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171.
长山群岛海区春季水温垂直结构分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用海军大连舰艇学院2006年4月长山群岛海区的CTD调查资料,系统分析了该季节长山群岛海区的温度垂直结构,并探讨了其形成机理。分析指出:4月上、中旬是长山群岛海区季节性温跃层的生成期,群岛东侧和南侧边缘受黄海冷水团形成过程的影响,温跃层的出现概率和跃层强度都远远高于群岛内部;在生成时机上,群岛东侧和南侧边缘海域早于群岛内部水域。中间层和底层海水温度的垂直结构与海流有着很好的相关性,在海洋平流的作用下,海区会产生正跃层、逆跃层、冷中间层、暖中间层等复杂的温度垂直结构。上层海水温度结构主要受海面风场和气温的影响,较强的热辐射和充分的风力搅拌能够加速温跃层的生成。 相似文献
172.
珠江口盆地珠三坳陷层序地层样式分析 总被引:10,自引:0,他引:10
珠江口盆地珠三坳陷是一个典型的箕状断陷盆地,其层序地层格架受到主干断裂特别是珠三南断裂的强烈控制。由于珠三南断裂活动的差异性,盆地东部、中部和西部表现为不同的格架样式。并据此划分出坳陷内的3种典型层序样式,分别是缓坡型、断控陡坡型和断阶型层序样式。文昌A凹陷与阳江低凸起过渡的斜坡区和文昌B凹陷与琼海低凸起过渡区为具有坡折的缓坡背景,发育缓坡坡折型层序样式,发育斜坡扇、盆底扇、低位楔。珠三南断裂等主干断裂下降盘发育断控陡坡带层序样式,在珠三南断裂中部地区,发育断阶型层序样式。 相似文献
173.
基于高分辨率的单道地震和多波束测深数据,识别并对比了东海陆架中部同一海区相距20余万年的层U14和层U2两期沙脊群,其中层U14期沙脊属于埋藏沙脊,位于东海海底以下90 m深处,推测属于距今320~200 ka的海侵体系域(TST),沙脊顶界面是该期海侵的最大洪泛面(MFS);层U2期沙脊位于东海陆架,属于衰退沙脊,系末次盛冰期(LGM)以来的TST,顶界面是LGM以来的MFS。尽管两期沙脊形成年代相距20余万年,地层层位相距近90 m,但是沙脊群总体走向一致,表明距今2×105 a以来东海陆架潮波基本格局稳定。从层U2期可识别出4个亚期沙脊,通过多波束海底地形图可识别出4组走向的沙脊,多亚期、多走向沙脊是LGM以来海平面阶梯状波动在海底地形演变过程中的响应证据。 相似文献
174.
175.
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176.
GPS Block IIR(M)����ԭ�����Ӳ�Ԥ���о� 总被引:3,自引:0,他引:3
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177.
利用双阳台水管观测资料检测地球自由振荡 总被引:2,自引:2,他引:0
基于双阳台水管倾斜仪的数字化观测资料,利用功率谱密度估计方法,在没有对资料进行去固体潮处理的情况下,准确获得了2004年12月26日苏门答腊大地震激发的0S3~0S31基频球型自由振荡。并与PREM模型的理论自由振荡周期进行了对比,发现实测振荡周期与PREM预测的振荡周期相吻合,除0S3、0S4振型的观测周期和PREM模型理论周期的相对误差大于0.3%外,其他振型的观测周期和PREM模型理论周期的相对误差大都集中在0.1%左右。同时还检测到了5个谐频球型振荡和8个环型振荡。 相似文献
178.
Jun Takahashi Tatsuo Suzuki Igor V Polyakov Kohei Mizobata Moto Ikeda Fancois J.Saucier Markus Meier 《极地研究(英文版)》2008,19(2):159-167
This study investigates the Arctic Ocean warming episodes in the 20th century using both a high-resolution coupled global climate model and historical observations. The model, with no flux adjustment, reproduces well the Atlantic Water core temperature (AWCT) in the Arctic Ocean and shows that four largest decadalscale warming episodes occurred in the 1930s, 70s, 80s, and 90s, in agreement with the hydrographic observational data. The difference is that there was no pre-warming prior to the 1930s episode, while there were two pre-warming episodes in the 1970s and 80s prior to the 1990s, leading the 1990s into the largest and prolonged warming in the 20th century. Over the last century, the simulated heat transport via Fram Strait and the Barents Sea was estimated to be, on average, 31.32 TW and 14.82 TW, respectively, while the Bering Strait also provides 15.94 TW heat into the west- ern Arctic Ocean. Heat transport into the Arctic Ocean by the Atlantic Water via Fram Strait and the Barents Sea correlates significantly with AWCT ( C = 0.75 ) at 0- lag. The modeled North Atlantic Oscillation (NAO) index has a significant correlation with the heat transport ( C = 0.37 ). The observed AWCT has a significant correlation with both the modeled AWCT ( C =0.49) and the heat transport ( C =0.41 ). However, the modeled NAO index does not significantly correlate with either the observed AWCT ( C = 0.03 ) or modeled AWCT ( C = 0.16 ) at a zero-lag, indicating that the Arctic climate system is far more complex than expected. 相似文献
179.
Clara Deal 《极地研究(英文版)》2008,19(2):218-229
Primary production in the Bering and Chukchi Seas is strongly influenced by the annual cycle of sea ice. Here pelagic and sea ice algal ecosystems coexist and interact with each other. Ecosystem modeling of sea ice associated phytoplankton blooms has been understudied compared to open water ecosystem model applications. This study introduces a general coupled ice-ocean ecosystem model with equations and parameters for 1-D and 3-D applications that is based on 1-D coupled ice-ocean ecosystem model development in the landfast ice in the Chukchi Sea and marginal ice zone of Bering Sea. The biological model includes both pelagic and sea ice algal habitats with 10 compartments: three phytoplankton (pelagic diatom, flagellates and ice algae: D, F, and Ai) , three zooplankton (copepods, large zooplankton, and microzooplankton : ZS, ZL, ZP) , three nutrients ( nitrate + nitrite, ammonium, silicon : NO3 , NH4, Si) and detritus (Det). The coupling of the biological models with physical ocean models is straightforward with just the addition of the advection and diffusion terms to the ecosystem model. The coupling with a multi-category sea ice model requires the same calculation of the sea ice ecosystem model in each ice thickness category and the redistribution between categories caused by both dynamic and thermodynamic forcing as in the physical model. Phytoplankton and ice algal self-shading effect is the sole feedback from the ecosystem model to the physical model. 相似文献
180.
为了检测动态导航观测异常和动力学模型异常,采用预测残差构造观测误差和动力学模型误差整体检验法,对观测异常可分别采用以模型为准的观测异常检验、以当前历元可靠观测为基准的异常检验或以Kalman滤波估值为基础的异常检验的方法;对于动力学模型异常检验,可以分别采用状态不符值检验法、以状态参数Kalman滤波估值为基础的动力学模型异常检验或以可靠观测为基础的动力学模型误差整体检验的方法.分析了以上几种检验方法的特点,并用实测数据进行了检验.结果表明:在观测异常或动力学模型异常处,异常检验对导航数据精度有一定程度地提高. 相似文献