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11.
12.
尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。 相似文献
13.
南海永乐龙洞位于西沙群岛永乐环礁,是迄今为止发现的最深的海洋蓝洞,水文环境及理化因素特殊,90 m以下水体为无氧环境。为研究永乐龙洞浮游植物的群落组成及其昼夜变化,于2017年3月在龙洞、潟湖及外礁坡进行浮游植物样品采集。研究结果表明:龙洞内叶绿素a浓度呈现随深度先增大后减小的趋势,日间浓度最大值层出现在40 m层(0.42μg/L),夜间则出现在20 m层(0.59μg/L)。永乐龙洞微微型浮游植物丰度介于1.1×10^3~5.1×10^4 cells/mL。聚球藻在上层水体占优势(0~20 m),40 m以下水层原绿球藻丰度对微微型浮游植物丰度贡献率最大(90%以上),微微型真核浮游植物丰度在整个水体都较低(除20 m层)。微微型浮游植物昼夜存在明显差异,夜间其丰度最大值层为20 m层,日间则上移至表层。本研究共记录微型和小型浮游植物5门41属55种(含未定种)。其中,硅藻门25属34种、甲藻门12属15种、金藻门1属1种、蓝藻3属、隐藻1属。微型和小型浮游植物丰度介于3.3×10^2~9.8×10^4 cells/L。甲藻丰度对浮游植物总丰度贡献率最大,其次是硅藻,隐藻和蓝藻丰度仅在少数水层占优势。微型和小型浮游植物昼夜变化明显,夜间丰度最大值层为20 m层,日间则出现在40 m层。微微型、微型和小型浮游植物垂直分布与叶绿素a浓度垂直分布一致性高。龙洞浮游植物的种类数和丰度高于潟湖和外礁坡。 相似文献
14.
香港经常受到西北太平洋热带气旋的影响,对该地区热带气旋持续时间的研究有助于经济社会的稳定发展。按照气象和天文台警告信号,热带气旋分为不同的强度等级。建立热带气旋持续时间的Poisson-Weibull复合分布模型,相应获得持续时间重现值的求解公式,分别用于不同热带气旋分类下持续时间多年一遇重现值的计算中。基于1987-2016年袭港热带气旋数据的分析结果表明,Poisson-Weibull分布适用于不同的持续时间分类样本;强的热带气旋经常会伴随较长的持续时间,这将会对该地区造成更为严重的破坏,这可为防灾减灾提供参考。 相似文献
15.
DO4事件(Dansgaard-Oeschger event 4,简称DO4事件)是发生在MIS3阶段后期的1次明显升温事件。根据福建仙云洞石笋(编号XYⅢ-28)300~500 mm层段6个高精度230Th年龄和188个氧同位素数据,获得了29.13~27.94 kyrB.P.时期平均分辨率达7 yr的东亚夏季风强度的演变过程数据。该石笋 δ18O 记录的DO4事件起止时间为28.83±0.06~28.46±0.06 kyr B.P.,持续时间为0.37±0.06 kyr。相对基于GICC05年层计数时标NGRIP冰芯 δ18O 记录在DO4开始阶段的突变特征,仙云洞石笋记录的DO4事件开始阶段 δ18O 值在145±60 yr内偏负0.4‰,表现为相对缓慢的变化特征,这说明仙云洞所处的中国东南沿海地区有可能受到热带低纬海气耦合的影响。此外,仙云洞石笋 δ18O 记录揭示了在DO4事件内部及附近存在一系列的百年至十年际尺度夏季风增强事件,与格陵兰冰芯 δ18O 记录、阿拉伯海海盆反照率记录的DO4事件亚旋回结构在定年误差范围内相对应,表明东亚夏季风强度与北高纬温度变化和ITCZ(赤道辐合带)位置移动在百年至十年际尺度上存在紧密的联系。 相似文献
16.
森林冠层和林窗的结构及其时空变化是理解森林生态系统格局、动态变化过程的重要基础。在当前生物多样性监测倍受关注的契机下,如何以合适的手段准确描述林窗面积、分布等特征,并与森林固定样地监测数据有效地结合,更好地回答群落构建的理论问题,使森林群落物种多样性维持机制得到更全面的认识,是目前亟待解决的问题。以鼎湖山南亚热带常绿阔叶林20 hm2固定监测样地为研究对象,基于不同遥感影像提取方法对其林窗和林冠表层数据进行提取分析。结果表明:基于监督分类的提取方法适合RGB波段航片林窗的提取,在林窗分类中,应首先确定林窗高度、边界木与最小面积,不同分类方法差异主要表现在林冠分类中,林窗分类生产者精度和用户精度表现都较为一致。无人机航拍识别率受地形因素影响较大,在地形复杂林地应按坡度分区域进行飞行以降低误差。相对于地面调查,MD4-1000无人机航片的林窗识别率为98.7%;大疆Phantom4无人机航片的林窗识别率为72.3%,影像后期处理数据量小,同样适用于森林林窗定量研究,符合生态学、林业等从业人员对大型样地林窗长期监测的要求。无人机航拍南亚热带森林物种识别难度较大,基于MD4-1000无人机搭载的高分辨率相机,在地势平缓区域优选的4 hm2样地中可识别林冠表层物种数17种,共2 706个个体。搭载高分辨率无人机在降低飞行高度的基础上可进行部分物种识别。应用无人机近地面遥感对森林固定样地进行林冠监测,可为后期群落构建研究提供数据基础,有望从新的研究角度探讨森林群落物种多样性维持机制。 相似文献
18.
国际大洋发现计划(International Ocean Discovery Program, IODP)349航次在南海东部次海盆和西南次海盆残留扩张脊附近的U1431和U1433站位首次钻取基底玄武岩, 通过对16块基底玄武岩内的碳酸盐岩脉薄片镜下观察以及激光拉曼光谱分析, 揭示碳酸盐矿物为方解石和文石, 为典型的洋壳低温热液蚀变次生矿物。U1431站位碳酸盐岩脉为独立的方解石脉、文石脉交替出现; 而U1433站位则存在方解石脉、文石脉和方解石-文石共生脉三种情况。此外, U1431站位在基底~42.1m处出现了平行的方解石脉和文石脉, 揭示U1431存在不同来源热液的多期活动, 即可能存在多次或多阶段不同的热液注入。U1431和U1433站位的碳酸岩脉中, 文石的矿物集合体形状基本一致, 呈块状、纤维状和放射纤维状; 而方解石存在差异, U1431的方解石以斑块状、块状、粒状和纤维状出现, 而U1433的方解石仅出现块状。U1431站位的碳酸盐岩脉的丰度明显高于U1433站位。这些均揭示U1431站位的低温热液活动强, 而U1433站位则相对弱。两个站位的热液活动不同很可能是由于区域地质环境的差异造成——U1431附近的巨大海山为其提供了热液补给, 而U1433远离热液的补给/渗漏点。 相似文献
19.
颗粒物粒径分布(Particle Size Distribution, PSD)代表了颗粒物浓度与颗粒物粒径之间的关系, 影响着海洋生态环境和水体光学特性等。文章基于2016年夏季航次调查的生物光学剖面数据, 研究了南海海盆海域PSD的分布特征。研究发现, 幂律函数可以较好地拟合南海海盆区域的PSD, 对数空间中的实测的PSD与模拟的PSD平均决定系数高达0.95。PSD斜率(ξ)的分布范围为[1.27, 7.65], 均值为3.93±0.56。南海海盆区域表层水体的ξ均值与全球大洋表层水体的ξ均值相近, 但高于海湾等表层水体的ξ均值。ξ能较好地表征颗粒物平均粒径DA的大小, 两者存在明显负相关关系, 即ξ值越高, DA越小; 反之, DA越大。通过分析T1断面的生物光学剖面数据及总体平均的PSD剖面数据, 发现PSD剖面分布特征如下: 1)表层水体的ξ值相对较高, 且DA值相对较低, 推测可能是由于微微型藻类为主导颗粒物所致; 2) ξ值极小值层出现在次表层叶绿素浓度极大值层(Subsurface Chlorophyll Maximum Layer, SCML)中, 并伴随DA极大值层的出现, 其原因可能是SCML中的大粒径浮游植物占比显著增加; 3)弱光层中的ξ值较SCML中的高, 但略低于表层的ξ值, 而DA则位于表层与SCML的DA之间, 这可能与浮游植物及其碎屑的絮凝、分解、沉降等过程相关。PSD特征影响着海水的固有光学特性, 分析发现: 由于SCML中的叶绿素浓度增加, 颗粒物散射系数(bp(532))和颗粒物后向散射系数(bbp(532))也相应呈现显著增加的趋势。弱光层中的平均bp(532)与平均bbp(532)最小。ξ与颗粒物衰减光谱斜率之间呈高分散性, Boss 等(2001b) 的模型适合用于粗略估算区域性的ξ分布范围及均值。 相似文献
20.
海面风不仅是驱动上层海洋运动的主要动力, 其能量也是维持海洋表层流动的主要机械能来源。为了分析南海表层流风能输入的变化, 用SODA(Simple Ocean Data Assimilation)(1901—2010)资料估算了风向南海表层流(表层地转流+表层非地转流)的能量输入。结果表明, 风向南海表层流、表层地转流和表层非地转流输入的能量总体均呈减少趋势, 110年间分别减小了约56%、65%和49%。导致风能输入减小的最主要因素是风应力的减弱(减小了35%)。由于南海受季风系统的控制, 风向表层流及其各成分输入的能量呈现出显著的季节性变化。冬季风能输入最强, 高值区位于南海西部及北部区域, 呈一个显著的“回力镖”状结构。这些结果对深入认识南海环流具有理论意义。 相似文献