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1.
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
2.
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
3.
水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。 相似文献
4.
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7.
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
8.
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
9.
高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法(Feature Space Optimization,FSO)和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段(8波段)的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明:在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。 相似文献
10.
以班公湖-怒江缝合带西段的去申拉组玄武岩和安山岩为研究对象,进行了岩石锆石测年和地球化学研究。测年结果显示,安山岩形成于108.5±1.5Ma,属于早白垩世晚期。岩石地球化学特征表明,野马去申拉组玄武岩Nb含量为10.5×10-6~11.1×10~(-6),Al_2O_3含量为17.63%~17.96%(平均值17.74%),属于富Nb高铝玄武岩,为中钾钙碱性系列;安山岩属于高钾钙碱性系列岩石。野马火山岩轻、重稀土元素分异明显,其中玄武岩稀土元素总量为119.20×10~(-6)~120.49×10~(-6),(La/Yb)_N值为5.17~5.53;安山岩稀土元素总量为179.97×10~(-6)~184.75×10~(-6),(La/Yb)_N值为13.83~15.12;二者在微量元素上表现出不同程度的富集轻稀土元素和大离子亲石元素,Nb、Ta、Ti等高场强元素相对亏损,具低Cr、Ni,高Sr、Nb、Zr含量,发育岛弧火山岩相关特征。其岩浆源区受俯冲流体的影响较大,后经历了不同程度的铁镁矿物的结晶分离作用。综合分析认为,野马去申拉组火山岩可能形成于弧后盆地构造环境下,是班公湖-怒江特提斯洋岩石圈南向俯冲过程中板片断离导致软流圈地幔上涌,诱发弧后拉张背景下的直接岩浆响应。 相似文献