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101.
2018?2019年舟山近海浮游动物群落结构春季年际变化及其与水团的关系 总被引:1,自引:1,他引:0
根据2018?2019年春季两个航次在舟山近海进行的浮游生物调查结果,对舟山近海的浮游动物群落结构(类群组成、优势种数量)年际变化进行了研究,利用典范对应分析(Canonical Correspondence Analysis, CCA)研究了两年春季浮游动物类群组成差异、优势种变化的原因,初步探讨了春季浮游动物群落结构动态变化的机制。结果表明:根据表层温度(Sea Surface Temperature,SST)、表层盐度(Sea Surface Salinity,SSS)的聚类分析,将该区域分为3个水团:杭州湾内水团(I区)、舟山本岛上升流水团II区)、舟山近海水团(III区)。不同水团对浮游动物类群组成影响显著,引起2018年和2019年春季3个水团区差异的主要贡献种(贡献率>10%)均为中华哲水蚤,同一水团两年间年际差异的贡献种如下:I区为捷氏歪水蚤(56.91%)和真刺唇角水蚤(12.34%);II区为中华哲水蚤(72.64%)、五角水母(13.35%);III区为中华哲水蚤(41.93%)、夜光虫(22.94%)。CCA分析表明,第1 CCA轴(CCA1)和第2 CCA轴(CCA2)共解释了两年春季浮游动物优势种累计方差的46.14%和物种?环境累计方差的97.82%。CCA1主要反映了空间(近海水团和湾内水团)的差异。CCA2主要反映了2018年和2019年站位的年际差异。盐度是影响春季浮游动物群落结构空间差异的主要因素,而温度、叶绿素a浓度是春季浮游动物群落结构年际差异的主要因素。 相似文献
102.
南海东北部是寡营养海域,夏季浮游植物叶绿素浓度较低,热带气旋“风泵”效应带来的上层海洋扰动可能引起表层浮游植物的显著增长。以往的研究通常关注热带气旋风应力和海洋中尺度涡对上层海洋浮游植物的影响,本文利用航次CTD、实测叶绿素a浓度、Argo温盐剖面和遥感数据,探讨了台风“风泵”和黑潮共同作用下真光层内浮游植物的变化特征及其成因。结果表明,2015年台风“莲花”过境1周后产生向吕宋海峡西北侧南海海域(A区)入侵的黑潮流套,该入侵的黑潮流套使台风前原有的气旋涡消失,抑制了台风产生的上升流对表层(0~40 m)营养盐供给,使次表层(60~90 m)营养盐富集,进而抑制了表层的叶绿素a增长,促进了次表层叶绿素a的增长;吕宋海峡西侧南海海域(B区)表层的浮游植物叶绿素a浓度增加不仅是源于叶绿素最大层浮游植物的向上输运,更是由于浮游植物的繁殖增长;A区台风引起的流套式的黑潮入侵,促进了B区台风后气旋式流场的形成,产生的持续增强的气旋涡为B区表层叶绿素持续增长提供了充足的营养盐供给。 相似文献
103.
中尺度暖涡对热带气旋强度变化的影响及作用机制 总被引:1,自引:0,他引:1
基于两组理想化数值试验,对比研究了分布于热带气旋不同位置处的海洋中尺度暖涡所引发的热带气旋强度变化的时空特征。研究发现,热带气旋中心附近的暖涡对热带气旋强度有增强作用,而位于热带气旋外围的暖涡则会抑制热带气旋的发展。本研究将暖涡增强(减弱)热带气旋强度的区域称为内(外)区。随着时间的推移,内(外)区暖涡对热带气旋强度的增强(减弱)幅度逐渐减小(增大),区域范围同步减小(增大)。内区暖涡增强了热带气旋的次级环流和结构对称性、增加了海气界面热通量,同时减弱了外围螺旋雨带,进而导致热带气旋强度增强;若暖涡在外区,其对热带气旋的作用相反,导致热带气旋强度减弱。由于理想化试验中热带气旋静止不动,因此研究结果可能只适用于传播速度较慢的热带气旋。本研究结果有助于更好地理解热带气旋和海洋中尺度暖涡之间的相互作用,并通过引入热带气旋外区暖涡的影响助力提高热带气旋强度预报工作。 相似文献
104.
针对国内海上风电基础设计没有统一的规范及标准,为提升海上风电基础设计建设的水平,通过对东南沿海某海域海上风电基础的设计进行了有限元计算分析论证,验证了群桩高承台结构设计方案的设计方法和设计参数。分析结果表明该设计的最大应力主要发生在塔筒底座与承台接触部位及钢管桩与承台连接段,应在连接部位加强措施处理;基础竖直位移较小,水平位移相对较大;分界部位应力较集中,刚度不能顺畅过渡,可考虑填充碎石土等方法加强。本研究对海上风电基础设计技术的研究与探索,可为将来制定中国海上风电行业标准提供可靠的依据,对中国未来大批量的海上风电能源的开发有着重要意义。 相似文献
105.
建立RP-HPLC(反相高效液相色谱法)同时测定翅碱蓬中四种黄酮化合物-芸香苷、槲皮素3-β-D-葡萄糖苷、水仙苷和槲皮素的含量。采用Kromasil C18色谱柱(4.6 mm×250 mm,5μm),检测波长为361nm,柱温为30℃,流动相为甲醇-0.4%冰乙酸(55︰45),流速1.0mL/min,四种黄酮类化合物得到很好的分离。芸香苷、槲皮素3-β-D-葡萄糖苷、水仙苷和槲皮素浓度均为0.001~0.01 mg/mL范围内呈现良好线性关系,相关系数R2在0.9990~0.9996,加标回收率(n=3)范围为82.39%~99.03%。该方法简单、快速、高效,可以用于翅碱蓬中四种黄酮化合物的含量分析。 相似文献
107.
108.
109.
在遥感影像检测中,一般采用多变化阈值来提高检测精度,但会导致运算量的增加。为解决该问题,提出利用粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测新方法。首先采用影像差值法构造差异影像;然后提出利用粒子群和多阈值指数熵的遥感影像分割方法,并将其用于对差异影像进行分割获取变化区域;最后对选取的实验数据进行变化检测,并与基于模糊C均值、双阈值指数熵、三阈值指数熵的非监督变化检测方法进行比较。实验结果显示,提出的变化检测方法其精度为94.77%,本案方法是一种有效地、可靠的遥感影像变化检测方法。 相似文献
110.
Network-based ambiguity resolution (AR) between reference stations is the prerequisite to realize a precise real-time kinematic positioning service. With the help of BDS triple-frequency signals, we can efficiently deal with the ionospheric delay and tropospheric delay, and achieve rapid and reliable AR. To overcome the inaccurate ionospheric delay estimated by the geometry-free three carrier ambiguity resolution (GF TCAR) technique, which leads to failure in the original ambiguity resolution, we propose an ionospheric-free (IF) TCAR method to resolve the ambiguity between the reference stations over long baselines. Taking full advantage of the known positions of the reference stations, the easily resolved extra-wide-lane (EWL) ambiguity, and the IF phase combinations, we can reliably fix the wide-lane (WL) ambiguity. A Kalman filter is applied to estimate precise IF ambiguities and the original ambiguity is resolved with the fixed WL ambiguity. A numerical analysis with triple-frequency BDS data from three long baselines of a CORS network is provided to compare the AR performance of GF TCAR with that of IF TCAR. The results show that both methods can reliably resolve the WL ambiguity with a remarkable correctly-fixed rate of higher than 99%, and the reliably-fixed rates of the IF TCAR slightly increase from 92.19, 94.67 and 94.61–98.26, 99.54 and 97.51% for the three baselines. Herein “correctly-fixed” and “reliably-fixed” mean the difference between the float ambiguity and the true one are less than ± 0.5 and ± 0.25 cycles, respectively. On the other hand, the AR performance of the original signals with the IF TCAR method is much better than that with the GF TCAR method attaining a 100% correctly-fixed rate, while the GF TCAR method can hardly fix the original ambiguity with the largest bias being as much as 4 cycles because of the amplified systematic bias. 相似文献