西藏拉鲁湿地浮游植物群落时空分布特征及其驱动因子

为了解西藏拉鲁湿地浮游植物群落时空分布特征及其驱动因子,于2021年7月、10月和2022年5月在拉鲁湿地主要水系进行定性和定量样品采集,共采集浮游植物水样126个,从不同季节和不同生境浮游植物种类组成、多样性等方面入手,探讨拉鲁湿地浮游植物群落时空分布特征及其驱动因子,为研究拉鲁湿地生态系统和稳定发展提供基础资料。结果表明:1)拉鲁湿地共鉴定出浮游植物532种(含变种和变型),隶属于8门13纲36目74科130属,物种组成表现为硅藻-绿藻-蓝藻型。2)拉鲁湿地浮游植物群落特征参数在不同季节和不同生境之间存在差异。夏季浮游植物群落的Shannon-Wiener多样性指数显著高于秋季和春季,Simpson优势度指数显著高于秋季。秋季浮游植物群落的Pielou均匀度指数显著低于夏季和春季。春季浮游植物群落的Margalef丰富度指数显著低于夏季和秋季。沼泽生境的浮游植物群落的Margalef丰富度指数显著高于湿草甸生境。3)季节是浮游植物群落组成差异的关键因素,生境对浮游植物群落组成的影响较弱,夏季的距离衰减模式比秋季和春季更强。4)拉鲁湿地不同的浮游植物群落参数与不同环境因子之间存在显著的关联。5)空间因素在解释浮游植物群落变异方面具有显著贡献,而快速变化的水质变量在决定浮游植物的季节变化中起着重要作用。季节和缓慢变化水质因子的解释能力相对较弱,但仍对浮游植物群落的变异有一定影响。     

粉土及粉质黏土对静压沉桩桩端阻力影响机制现场试验

为探讨在粉土及粉质黏土中桩端阻力随贯入深度的变化规律,通过在试验桩P1的桩端安装轮辐压力传感器,以及在试验桩P1、P2距桩端200 mm处安装光纤光栅（FBG）传感器,采用两种不同的测试技术全程监测了两根闭口预应力高强度混凝土（PHC）管桩现场贯入过程中的桩端阻力。试验结果表明：桩端阻力与土层的变化密切相关,土层越硬,桩端阻力越大,当桩端从粉质黏土层进入粉土层时,桩端阻力明显增大,粉土中的桩端阻力达到粉质黏土层的2倍;整个贯入过程中,同一土层不同位置的差异性对桩端阻力也存在较大影响,在距离地面1.50 m处,P1和P2桩FBG传感器桩端阻力的差值达到了89.29 kN,而在距离地面3.50~4.50 m处,两桩的桩端阻力则相差较小。     

SHRIMP U–Pb zircon ages of the Hida metamorphic and plutonic rocks,Japan: Implications for late Paleozoic to Mesozoic tectonics around the Korean Peninsula

A new U–Pb zircon geochronological study for the Hida metamorphic and plutonic rocks from the Tateyama area in the Hida Mountains of north central Japan is presented. The U–Pb ages of metamorphic zircon grains with inherited/detrital cores in paragneisses suggest that a metamorphic event took place at around 235–250 Ma; the cores yield ages around 275 Ma, 300 Ma, 330 Ma, 1 850 Ma, and 2 650 Ma. New age data, together with geochronological and geological context of the Hida Belt, indicate that a sedimentary protolith of the paragneisses is younger than 275 Ma and was crystallized at around 235–250 Ma. Detrital ages support a model that the Hida Belt was located in the eastern margin of the North China Craton, which provided zircon grains from Paleoproterozoic to Paleozoic rocks and also from Archean and rare Neoproterozoic rocks. Triassic regional metamorphism possibly reflects collision between the North and South China Cratons.     

西藏尼洋河水生生物群落时空动态及与环境因子关系:3.大型底栖动物

于2008-2009年按照季节调查了西藏地区尼洋河大型底栖动物群落的组成和丰度,并运用多元统计方法定量分析了大型底栖动物的空间和季节变化特征及其与主要环境因子之间的关系.结果显示,石蚕幼虫、萝卜螺以及摇蚊幼虫是尼洋河主要的大型底栖动物,另外,随着海拔的升高,尼洋河大型底栖动物总丰度呈现降低趋势;Duncan检验法显示,物种总丰度在各采样点之间均不存在显著性差异;PCA方法显示,对于采样点,大型底栖动物总丰度最大值和最小值分别出现在采样点Ⅳ和采样点Ⅱ,对于季节,大型底栖动物总丰度最大值和最小值分别出现在秋季和冬季;CCA方法显示,可分别从尼洋河中上游和中下游两个河段来概括尼洋河大型底栖动物与环境因子之间的关系;CART模型显示,从11项环境因子筛选了4项环境因子用以解释它们与大型底栖动物总丰度之间的相互关系,这4项环境因子包括矿化度、总磷、海拔和季节,建议加强对大型底栖动物及这些环境因子的关注,保障尼洋河水域生态环境的可持续发展.     

Validation of NCEP and OAFlux air-sea heat fluxes using observations from a Black Pearl wave glider

Latent and sensible heat fluxes based on observations from a Black Pearl wave glider were estimated along the main stream of the Kuroshio Current from the East China Sea to the east coast of Japan, from December 2018 to January 2019. It is found that the data obtained by the wave glider were comparable to the sea surface temperature data from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis and the wind field data from WindSat. The Coupled Ocean Atmosphere Response Experiment 3.0 (COARE 3.0) algorithm was used to calculate the change in air-sea turbulent heat flux along the Kuroshio. The averaged latent heat flux (LHF) and sensible heat flux (SHF) were 235 W/m2 and 134 W/m2, respectively, and the values in the Kuroshio were significant larger than those in the East China Sea. The LHF and SHF obtained from Objectively Analyzed Air-Sea Fluxes for the Global Oceans (OAFlux) were closer to those measured by the wave glider than those obtained from National Centers for Environmental Prediction (NCEP) reanalysis products. The maximum deviation occurred in the East China Sea and the recirculation zone of the Kuroshio (deviation of SHF >200 W/m2; deviation of LHF >400 W/m2). This indicates that the NCEP and OAFlux products have large biases in areas with complex circulation. The wave glider has great potential to observe air-sea heat fluxes with a complex circulation structure.     

西藏巴松错浮游植物功能群垂直分布特征及其与环境因子的关系

为了解青藏高原湖泊浮游植物功能群垂直分布特征与环境因子的关系,本文选取西藏东南部最大的高山冰川堰塞湖之一的巴松错为研究对象,于2017年11月(枯水期)和2018年9月(丰水期)在湖心利用挂锤式深水采样器进行浮游植物垂直分层采样,共设置7个断面,采集水样84个.应用浮游植物功能群、相关性分析、冗余分析(RDA)等方法,对巴松错浮游植物功能群垂直分布特征及其与环境因子的关系进行了研究.结果表明:1)巴松错水体稳定性强,水温有明显的分层现象,枯水期在30~60 m处形成温跃层,丰水期在1~15 m和30~60 m处形成双温跃层;2)巴松错浮游植物群落共鉴定7门76属242种,物种组成均表现为硅藻蓝藻绿藻型结构;3)根据浮游植物功能群分类方法,可划分为25个功能群,分别为A、B、C、D、E、F、G、H1、H2、J、L M、L O、M、MP、N、P、S1、S2、T、W1、W2、X1、X2、X3和Y,优势功能群从枯水期的MP、D、L O、P转变为丰水期的D、F、L O、MP、N、P,其中MP功能群为巴松错浮游植物群落绝对优势群;4)通过RDA表明,不同水情期浮游植物功能群垂直分布特征受环境因子影响差异较明显,整体上,pH、总氮和氨氮浓度是影响浮游植物功能群分布格局的主要环境因子.     

西藏麦地卡湿地的浮游植物——1.优势种的时空生态位

为了解青藏高原湿地浮游植物在时空不同维度上的分布特征,本文选取西藏四大国际湿地之一的麦地卡湿地作为研究地点,于2019年7月和10月在麦地卡湿地主要水系——麦地藏布及其支流和湖泊,设置了14个样点,采集了2个水情期（丰水期和枯水期）浮游植物的水样共252个.通过活体观察和固定染色方法鉴定浮游藻类物种,使用直接计数法统计浮游藻类的数量.计算麦地卡湿地浮游植物优势种的优势度指数（Y）、更替率（r）、生态位宽度（B_i）、生态位重叠值（O_ik）和生态响应速率（R）,运用生态位分化的方法,对麦地卡湿地浮游植物优势种的生态位进行了不同时空维度的研究.结果表明：本研究中鉴定出浮游植物优势种（Y>0.02）共8种,其中克洛脆杆藻（Fragilaria crotomensis）和窗格平板藻（Tabellaria fenestrata）是2个水情期的共有优势种.生态位宽度值差异较大,可分为三大生态位类群,且优势度指数与生态位宽度值呈极显著正相关.总体上浮游植物优势物种的生态位重叠值高,在时间、空间和时空三个维度上O_ik>0.6的分别占89.29%、60.71%和28.57%.生态响应速率之和在时间维度上为负数,在空间和时空维度上为正数,说明该湿地浮游植物群落处于发展阶段.冗余分析表明,酸碱度、溶解氧、总氮和浊度是影响麦地卡湿地浮游植物优势种分布的重要因素,浮游植物优势种在这些环境因子上存在明显的生态分化现象.     

西藏拉萨河中下游不同水文期浮游植物优势种生态位及种间联结性

为了探究拉萨河中下游浮游植物群落优势种生态位及种间联结性,本文选取拉萨河中下游干流及其支流作为研究地点,设置了17个样点,于2015年5月、8月和2016年11月共采集了3个水文期的水样。通过定量样品和活体观察相结合的方法鉴定浮游植物物种,使用直接计数法统计浮游植物数量,共鉴定393种,隶属于6门8纲24目48科100属。计算优势种的优势度指数(Y),运用生态位宽度、生态位重叠值和生态响应速率、总体联结性、χ²检验以及共同岀现百分比分析优势种的生态位及种间联结性。结果表明：浮游植物整体为硅藻绿藻蓝藻型群落特征,浮游植物优势种(Y>0.02)共19种,均隶属硅藻门,其中尖针杆藻(Synedra acus)、双头针杆藻(S. amphicephala)等7个优势种是3个水文期的共有优势种,优势种岀现频率和优势度在不同水文期均有差异。优势种的生态位宽度变化范围为0.089～0.751,双头针杆藻在3个水文期均为优势种且生态位宽度值均大于0.5,表现出较强的生态适应性,属广生态位种;短小曲壳藻(Achnathes exigua)种间相互竞争激烈且生境趋向于特化,可作...     

5种干旱指数在西藏高原地区的适用性评估

为了解不同干旱指标在西藏高原地区的适用性,本文通过利用Pa、MI、SPI、CI和FAO P-M干旱指数对西藏高原月尺度旱情等级进行评估,分析了各指标在描述旱情时的异同,并统计出各种指数的一致性及等级差异。结果表明:近20 a干旱过程中,MI、FAO P-M指数未监测出轻旱等级,而对于中旱、重旱等级,FAO P-M指数表现较好。从空间分布来看,FAO P-M指数在各个地区表现较好。从时间分布来看,FAO P-M指数在不同干旱过程期间,描述的干旱强度和中心位置与实际情况更接近;其次是Pa指数,其他指数综合表现相对较差。5种干旱指数在衡量西藏地区干旱程度上的一致性并不好;从两两指数之间反映干旱程度上出现一致性频次上看出,Pa-FAO P-M指数出现的次数最多,其次是Pa-SPI-CI指数的出现次数,MI-CI指数的出现次数最少。通过差异性分析得出,全区干旱指数不一致率平均大于20%,阿里地区和林芝地区的干旱指数整体不一致率最高,拉萨地区的干旱指数整体不一致率最低。