黄龙风景区藻席嗜冷硅藻群落结构变化及其驱动因子分析

硅藻群落对环境变化十分敏感,是自然河流水质变化的指示生物。为了解黄龙风景区藻席及藻席嗜冷硅藻群落结构与环境变量的关系,对景区内8个典型景点进行水样和藻席的采集并分析。结果表明,黄龙风景区藻席是以钙华作为基底,丝状藻作为骨架,栖息着大量硅藻的高寒岩溶微生态系统,共鉴定出25属72种硅藻,其中优势种13种,以桥弯藻属（Cymbella）为主。通过冗余分析发现,水温（F=2.8,P=0.02）和溶解硅（F=2.3,P=0.04）是影响黄龙风景区藻席嗜冷硅藻群落结构特征的主要驱动因子,TN是潜在驱动因子。硅藻可以为高寒岩溶区地表水监测提供重要的补充信息,建立完整的硅藻物种数据库,有利于区域水质监测。     

基于地球系统模式的局地化粒子滤波器与集合卡尔曼滤波器同化实验

粒子滤波器(PF)是一种非常具有应用前景的非线性资料同化方法。但由于其算法本身存在的粒子退化问题,目前尚未被广泛地应用于大型地球物理模式。目前主流的集合同化系统仍然倾向于使用集合卡尔曼滤波器(EnKF)及其衍生方法。一种新近被提出的局地化粒子滤波器(LPF)在经典的粒子滤波器算法中引入局地化技术,可以使用较小的计算成本有效地避免退化问题,具有非常大的业务应用潜力。本文在全耦合的通用地球系统模式中开展了LPF和EnKF的同化实验,同化资料为模拟的卫星海表温度资料。着重考察了不同局地化参数对两种方法的不同影响,对比了局地化粒子滤波器与集合卡尔曼滤波器的同化效果差异。比较的结果表明,LPF的同化效果对于局地化参数的选择非常敏感,在使用最优局地化参数的条件下,LPF能达到与EnKF相当甚至优于后者的同化效果,并具有较大的改进空间。