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南黄海海水中悬浮体垂向分布类型及跃层 总被引:1,自引:0,他引:1
海水中悬浮体的垂向分布并非上下均匀,而是具有明显的层化现象,这种情况与海水中的温度、盐度、密度等物理性质的层化现象一样,不是偶然的,而是常年存在的,同时,悬浮体含量的层化分布对于海水的某些物理性质有较大影响。
1958年中国科学海洋研究所在南黄海南部海水中悬浮体的调査中已发现了悬浮体含量分布的层化现象。1981年, Kanau Matsuike等(1983)在东海区悬浮体的调查中发现了长江口外浅滩区海水中光束衰减的层化现象。Gorsline和Swift (1977)在关于大陆架沉积动力学的论述中指出,海水密度的层化现象总是伴随着悬浮体浓度的层化现象。1983-1984年中美南黄海沉积动力学联合调查中,作者(秦蕴珊等,1986)也发现了该区内海水中悬浮体含量的层化分布现象,并且提出了“悬浮体跃层”的概念。同期,赵保仁等(1986)在研究秋末南黄海海水透光度及其与环流的关系时指出,水体中透光度存在着一个“跃变层”。实际上,影响海水透光度衰减的主要因素是悬浮体浓度,因而,上述透光度之“跃变层”乃是悬浮体跃层在光学方面的表现。上述报道结果说明,悬浮体垂向分布的层化现象及悬浮体跃层的存在已经引起了有关学者的注意。但是,其性质、季节变化及成因等问题却很少有人研究,它们对海水许多重要物理性质的影响也鲜为人知,因而这些问题的解决在理论和实践方面均具有重要意义。
在总结了历年调查资料基础上,作者于1988年4月又在南黄海进行了补充调査,共设55个站位(图1),对本区悬浮体分布中的层化现象、跃层问题及季节变化等进行了系统分析,并且对其成因及其物理意义进行了初步探讨。关于悬浮体的平面分布问题作者已有专文讨论,兹不赘述。 相似文献
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本文在概述山东海岸类型及其动态的同时,指出了海岸带开发中应注意的问题,着重分析了地面沉降、地震活动、海面上升、河口改道、海岸侵蚀、海水侵染、海湾萎缩、泻湖淤塞、环境污染等灾害。 相似文献
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210Pb方法被广泛运用于不同环境沉积物年龄和沉积速率的测定[1~7],以及陆地沉积环境侵蚀速率研究[8]。本文拟运用210Pb方法对前人未涉及过的沙漠沉积环境作初步研究,了解在沙漠风沙沉积中210Pb比活度的分布,探讨210Pb方法对风沙沉积物年龄和沉积速率的适用性。同时,试图通过对样品粒径与总210Pb(210Pbtot)比活度的关系建立拟合方程,为运用210Pb方法进行沉积物研究提供粒度校正方面的参考。运用210Pb计年的前提之一是具有稳定的沉积环境[9]。腾格里沙漠位于阿拉善台地东南部一断陷盆地,东界贺兰山,西北以雅布赖山与巴丹吉林沙漠相隔,南侧… 相似文献
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通过在实验区内设置不同类型的采样线,对GVG采样线的代表性进行检验.结果表明,高速公路和乡村道路类型的采样线对区域代表性的精度在95%以上;国道为86.726%;省道为65.447%.对于不同的缓冲区,高速公路、省道和乡村道路类型采样线,以200m缓冲区的代表性最好.而国道则以800m缓冲区的代表性最好.对于不同的作物而言,无论何种类型的采样线或者缓冲区,种植面积最大的棉花的精度是最好的.最低的是省道采样线1000m缓冲区,精度是78.146%,最好的是国道采样线800m缓冲区,精度是99.974%.除省道外,其他精度都在94.8%以上.这说明GVG采样线所获得的成数对于区域主要作物的代表性是很好的. 相似文献
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渤海湾盆地南堡凹陷原油成因类型及其分布规律 总被引:8,自引:3,他引:5
南堡凹陷近年油气勘探取得了重大突破,为揭示该区滩海与陆地油气成因及分布规律,对67个原油和油砂样品进行了详细的地球化学研究。南堡凹陷原油具有低硫、中高蜡含量特征,陆相成因特点显著。共分为4种类型原油:(1)陆地沙三段深部层系原油,具有高4-甲基甾烷丰度、低奥利烷丰度与低甲基菲指数值和轻微偏高成熟度特征;(2)陆地Es1—Ed原油与Ng和Nm原油,其特征与第一类原油相反;上第三系原油普遍遭遇生物降解;(3)滩海东营组原油,以较高伽马蜡烷/C30藿烷和高甾烷/藿烷值区别于陆地原油;(4)滩海奥陶系潜山原油,具有低丰度甾萜类生物标志物、相对高丰度孕甾烷、三环萜烷与重排甾烷系列等特征,显示较高成熟度。上述4种成因类型原油指示南堡凹陷陆地、滩海均存在多层导有利烃源岩;同层位中滩海Es1-Ed存在较陆地更为优越的有利烃源岩,南堡滩海地区具有广泛的油气勘探前景。 相似文献
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69.
我国电气石矿床类型及其地质特征 总被引:4,自引:0,他引:4
在研究我国电气石矿产产出地质环境、成矿地质过程和电气石矿物组分特征的基础上,总结了我国电气石矿产成矿类型:花岗伟晶岩型、岩浆热液型、火山次火山热液型、热水沉积型和表生残积砂矿型。并阐述了各类型电气石矿床类型产出的时代、成矿地质特征和电气石矿物化学特征。 相似文献
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By using sonar imaging, this paper presents a new algorithm for the clustering of seabed types based on the self-organizing feature maps (SOFM) neural network. The theory as well as data processing is studied in detail. Some valuable conclusions and suggestions are given 相似文献