIC方法评价结果显示了浅层地下水系统对来自垂向上污染物的固有防御能力;同位素方法评价结果反映了浅、深层含水层系统对来自补给区污染物的防御能力。并且文中指出了两种评价方法各自具有优、缺点。最后指出应根据区域水文地质条件、地下水开发利用现状,以及城市发展规划,采取DRSTIC和同位素辅助方法综合区划地下水系统的防污性能,为环境管理和决策者划分地下水源保护区,制定地下水保护措施提供科学依据。 相似文献
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海岛生态物联网是海岛生态环境监测与物联网相结合的新技术, 对生态环境监测信息的集成共享、灾害预警、资源合理开发利用具有积极推动作用。文章结合庙湾岛珊瑚生态修复应用需求, 基于海岛生态人文环境特点, 对海岛生态环境物联网技术展开研究, 重点研究了珊瑚修复区海底生境参数感知技术、岸基供电控制及信息中继技术、物联网数据传输技术及远程服务器终端遥控及信息接收和管理技术等生态物联网关键技术, 可望为海岛生态物联网建设提供参考, 为海岛生态修复及健康评估提供技术支撑。 相似文献
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Variation in downwelling diffuse attenuation coefficient in the northern South China Sea 总被引：2，自引：0，他引：2
The diffuse attenuation coefficient for downwelling irradiance （Kd（λ）） is an important parameter for ocean studies. Based on the optical profile data measured during three cruises in the northern South China Sea in autumn from 2003 to 2005, variations in the Kd（λ） spectra were analyzed. The variability of Kd（λ） shows much distinct features in both magnitude and spectra pattern, it is much higher in coastal waters than that of open oceanic waters; and the blue-to-green （443/555） ratio of Kd（λ） tends to increase with chlorophyll a concentration （[Chl-a]） from open ocean to coastal waters. These characteristics can be explained most by the increase of aw＋p（443）/aw＋p（555） with [Chl-a]. In short waveband, the relation between Kd（λ）-Kw（λ） and [Chl-a] can be well described by a power law function, indicating the large contribution of phytoplankton to the variations in Kd（λ）. As for the spectral model of the diffuse attenuation coefficient, there are good linear relationships between Kd（490） and Kd（λ） in other wavelengths with own slope and intercept of a linear functions in the spectral range 412-555 nm. Kd（490） is well correlated with the spectral ratio of remote sensing reflectance; and should enough measurement data are given, this empirical algorithm would be used in the Kd（λ） retrieval from ocean color satellite data. The variation in Kd（λ） provides much useful information for us to study the bio-optical property in the northern South China Sea. 相似文献
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海洋颗粒有机碳浓度水色遥感研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
颗粒有机碳(POC)是海洋碳循环研究的一个重要参数,采用水色遥感技术反演颗粒有机碳浓度为大时空尺度监测海洋碳循环过程提供了重要手段。从基础数据采集入手,简要总结了当前颗粒有机碳样品采样方法及误差影响因素;针对颗粒有机碳水色遥感的国内外研究进展进行了综述,深入分析了POC与生物光学参数之间的关系,对在此基础上建立起来的多种POC水色反演算法进行了归纳和分类比较;简要总结了POC水色反演在多时空尺度监测海洋生态环境中的应用。最后指出了我国海区POC水色遥感研究还存在的问题,对今后的研究工作进行了展望。 相似文献
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A previously developed model was modified to derive three phytoplankton size classes (micro-, nano-, and pico-phytoplankton) from the overall chlorophyll-a concentration, assuming that each class has a specific absorption coefficient. The modified model performed well using in-situ data from the northern South China Sea, and the results were reliable and accurate. The relative errors of the size-fractioned chlorophyll-a concentration for each size class were: micro-: 21%, nano-: 41%, pico-: 26%, and nano+pico: 23%. The model was then applied on ocean color remote sensing data to examine the distribution and variation of phytoplankton size classes in northern South China Sea on a large scale. 相似文献