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2.
3.
文章通过钦州湾现场调查资料,分别利用单因子污染指数法和富营养化指数法对湾内水质的污染状况和富营养化水平进行评价,并分析讨论不同的富营养化水平条件下浮游植物叶绿素a的响应。结果显示,钦州湾的污染状况和富营养化程度从湾顶至湾外呈现由重至轻的梯度变化,并出现两个“极端区域”:茅尾海化学需氧量(COD)和营养盐的污染指数劣于三类海水水质标准并重度富营养化;外湾污染指数符合一类海水水质标准并贫营养化。分析表明,茅尾海的重度富营养化是由河流输入、相对封闭的地形以及过度的牡蛎养殖造成,而外湾的贫营养化则主要归因于较少的水产养殖和陆源污水排放以及大量的浮游植物对磷酸盐的消耗。叶绿素a在这两个区域均呈现低值,茅尾海内主要是由于贝类滤食大粒径浮游植物和真光层深度下降引起,而外湾则是氮磷比(N/P)失衡,浮游植物生长受磷限制导致。另外,核电站温排水有可能是导致叶绿素a较高的原因。减少茅尾海内的养殖规模,种植红树林,集中污水于外湾排放,加强温排水口的水质监控是保证钦州湾海洋生态环境可持续发展的手段。 相似文献
4.
运用粒度参数分析、黏土矿物含量分析、Flemming三角图示法和Gao-Collins二维的"粒度趋势分析"等方法,对采自莱州湾海域的表层沉积物样品和黏土矿物样品进行分析,了解了该研究区域的沉积环境及沉积物的运移趋势。研究区由岸向海沉积物类型大致依次为砂-粉砂质砂-砂质粉砂-粉砂-黏土质粉砂,并且研究区表层沉积物在近岸区域呈现较为明显的平行岸线的条带状特征;同时沉积物的平均粒径、分选系数、偏态、峰态等粒度参数也呈现出良好的正相关性或负相关性;研究区黏土矿物为伊利石、蒙脱石、绿泥石、高岭石,除伊利石分布大致为黄河三角洲近岸低,向研究区东北方向逐渐升高外,其余的黏土矿物都表现出了近岸高,远海低的分布特征,且主要物源为黄河物质输入。Flemming三角图研究区所有采样点大部分分布在Ⅱ区,少部分分布在Ⅲ区,说明研究区整体水动力较强;采样点在A—E区均有分布,但在C、D两区分布最多,说明研究区沉积物粒径较集中。研究区表层沉积物整体呈由岸向海输运的趋势,具体来看,黄河沉积物入海后向北、向东、向南运移,研究区内沉积物的来源是黄河输沙以及周围入海的小河流的输沙和沿岸冲刷的物质。 相似文献
7.
8.
桑沟湾沉积碳库年汇入速率的长期变化及其区域性差异 总被引:1,自引:1,他引:0
对取自桑沟湾北西南三根柱样近200 a碳来源及埋藏通量的解析,分析了湾内不同站位各形态碳的差异性,进而对全湾碳埋藏进行了估算。湾内环流、贝藻养殖等造成湾内不同区域碳埋藏的差异;桑沟湾总碳(TC)平均量1.79%,有机碳(TOC)平均量0.54%,无机碳(TIC)平均量1.25%,TOC含量相对较小,为海陆混合来源,以陆源有机碳(Ct)为主,大规模人工养殖后,海源有机碳(Ca)有明显增加的趋势。桑沟湾碳埋藏通量平均为228.9 g/(m2·a),以无机碳为主要埋藏形式(约占70%),高的沉积速率及生物残骸沉降使桑沟湾养殖区碳的来源及埋藏区别于其他陆架海域。 相似文献
9.
文章根据2009—2012年泉州湾4个航次的调查资料,对比分析了4年间大型底栖生物的种类数、生物量、栖息密度、生物多样性的变化趋势。结果表明:泉州湾大型底栖生物有103种,其中多毛类48种,软体动物25种,甲壳动物18种,棘皮动物6种和其他动物6种。多毛类、软体动物、甲壳动物占总种数的88.3%,三者构成大型底栖生物的主要类群。泉州湾大型底栖生物平均生物量为7.77 g/m2,平均栖息密度76个/m2;数量组成,生物量以甲壳动物居首位2.40 g/m2;栖息密度以多毛类占第一位38个/m2。泉州湾大型底栖生物种类数、生物量、栖息密度、生物多样性均为湾中部及湾外较好,湾顶较差;从2009—2012年际变化来看,生物种类数、平均生物量、平均栖息密度均为2009年最好,2012年相对较差,生物多样性年际变化不大,说明泉州湾的大型底栖生物环境受到了一定的影响。 相似文献
10.
有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter, CDOM)是水体中重要的水质参数之一,是水色遥感的重要研究对象,如何构建适合特定区域的近海二类水体CDOM反演模型一直是国内外研究难点。本文利用2017年5月26~29日对南海西北部海域湛江湾20个站位采集的水样和测量的光谱资料,分析归一化遥感反射率与CDOM浓度a_g(400)的相关性,发现最大负相关系数出现在586nm处,选择580、585、590、595nm这四个波段处的归一化遥感反射率与a_g(400)建立了多元线性回归模型、BP(Back-Propagation)神经网络模型和RBF(Radial-Basis Function)神经网络模型,并与其他算法模型进行对比分析。结果发现, BP和RBF神经网络模型的平均相对误差和均方根误差均远小于多元线性回归模型和其他算法模型,神经网络模型的预测值与实测值拟合效果要优于多元线性回归模型。研究表明,神经网络模型更适合于湛江湾有色溶解有机物的遥感估算。 相似文献