桂西平果教美矿区堆积型铝土矿形成过程中矿物转化与元素迁移

桂西地区铝土矿为典型喀斯特型,包括二叠系沉积型和第四系堆积型两亚类。堆积型铝土矿是沉积型铝土矿经抬升、破碎、风化,最后堆积于喀斯特洼地中形成。以平果教美铝土矿为研究对象,探索堆积型铝土矿形成过程中矿物的变化与元素迁移。沉积型矿石的矿物组成包括硬水铝石、鲕绿泥石、锐钛矿及少量针铁矿、金红石和高岭石;堆积型矿石的矿物组成主要为硬水铝石、锐钛矿、高岭石及少量三水铝石和鲕绿泥石。转化过程中堆积型矿石中的硬水铝石含量明显增加,鲕绿泥石含量明显减少。沉积型铝土矿的主要化学组成为Al₂O₃、SiO₂、FeO和TiO₂;堆积型为Al₂O₃、SiO₂、TiO₂和Fe₂O₃。两类矿石中元素Zr 、Ba、Nb、V含量均较高,稀土总量变化大,富集轻稀土。质量平衡计算表明堆积型铝土矿形成过程中Al、Ba、Sr、Y等元素增加,而Si、Fe、Ti、Nb、V、Ce等元素减少,其余元素变化不明显。     

夏季亚洲-太平洋遥相关季节演变与大气环流和降水

利用1981-2007年逐日大气再分析资料和降水资料以及统计分析方法,研究了夏季(5-9月)亚洲与太平洋区域的大气遥相关,并分析了其季节演变与夏季亚洲-太平洋大气环流和亚洲季风区降水的联系.结果表明:在5-9月逐日对流层上层扰动温度场上,亚洲与北太平洋中纬度存在着类似于亚洲太平洋涛动的遥相关现象,即在季节尺度上,当亚洲大陆中纬度对流层上层偏暖时,北太平洋中纬度对流层上层偏冷,反之亦然;亚洲与太平洋对流层上层温度的反位相变化特征也出现在对流层中下层和平流层低层.亚洲-太平洋涛动指数不仅可以指示夏季亚洲与太平洋中纬度纬向热力差异的变化特征,也可以较好地指示亚洲与热带印度洋经向热力差异的变化特征.亚洲-太平洋涛动指数最大值常出现在7月中旬到8月初,并且从1981年到2007年该最大值出现时间有偏早趋势.当夏季亚洲太平洋涛动指数偏高(低)时,亚洲大陆上空的南亚高压和其下方的亚洲大陆低压系统偏强(弱),太平洋副热带高压偏强(弱)并偏北(南),亚洲-非洲上空的热带东风急流和低层的西南风偏强(弱),从印度到中国华南的广大地区、中国华北以及东北亚等地降水偏多(少).     

蓝藻膦酸酯代谢及其生态意义研究进展

膦酸酯是新近发现的一类生物可利用磷,其广泛存在于水生生态系统,是水体有机磷库的重要组成,构成水体磷氧化还原循环的关键环节。随着研究的深入,越来越多的蓝藻藻株被证实参与膦酸酯的生物利用与合成,有助于阐明其适应低磷环境的机制,促进了对蓝藻磷策略与水体磷循环的全面理解,具有重要的生态学意义。与此同时,蓝藻对膦酸酯的利用性状,使得膦酸酯作为环境污染物与蓝藻磷源的双重作用开始显现,这会对水体浮游生物竞争格局的研究产生深远影响;而蓝藻的甲基膦酸代谢也被认为是水体好氧甲烷发生的来源之一。本文回顾了蓝藻膦酸酯利用与合成的研究历史,对目前蓝藻膦酸酯代谢过程生态风险与生态意义的研究进展进行了梳理,并对这一领域未来发展趋势进行了评述。     

Distribution of Olivine and Pyroxene Derived from Clementine Data in Crater Copernicus

In order to derive the distribution of olivine and pyroxene in Crater Copernicus,we compute two band ratios(950/750 and 2 000/1 500 nm) ,percent content of elements(Al%,Ca%,Mg%,FeO%) and maturity(Is/FeO) based on Clementine UVVIS and NIR image data.The central peaks of Copernicus,which are known to be olivine-rich or pyroxene-rich,are chosen as ground truth and ROIs used to derive the distribution of olivine and pyroxene with a decision tree and spectral angle mapper(SAM) .Additionally,we compared previous ...     

基于“嫦娥一号”干涉成像光谱数据的月表虹湾地区FeO及TiO_2含量评估

基于"嫦娥一号"干涉成像光谱数据对月表虹湾地区元素分布进行分析。首先对该数据进行辐射畸变校正、反射率反演和几何校正等预处理;然后基于Apollo月球样品含量的实验室实测数据,建立一套基于"嫦娥一号"干涉成像光谱数据的FeO及TiO2含量反演模型;最后计算获取月表虹湾地区FeO及TiO2含量的分布图,并针对分布结果对虹湾地区的成因提出假设。     

基于机器学习的模式温度预报订正方法研究

机器学习在气象数值模式的后处理中表现优越,但其稳定性和适用性有待深入探究。本文选取了ECWMF模式包括2米温度、风、降水等多气象要素预报产品和安徽省80个国家气象站观测2米温度实况资料,分析了EC模式在安徽省站点温度预报误差,利用决策树、随机森林、LightGBM三种机器学习算法订正EC 模式0-72小时温度站点预报,并将其与传统MOS订正方法和SPCC主观预报产品进行了对比。结果表明：EC模式高温预报误差明显高于低温预报,在安徽皖南山区和大别山区存在较大误差;机器学习算法中最高温度预报随机森林表现最优,最低温度预报LightGBM最优,比EC模式平均绝对误差MAE分别降低了0.55℃、0.2℃,均方根误差RMSE分别降低0.6℃、0.31℃,预报准确率提高了18.16%和5.19%;高山站独立建模并融合周围站的信息能有效降低模型误差;相比SPCC主观预报产品,机器学习预报模型在高温和寒潮过程中互有优劣,但在天气转折初期落后;机器学习可以作为常规预报模式的补充,能显著优化或改善传统预报中温度预测精度,特别是对于数据缺乏的高山站点。     

潜热对江淮地区一次特大暴雨过程维持机制研究

2020年7月17日20时～18日20时,在淮河至长江之间出现大范围降水,短时强降水维持时间长、雨强大。此次降水发生的环流背景是：中高层多短波槽波动,伴随低层的低涡发展以及低空急流加强。强降水主要发生在低涡、切变线南侧的暖区中,降水主要分为两个阶段：第一阶段（17日20时～18日06时）强降水发生在暖式切变线和第一个低涡的暖区中,是中层潜热释放导致中层扰动形成的急流自激过程。中层位涡发展,中层扰动加强,中层扰动导致其南部急流加强,急流的自激机制形成向南、向下的上升运动波动,当水汽、能量和上升运动区配合时,形成强降水。第二阶段（18日07时～18日20时）强降水发生在第二个低涡的暖区。中高层潜热释放形成扰动,导致深厚的中低层急流发展,形成了高、中、低层一致的上升运动区。同时配合深厚低空急流带来的水汽和能量条件,形成了强降水深对流。因此整个过程的潜热释放对强降水的发展有重要作用。