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2007年9月3—8日,SCAR-COMMNAP南极数据管理联合委员会第11届大会(JCADM-11)在意大利罗马举行,来自荷兰、英国、美国、意大利、法国、南非、比利时、德国、新西兰、挪威、澳大利亚、阿根廷、马来西亚、韩国和中国等20个国家的代表出席了本次会议,GCMD(全球变化主目录)也派特约代表出席了会议,本次大会是历届会议中出席代表最多的一次。首先,JCADM主席回顾了过去一年所做的工作。取得的进展有:在数据管理方面,数据目录从2006年的3000余条增加到目前的4300多条;中国南北极数据中心在2006年—2007年7月期间向AMD(南极主目录)提交元… 相似文献
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基于灰色系统西南大西洋阿根廷滑柔鱼资源丰度预测模型的构建 总被引:3,自引:0,他引:3
阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)是西南大西洋鱿钓渔业的主要作业鱼种,对资源丰度进行准确的预测可指导企业合理安排渔业生产。因此,本研究根据2000-2016年我国西南大西洋阿根廷滑柔鱼的生产数据,以单位捕捞努力量的渔获量(Catch per unit effort, CPUE)为阿根廷滑柔鱼资源丰度的指标,利用灰色绝对关联分析和灰色预测建模的方法(GM(0, N)),计算2001-2015年CPUE的时间序列值与产卵期(6-8月)产卵场海表面温度(Sea surface temperature, SST)时间序列值的灰色绝对关联度,选取产卵场海域中灰色绝对关联度大于0.90的海区SST建立资源丰度预测模型,并用2016年实际CPUE进行验证。灰色绝对关联分析表明,6-8月,30°~40°S,45°~60°W海域内存在若干海区的SST与次年对数CPUE时间序列呈现较强的关联度,可作为预报因子。GM(0, N)模型结果表明,以6-8月产卵场SST作为环境因子建立的模型4能较好地拟合出阿根廷滑柔鱼资源丰度变动趋势,与2016年真实值相比,相对误差为7%,该模型可较好地作为阿根廷滑柔鱼资源丰度的预测模型。相反,包含6月和7月SST的模型1效果优于不包含6月SST的模型2或不包含7月SST的模型3,拟合得到的2016年的数据与真实值相比,相对误差分别为128%和289%,这说明6月和7月是西南大西洋阿根廷滑柔鱼的主要产卵月份。 相似文献
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西南大西洋阿根廷滑柔鱼渔业生物学研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
<正>阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)广泛分布在22o~54o S的西南大西洋大陆架及其大陆坡海域,其中35 o~52 o S海域的资源尤为丰富[1]。它是鱿钓等的重要捕捞对象,最高年产量超过100万t,但产量年间波动非常大[2]。掌握阿根廷滑柔鱼渔业生物学是合理开发和利用该资源的基础。各国学者对阿根廷 相似文献
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连续多年的高强度耕作会导致耕地层土壤养分、土壤有机质等逐渐下降,在作物收获之后作物秸秆还田量较少的情况下尤其突出,而对耕地利用状况动态变化(种植耕地与未种植耕地的动态变化)的识别,能够有效地反映出不同作物的轮作模式以及耕地种植强度的变化。本文以阿根廷3大农业主产省份(布宜诺斯艾利斯省、科尔多瓦省以及圣太菲省)为研究区,利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)16天合成的归一化植被指数(NDVI)数据产品,在分析不同地物类型、不同耕作模式下的NDVI动态变化过程的基础上,结合地面样本数据统计获得有作物种植农田与无作物种植农田的识别阈值,综合利用阈值法和植被指数动态变化过程分析法对阿根廷3大主产省份开展了耕地利用状况动态变化遥感识别,实现了不同年份的耕地利用状况动态变化识别。地面观测数据验证结果表明,在阿根廷3大主产省内有作物种植耕地和未种植耕地的总体识别精度高于97%,但在不同的作物生长阶段,未种植耕地识别结果的精度差异较明显,在作物生长季内作物生长较为茂盛的时期,有作物种植耕地和未种植耕地的识别精度几乎达到99%,但在双季或多季作物种植区,作物轮作期间的耕地利用状况识别精度相对偏低,总体精度在95%左右,主要是受16天合成NDVI数据的最大值合成法限制。 相似文献
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阿根廷页岩资源丰富,页岩油已实现商业化生产.阿根廷政府在页岩油气开发中扮演重要角色,尤其是近2年来,政府努力改善非传统能源的开发与经营环境.目前,阿根廷开发页岩气的法律依据主要是2014年修订后的《碳氢化合物法》及相关配套法律.该法创造了一种新型的具有更长期限的页岩气开采特许权,并删除了先前不允许持有五个以上矿业权的规定.本文对阿根廷的页岩油气勘探开发现状、权利金和税费、环境管理制度等做了分析.阿根廷经验启示我们,页岩开发必须多元化投资,要在税收、价格管制等方面对页岩气勘探开发采取激励政策,完善环境保护和社会治理方面的法律法规和标准体系,确保页岩油气环境安全和社会安全. 相似文献