东海初级生产力遥感反演及其时空演化机制

According to calculation results of ocean chlorophyll concentration based on SeaWiFS data by SeaBAM model and synchronous ship-measured data, this research set up an improved model for Case I and Case Ⅱ water bodies respectively. The monthly chlorophyll distribution in the East China Sea in 1998 was obtained from this improved model on calculation results of SeaBAM. The euphotic depth distribution in 1998 in the East China Sea is calculated by using remote sensing data of K490 from SeaWiFS according to the relation between the euphotic depth and the oceanic diffuse attenuation coefficient. With data of ocean chlorophyll concentration, euphotic depth, ocean surface photosynthetic available radiation (PAR), daily photoperiod and optimal rate of daily carbon fixation within a water column, the monthly and annual primary productivity spatio-temporal distributions in the East China Sea in 1998 were obtained based on VGPM model. Based on analysis of those distributions, the conclusion can be drawn that there is a clear bimodality character of primary productivity in the monthly distribution in the East China Sea. In detail, the monthly distribution of primary productivity stays the lowest level in winter and rises rapidly to the peak in spring. It gets down a little in summer, and gets up a little in autumn. The daily average of primary productivity in the whole East China Sea is 560.03 mg/m^2/d, which is far higher than the average of subtropical ocean areas. The annual average of primary productivity is 236.95 g/m^2/a. The research on the seasonal variety mechanism of primary productivity shows that several factors that affect the spatio-temporal distribution may include the chlorophyll concentration distribution, temperature condition, the Yangtze River diluted water variety, the euphotic depth, ocean current variety, etc. But the main influencing factors may be different in each local sea area.     

东海初级生产力遥感反演及其时空演化机制

针对基于SeaWiFS的海洋叶绿素浓度SeaBAM模型反演结果,在中国东海海域分别建立了Ⅰ、Ⅱ类水体的修订模式,反演计算获得了我国东海海域1998年各月叶绿素浓度的分布,并根据真光层深度与海水漫射衰减系数之间的关系,利用SeaWiFS的K490遥感资料反演获得的1998年各月真光层深度的分布,在VGPM模型支持下,反演计算获得了中国东海海域1998年的逐月初级生产力时空分布以及全年累积初级生产力分布状况。对东海海域海洋初级生产力逐月时空变化特征及其影响机制的初步研究结果表明,整个东海海域初级生产力的逐月变化具有明显的双峰特征,表现为冬季最低,春季迅速上升达到最高,夏季略有下降,秋季又略有回升。海域初级生产力日平均值为560.03 mg/m²/d,远高于世界亚热带海域平均状况。年平均值为236.95 g/m²/a。控制东海海洋初级生产力时空变化的主要因素可能包括叶绿素浓度分布、温度条件、长江冲淡水变化,以及真光层深度、海流锋面过程等,不同海区初级生产力时空变化的主要控制因素有所不同。     

中国近海初级生产力的遥感研究及其时空演化

利用分级初级生产力模式反演估算了2003~2005年0^o~41^oN,105^o~130^oE海域的初级生产力,并分析了它们的时空演化。同时还计算了该时段内渤海、北黄海和南黄海、东海北部和南部以及南海的平均初级生产力状况,结果得出它们的年平均初级生产力 (2003~2005年) 分别为564.39、363.08、536.47、413.88、195.77和100.09 gCm^-2a^-1。北黄海、南黄海及东海南部的初级生产力分别在春季 (4~6月) 和秋季 (10、11月) 出现两次峰值,且春季的峰值高于秋季。然而,南海的两个峰值则分别出现在冬季 (1月)和夏季 (8月),且冬季的峰值高于夏季。渤海和东海北部则呈现单峰 (6月) 分布。渤海和南黄海的初级生产力几乎在整年内都高于其它海域,而东海南部和南海的初级生产力则在整年内都低于其他海域。其中,南海的初级生产力最低,月平均全都低于400 mgCm^-2d^-1。除南海以外的其它5个海域,在春季时期 (东海南部为3~6月,其他海域为4~7月) 的初级生产力最高,平均约占年平均值的41%,其年际变化也最大,平均标准偏差为6.68;而秋季时期 (东海南部为10~1月,其他海域为8~11月) 对年平均的贡献也很大,平均约33%;其他月份 (东海南部为2月和7-9月,其他海域为12~3月) 的贡献则最小。南海的初级生产力则在冬季时期 (12~3月) 最高,约占年平均的42%,夏末秋季 (8~11月) 次之,约30%,春季时期 (4~7月) 最低。叶绿素-a、海表温度、光合有效辐射、季风活动、河流排放、上升流、黑潮以及沿岸流等物理-化学环境因子是造成中国近海初级生产力时空演化的主要原因。     

中国近海初级生产力的遥感研究及其时空演化

1 Introduction Ocean primary productivity controls the exchange of carbon dioxide at the air-sea interface and plays an important role in the global carbon cycle and climate change. Most oceanographic research on primary productivity has focused on the ma…     

The distribution feature of size-fractionated chlorophyll a and primary productivity in Prydz Bay and its north sea area during the austral summer

The investigation of size-fractionated chlorophyll a and primary productivity were carried out in three longitudinal sections (63°-69°12'S, 70°30'E, 73°E and 75(30'E) at December 18-26, 1998 and January 12-18, 1999 in Prydz Bay and its north sea area, Antarctica. The results showed that surface chlorophyll a concentration were 0. 16 -3. 99 μg dm-3. The high values of chlorophyll a concentration (more than 3.5 μg dm -3) were in Prydz Bay and in the west Ladies Bank. The average chlorophyll a concentration at sub-surface layer was higher than that at surface layer; its concentration at the deeper layers of 50 m decreased with increasing depth and that at 200 m depth was only 0. 01 -0. 95μg dm -3. The results of size-fractionated chlorophyll a showed that the contribution of the netplanktion to total chlorophyll a was 56% , those of the nanoplankton and the picoplankton were 24% and 20% respectively in the surveyed area. The potential primary productivity at the euphotic zone in the surveyed area wa     

Satellite-derived primary productivity and its spatial and temporal variability in the China seas

The spatial and temporal variability of primary productivity in the China seas from 2003 to 2005 was estimated using a size-fractionated primary productivity model. Primary productivity estimated from satellite-derived data showed spatial and temporal variability. Annual averaged primary productivity levels were 564.39, 363.08, 536.47, 413.88, 195.77, and 100.09 gCm-2a-1 in the Bohai Sea, northern Yellow Sea (YS), southern YS, northern East China Sea (ECS), southern ECS, and South China Sea (SCS), respectively. Peaks of primary productivity appeared in spring (April–June) and fall (October and November) in the northern YS, southern YS, and southern ECS, while a single peak (June) appeared in the Bohai Sea and northern ECS. The SCS had two peaks in primary productivity, but these peaks occurred in winter (January) and summer (August), with the winter peak far higher than the summer peak. Monthly averaged primary productivity values from 2003 to 2005 in the Bohai Sea and southern YS were higher than those in the other four seas during most months, while those in the southern ECS and SCS were the lowest. Primary productivity in spring (March–June in the southern ECS and April–July in the other five areas) contributed approximately 41% on average to the annual primary productivity in all the study seas except the SCS. The largest interannual variability also occurred in spring (average standard deviation = 6.68), according to the satellite-derived estimates. The contribution during fall (October–January in the southern ECS and August–November in the other five areas) was approximately 33% on average; the primary productivity during this period also showed interannual variability. However, in the SCS, the winter (December–March) contribution was the highest (about 42%), while the spring (April–July) contribution was the lowest (28%). The SCS did share a feature with the other five areas: the larger the contribution, the larger the interannual variability. Spatial and temporal variability of satellite-derived ocean primary productivity may be influenced by physicochemical environmental conditions, such as the chlorophyll-a concentration, sea surface temperature, photosynthetically available radiation, the seasonally reversed monsoon, river discharge, upwelling, and the Kuroshio and coastal currents.     

南极普里兹湾及其邻近海域浮游植物粒度分级生物量和初级生产力

本文报道了 1 990 /1 991年夏季在南极普里兹湾及其毗连海域对浮游植物细胞丰度 ,优势种类组成 ,粒度分级生物量和初级生产力和颗粒有机碳浓度的分布及其与环境因子关系的研究。结果表明 ,调查海区具有显著的空间区域化特征 ,普里兹湾及其毗连陆架由于水体较为稳定 ,有利于浮游植物和冰藻的生长 ,其生物量、生产力和颗粒有机碳均较高 ;在普里兹湾北部毗连南印度洋的近南极大陆海域 ,由于水团沿陆坡的扭曲运动和上升流的出现 ,致使西冰架和谢克尔顿冰架之间的北部区域浮游植物生物量 ,生产力和颗粒有机碳均较高。由于浮游植物的大量繁殖 ,使该二区域营养盐浓度降低 ,溶解氧增加。在调查海区的东西两侧则相反。粒度分级结果表明 ,微型 (<2 0 μm)和微微型 (<2 .0 μm)浮游生物在浮游植物群落生物量和生产力中占有重要比重 ,它们对总生物量和总生产力的平均贡献分别为 5 3 %和 6 9%。     

1998/1999年南极夏季普里兹湾及北部海区叶绿素a和初级生产力的分布特征

1998 /1 999年南极夏季 ,作者随“雪龙船”在南极普里兹湾及其北部海区 (63° - 69°1 2′S ,70°30′- 75°30′E) 3条断面 2 4个测站进行浮游生物现存量和初级生产力的现场观测 ,研究叶绿素a浓度和初级生产力的分布特征。测区表层叶绿素a浓度为 0 .1 6 - 3 .99μg/dm3,普里兹湾内和湾西部四女士浅滩海域浓度在 3 .5μg/dm3以上 ;平面分布趋势从湾内向西北方向递减 ,深海区浓度在 0 .5μg/dm3以下。从垂向看叶绿素a浓度的最大值大多出现于 2 5m或 50m层 ,50m以下更深层的浓度随深度的增加而降低 ,2 0 0m层叶绿素a浓度分布范围为 0 .0 1 - 0 .95μg/dm3。粒径分级叶绿素a浓度以微小型浮游生物的贡献占优势 (56 % ) ,微型浮游生物的贡献占2 4 % ,微微型浮游生物的贡献占 2 0 %。测区潜在初级生产力为 0 .1 1～ 1 1 .67mgC/(m3·h) ,平均值为 2 .0 0± 2 .80mgC/(m3·h)。高生产力区位于普里兹湾 ,平均现场生产力达到 0 .86gC/(m2 ·d) ;依次为陆架区、陆坡区 ,深海区生产力较低 ,平均现场生产力为 0 .1 7gC/(m2 ·d)。光合作用同化数较低 (1 .53± 1 .1 1mgC/(mgChla·h) )。粒径分级初级生产力以微小型浮游生物的贡献占优势 (58% ) ,微型浮游生物的贡献占 2 6 % ,微微型浮游生物的贡献占 1 6 %。浮游植     

南极普里兹湾碳循环研究进展

普里兹湾是南大洋碳循环研究典型代表海区,也是中国历次南大洋考察的重点调查区域。从初级生产力、营养盐、叶绿素、海-气CO₂通量、真光层颗粒有机碳（POC）输出通量,净群落生产力（NCP）等方面综合阐述了其碳循环特征。生物泵运转效率和海冰过程是碳吸收的主要控制因素。普里兹湾总体上可以从陆坡划界,分为湾内和湾外两大部分。两者碳循环特征差异显著。湾内碳循环过程活跃,是南大洋夏季的高生产力区域。湾外则表现出高营养盐、低叶绿素（HNLC）特征,初步认为存在Fe限制。总体上,溶解有机碳（DOC）、POC、营养盐、叶绿素、二氧化碳分压（pCO₂）等存在从湾内向湾外随纬度递增或递减的规律。海冰消长对碳循环过程影响剧烈。夏季融冰造成的冰藻释放、水体垂直稳定性增加是提高生物生产力的首要原因。总体上普里兹湾的碳循环受各种生物、物理过程及其耦合作用控制,对南大洋碳循环机制研究有重要意义。     

南极普里兹湾的海水化学特征

本文利用 1 989/1 990年度中国第六次南极考察期间所获得的调查资料 ,探讨了普里兹湾营养盐分布及其与生物生产力间的相互关系。结果表明 ,在艾默里冰架外侧存在大片温暖高盐水域 ,该水域真光层内营养盐含量较低 ,溶解氧饱和度高达 1 2 0 %,叶绿素 A含量大于 1 .0 0 mg/m3 ,表明了普里兹湾是南极高生产力区。化学要素垂直分布如温度一样出现了强跃层 ,并于3 5 0 m层出现了异常的营养盐垂直分布 ,但盐度无明显跃层存在。最后讨论了引起异常分布的原因。     

台湾的红树林及其环境意义

本文概述了台湾现代红树林的分布及其与气候，海流，底质等环境条件的关系，并将台湾的红树林与邻区做了对比。中国东南部陆，海域沉积物中红树花粉的分布变化规律在一程度上反映了第四纪以来的环境变迁。     

湖泊生态恢复的关键因子分析

中国是一个多湖泊的国家。由于经济快速发展及湖泊资源不合理的开发利用,中国湖泊的污染问题和生态系统退化相当普遍。特别是由于氮、磷等营养元素的富集造成的水体富营养化,导致蓝藻水华频繁发生,甚至出现了饮用水危机事件。由于缺乏基础理论的指导,中国湖泊富营养化治理曾经走过弯路。在没有实现控源截污的条件下,片面强调生态恢复来净化湖泊水环境,一度成为富营养化湖泊治理的主流思想。实际上,湖泊生态恢复是有条件的,而对这些条件的诊断和分析是开展湖泊生态恢复的前提和基础。通过对太湖水生植物分布及其影响因子分析,确定沉水植物恢复的核心条件是水下光照条件。水下光照条件受富营养水平、悬浮物浓度与水深等因子的影响。只有当一个水域的真光层深度接近水深的情况(比值>0.8),恢复水生植物才有可能。改善水下光照条件,包括降低水深,提高透明度,消除风浪等措施,实际上,都是增加真光层深度与水深的比值。在上述生态恢复条件不具备的情况下,湖泊治理与恢复的工作更多地应该聚焦在控源截污方面。这对中国湖泊污染治理与生态恢复具有普遍的意义。     

洞庭湖流域降水同位素与ENSO关系研究

基于洞庭湖流域内长沙市2010年1月至2012年12月降水事件、GNIP(Global Network for Isotopes in Precipitation)长沙站1988~1992年月降水同位素资料及ENSO（厄尔尼诺/拉尼娜和南方涛动）的2个常用指标（南方涛动指数SOI和Nino3区海面温度SST）,分析了流域降水同位素与ENSO关系。结果表明：洞庭湖流域降水中δ¹⁸O与降水量、气温在日、月尺度上均呈负相关且只有月度上与降水量的负相关不显著。洞庭湖流域降水中δ¹⁸O与ENSO的SST指标则呈显著正相关。ENSO对洞庭湖流域降水同位素的影响机制可能如下：春季,La Nina年源自西太平洋的东南风强盛,其转向为西南风的区域达到印度洋,而El Nino年,东南风转向为西南风的发生区域位于印度洋以东,前者有利于挟带印度洋远源水汽向中国东部区域输送,进而造成降水同位素的贫化;夏季,La Nina年印度洋水汽输送在中国南海转为经向继而向北延伸,而El Nino年,源自印度洋的水汽沿纬向穿过南海,在东海转向往北延伸,后者有利于挟带西太平洋的近源水汽输送到中国东部季风区,进而引起降水同位素的富集。     

2013年夏季南极南设得兰群岛周边海域透光层水团结构

南设得兰群岛位于德雷克海峡南侧, 南经布兰斯菲尔德海峡与南极半岛相望。该区域一直是南大洋海洋学研究的热点区域, 近些年已成为南极磷虾渔业的重要作业区。透光层作为海洋生物活动最为集中的区域, 也是海洋中生产力最为丰富的区域。了解透光层水团的特性及变化, 一方面可为南极半岛海洋学研究提供基础信息, 同时也可为南极磷虾等中上层海洋生物的分布及其致因提供科学支撑。通过分析2013年1月至3月南设得兰群岛周边海域5个断面的透光层温、盐数据, 本研究梳理了该区域的水团属性和分布。结果显示, 南设得兰群岛北侧较深水区水团垂向结构明显, 由上至下依次为南极夏季表层水、冬季水和绕极深层水。位于南设得兰群岛南侧的布兰斯菲尔德海峡内, 威德尔海过渡水特征几乎占据了整个布兰斯菲尔德海峡。但布兰斯菲尔德海峡西南侧水团结构较为复杂, 包括了威德尔海过渡水、别林斯高晋海过渡水和德雷克海峡水等。阐明南设得兰群岛周边复杂的水团结构对于进一步开展南大洋生物-物理相互作用研究具有重要的科学意义。     

1982～2010年中国东北地区植被NPP时空格局及驱动因子分析

应用逐像元线性回归模型方法,整合应用MODIS和AVHRR NDVI数据集,构建1982~2010年覆盖东北地区的8 km空间分辨率的NDVI数据集,进而应用CASA模型估算得到东北地区29 a NPP数据集,模拟精度在75%以上。29 a平均的东北地区植被NPP总量为6.5×108tC/a。植被NPP的分布受植被类型、气候、地形因素的综合影响。NPP地域差异明显,山地区植被>平原区植被>高原区植被,变化最大的植被类型为草地植被。过去29 a间,植被NPP呈显著上升趋势(P<0.01)。气候变化和土地利用变化均是影响植被时空格局的重要因素。     

中国周边海洋地缘关系探析

摘 要：21世纪是海洋的世纪,如何营造良好的海洋地缘环境和应对海洋地缘关系中的不断演变的冲突和争端,直接关系到一国在海洋地缘关系中所处的地位,影响着整个国家的发展。近些年来,随着中国经济持续稳定快速发展,全面走向海洋并把中国建设成为海洋强国是我国持续发展的必然趋势。本文基于海洋地缘关系相关理论,分别从黄海、东海、南海和日本海出发,侧重从时空层面探讨研究中国与周边国家海洋地缘关系的历史演变、现状和空间格局,分析其影响因素,最后提出中国周边海洋地缘战略,为我国的海洋建设提供理论支撑。     

基于验潮数据的西北太平洋区域海面变化预测

区域海面变化研究受到验潮站数据时段不一致、空间分布不均匀及影响要素复杂性和不确定性等因素制约。本文基于西北太平洋海域22 个站位的验潮数据,应用RegEM及MTM方法探讨其多尺度波动过程的时空差异,基于空间邻近性及有序聚类方法,将区域海面变化划分为5个区段(渤海-黄海北部沿岸、黄-东海中国沿岸、东海海域日本沿岸、东海南部沿岸以及南海西北部沿岸),进而利用MGF方法对各站位进行中长期的统计预测,并结合主成分方法进行区域综合。结果显示各区2001-2030 年的海面变化平均速率分别为：1.23~1.27 mm/a,3.30~3.34 mm/a,2.72~2.76 mm/a,1.43~1.47 mm/a和1.13~1.15 mm/a,而区域海面上升速率为2.01~2.11 mm/a。     

中国东海区海洋倾废管理现状与对策

实现对海洋倾废科学有效管理是保护海洋环境及海洋资源的一项重要内容和主要任务.东海作为我国海洋生产力最大的海区,近年来,随着海洋事业和沿海区域经济的发展,向海上倾倒废弃物的数量和规模都在不断增加.在实际海洋倾倒过程中存在着倾倒区选划利用不合理、违法违规倾倒和执法监管不力等问题,直接影响着东海海洋生态环境平衡与可持续发展.因此,在对1999-2010年东海区海洋倾废活动现状进行全面客观梳理的基础上,就倾倒行为存在的主要问题进行实证分析,并结合东海区沿岸省市海洋发展的情况与对海洋倾倒的实际需求,为实现对海洋倾废合理有效的管理,保护海洋生态环境提出切实可行的对策.     

陇东地区近51 a气温时空变化特征

 基于陇东地区15个气象站点1957—2007年的月平均气温、日平均气温资料,结合GIS空间分析技术和数理统计理论,对其气温变化进行定量化分析,阐述其时空演变特征。结果表明,陇东地区多年平均气温较高的地方在中部地区,西部地区平均气温较低,主要是受地形影响;年均气温总体呈上升趋势,春、冬季的增温趋势最为明显,这与全球气温变化及中国气温变化总体趋势一致;年均气温变化的第一主周期为13 a,四季平均气温变化的第一主周期分别是25 a、25 a、13 a和7 a;年均气温的突然升高开始于20世纪80年代中期,四季平均气温的突然升高分别始于90年代中期、90年代初、80年代末和90年代初。     

Climatic characteristics of high temperature in East China during 1961–2005

Based on the daily maximum temperature data covering the period 1961–2005, temporal and spatial characteristics and their changing in mean annual and monthly high temperature days (HTDs) and the mean daily maximum temperature (MDMT) during annual and monthly HTDs in East China were studied. The results show that the mean annual HTDs were 15.1 and the MDMT during annual HTDs was 36.3℃ in the past 45 years. Both the mean annual HTDs and the MDMT during annual HTDs were negative anomaly in the1980s and positive anomaly in the other periods of time, oscillating with a cycle of about 12–15 years. The mean annual HTDs were more in the southern part, but less in the northern part of East China. The MDMT during annual HTDs was higher in Zhejiang, Anhui and Jiangxi provinces in the central and western parts of East China. The high temperature process (HTP) was more in the southwestern part, but less in northeastern part of East China. Both the HTDs and the numbers of HTP were at most in July, and the MDMT during monthly HTDs was also the highest in July. In the first 5 years of the 21st century, the mean annual HTDs and the MDMT during annual HTDs increased at most of the stations, both the mean monthly HTDs and the MDMT during monthly HTDs were positive anomalies from April to October, the number of each type of HTP generally was at most and the MDMT in each type of HTP was also the highest.