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近30年的集成研究表明,南大洋吸碳能力从20世纪90年代开始出现明显的下降,但是这种减弱趋势在2002年后又开始转变为显著增强的趋势,展现出一种吸收大气中人为CO2更强的能力,这种态势伴随着南大洋的酸化进一步增强。观测表明,开阔大洋(45°S—50°S)在1991—2000年间的pH下降速率为每年0.0007,文石饱和度Ω文石以每年0.015的速率上升,而在2001—2011年间pH下降速率增大为每年0.0024,Ω文石转变为每年0.017的下降速率。在南大洋近岸海域,海洋酸化程度区域性差别很大,影响因素也更加复杂。例如,普里兹湾在1994—2010年pH和Ω文石分别下降了0.11和0.30,威德尔海在1978—2008年间的表层海水pH下降速率为每年0.0011,Ω文石下降速率为每年0.002。基于现场观测数据和遥感反演参数方法,从点线观测数据评估扩展到海区整体范围的南大洋酸化趋势评估取得了重要进展。而近期改进的模型模拟与观测结果比较在量级和更大尺度空间上都取得了较好的结果。本文对地球系统模型(ESM)预测的包括RCP 8.5等不同情境下的南大洋酸化趋势以及海洋酸化对南大洋生态系统的效应进行综合评述,结果表明到本世纪末南大洋大部分海域都将处于文石不饱和状态,预示着南大洋的酸化进展将会严重影响海洋生物地球化学变化和损坏整个南大洋的生态系统。因此,对南大洋开展海洋酸化过程、驱动机制和预测研究以及生态效应评估已严肃地摆在全人类的面前。 相似文献
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气候变化对西藏湖泊变迁的影响(1973—2017) 总被引:1,自引:0,他引:1
西藏湖泊众多,其水位和面积变化对气候波动有敏感记录。本文运用RS和GIS技术,以1973—1977年、1989—1992年、1999—2001年、2008—2010年和2017年5期遥感影像为底图矢量化了西藏所有湖泊边界,建立了湖泊空间数据库。以湖泊空间数据为基础,分析了1973—2017年西藏湖泊面积动态变化特征,结论如下:从20世纪70年代至2017年,西藏湖泊总面积持续增加,共增长了47.23%;从20世纪70年代至90年代,研究区北部和中部湖泊呈萎缩的趋势,其余地区呈扩张的趋势;从2000年至2017年,西藏湖泊呈持续扩张的趋势。另外,笔者分析了研究区年平均气温、年降雨量和年蒸发量的变化特征。1981—2017年,西藏气候向暖湿方向发展,主要表现为气温升高、降雨量增加和蒸发量减少。气候变化对不同地区不同时期湖泊变迁影响显著:(1)西藏北部和中部湖泊主要以冰川、冰雪融水和地表径流为主要补给源。20世纪70年代至90年代,气温和降雨量波动较小,引起这些地区湖泊萎缩的主要原因为冰川和冰雪融水补给的减少。(2)从20世纪90年代至2017年,气温和降雨量增加、蒸发量减少,导致研究区湖泊呈现全面扩张的趋势。 相似文献
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土耳其贝帕扎里碱矿在矿区边缘的碱层出现埋深起伏大、厚度变化大、易尖灭、易涌水等情况,这些特殊的地质情况导致水溶开采钻井过程中同一组井的套管最终下入到了不同的层位,或是原先下入的矿层不稳定,易坍塌。为了解决以上问题而引入了套管锻铣开窗技术。该技术可以将老井眼中已被套管封闭的上部碱层暴露出来形成新的采矿通道,从而提高矿区采收率。先后在14口老井眼中完成了套管锻铣作业,均达到了预期效果。本文介绍了套管锻铣器的工作原理,并以H066井组为例,详细阐述了套管锻铣开窗工艺技术。工程实践表明,套管锻铣开窗技术对于换层开采、钻井处理事故、事故井恢复性生产等方面具有一定的效果,具有减少钻井工期、降低施工成本、延长老井使用寿命、提高矿藏产量等优点,有广阔的应用前景。 相似文献
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分析大深度潜航器水下空间运动特点,建立描述其空间运动的数学模型,并以数学模型为基础利用 MATLAB\Simulink 软件完成潜航器空间运动仿真模型的开发。在搭建的仿真模型基础上,通过数学仿真手段分析了潜航器在螺旋下潜、抛载过渡、定角爬升、稳定至水面航行状态下的水下运动全过程,给出了具有弧形翼板的潜航器外形设计方案的运动能力仿真评估,为后续潜航器运动能力优化设计提供仿真依据。 相似文献
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利用历史观测得到的温度剖面数据,通过严格筛选和插值,建立了南海北部的气候态垂向温度剖面。随后,利用回归统计分析的方法构建了海面温度异常(SSTA)、海面高度异常(SSHA)联合扩展温度剖面的经验回归模型,并采用卫星遥感得到的SST和SSH数据扩展了南海北部的三维海洋温度场,其时间分辨率为天,空间分辨率为0.25°×0.25°。通过与观测数据的对比研究,扩展得到的温度场可以较为准确地反映南海北部温度剖面的结构特征,并且能有效地体现出一些中尺度变化过程。结果表明,本研究反演得到的三维温度扩展场是较为可靠的,它可以作为海洋数值模型的初始场,实现现场观测数据和卫星遥感数据的互补,有助于更好地分析南海北部温度场的三维结构及变化特征。 相似文献
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随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分:① 通过全连接卷积网络(CNN)对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。 相似文献