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11.
通过对南海4个岩心的74个样品进行Q型因子分析,求得4个浮游有孔虫组合:亚热带-热带组合,温凉组合,热带易溶组合和亚热带组合。亚热带-热带组合为优势组合,它的发育状况反映了晚第四纪西太平洋热带海水对南海的影响程度,其因子载荷作为古海流特征的参数。温凉组合的发育与南海存在冷涡有关。利用转换函数FP-12E计算了南海南部表层古水温,冰期与间冰期的表层水温平均变化冬季为4.7℃和2.9℃,夏季为3.0℃和2.1℃,季节性温差冰期最大可达8.6℃,间冰期最大可达5.0℃,均比太平洋同一纬度海区的大。冬季表层古水温波动比夏季的大。全新世的表层水温呈上升趋势,但在NS86-43柱中有一变冷现象,这可能和the younger Younger Dryas有关。 相似文献
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13.
14.
南沙群岛海域沉积物间隙水营养盐(氮、磷、硅)的研究 总被引:14,自引:2,他引:14
通过1997年11月和1999年7月2个航次对南沙群岛海域的现场调查,实测了南沙群岛深海盆沉积物的孔隙度?间隙水的营养盐含量,估算了沉积物海水界面营养盐的扩散通量?2个航次的沉积物间隙水的NO2-N,NO3-N ,NH4-N,PO4-P ,SiO3-Si含量,1997年冬季航次平均为4.68,43.84,115.68 ,6.85,425.71μmol·L-1,1999年夏季航次(H4SiO4除外)平均为2.72,36.86,31.40,10.10μmol·L-1;平均扩散通量,1997年冬季航次为0.03,-14.07,121.70,0.25,72.54μmol·m-2·d -1,1999年夏季航次(H4SiO4除外)为0.10,-11.74,40.47,-0.56μmol·m-2·d -1?NH 4和H4SiO4 是扩散量最大的2种组分,而HPO2-4 和NO-2的扩散量极小? 相似文献
15.
中国西部环境与生态科学数据中心:面向西部环境与生态科学的数据集成与共享 总被引:1,自引:1,他引:0
国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学研究计划”自2001年启动以来,有力地推动了西部区域环境演化、陆地生态过程和人类活动对环境的影响等方面的研究,积累了丰富的基础数据。国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”承担“西部计划”项目数据产出的收集、管理、集成,并面向西部环境与生态科学的各个领域提供科学数据服务。“西部数据中心”的总体框架是以“西部计划”和地球系统科学发展的科学需求为导向,建成以数据共享、知识积累、合作交流和数据科学为主要内容的集成平台,为“西部计划”多学科的交叉研究和成果的综合集成及地球科学发展的长远目标服务。以共建共享的指导思想集成针对西部环境与生态现状与变化的基础背景数据、环境与生态观测数据、模型数据集、数据工具及数据文档;并以完全与开放的数据共享原则为用户提供推送式数据服务。目前,“西部数据中心”已完成了数据共享平台、知识积累平台与合作交流平台的开发和集成,初步形成了科学数据平台,整理并发布了大量的西部环境生态科学所需的关键数据集。 相似文献
16.
17.
北冰洋考察区海-气CO2的分布特征和通量研究 总被引:1,自引:2,他引:1
利用中国首次北极科学考察中走航观测所获得的北冰洋考察区海-气CO2分压及相关资料, 分析研究了考察区夏季大气和表层海水中CO2分压的分布特征, 首次用实测的海-气CO2资料于多种方法估算了考察区夏季海-气CO2的通量. 结果表明考察区夏季大气中CO2分压(Pa)的测值范围在(352~370)×10-6 CO2·Air-1(单位下同)之间, 平均为358, 平面上具有波因特来的北部海域较高, 其余海域分布较均匀的分布特征; 夏季表层海水中CO2分压(Pw)测值在98~580之间, 极值之差竟达472, 平均值为242, 比相应的分压(Pa)低116, 呈现西低东高、北低南高的平面分布特征, 并与研究区浮游生物、冰况、水温和环流状况有密切关系. 估算结果表明, 各种计算方法所估算出的碳通量F的平面分布趋势相似, 除考察区东部海域为大气CO2的弱源区外, 大部分海域都为大气CO2的汇区或强汇区, 但它们的值却有较大差异, 平均值在6.57(Liss法)至26.32 mg CO2·m-2·h-1(14C法)之间, 最大与最小值之间相差约4倍, 大约分别是全球平均值的2~10倍; 若以Wannikhof系数估算, 本海域的平均碳通量则是Takahashi, Feely等人在本海域模拟估算值的2倍左右. 相似文献
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19.
本文通过津浦铁路航测、复测生产,叙述了航测、电子计算技术在既有铁路测量中的应用。由于这些先进技术的应用,导致测量工效、产品质量、测绘成果都产生了较大变化,取得很高的效益。 相似文献
20.
从地球物理反演的基本概念出发,认为地球物理反演是 对实测数据的地球物理属性的理解或解释,多方法的地球物理数据联合反演是一种多传感器 的数据融合. 本文分析了地球物理数据的模糊特性,采用基于语义的模糊化方法,使不同物 理意义和尺度的特征数据及测区的地质和地球物理背景成为一体,结合地球物理专家解释的 方法,利用基于模糊逻辑系统的神经网络实现了融合. 该方法充分利用了各种地球物理探测 数据的全部信息,避免了线性反演的复杂计算;其数据融合的观点,为解决地球物理联合反 演问题提供了新的思路. 通过模拟实验和应用实例验证,该方法是有效的. 相似文献