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中国湖泊与环境演变研究的回顾与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
通过大量文献资料,总结了近30年来中国湖泊与环境演变研究的状况。20世纪70—80年代中期,湖泊沉积研究受油田开发的带动而得以兴起;80年代中期以后,研究的内容侧重气候变化,研究区域不断扩大,方法不断完善,测年手段更趋精确。目前该领域研究的新特点表现为:注重研究云贵高原和青藏高原湖泊,加强短时间尺度研究,注重人为因素对湖泊沉积环境的影响。今后研究方向为:①加强环境指标与环境要素间的定量关系研究;②加强分析人为因素对环境演变的影响。③加强高分辨率湖泊沉积与环境演变的整体、长序列研究,建立湖泊数据库。 相似文献
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根据我国24个有代表性湖泊的1987-1988年调查资料,选择Chla,Tn,TP,CODMn,SD作为评价参数,采用综合评分指数法,对湖泊富营养化程度进行了初步评价。结果表明,所调查的24个湖泊中,富营养湖泊16个,占调查总数的66.6%;中富营养湖泊4个,占16.7%;中营养湖泊4个,占16.7%;贫营养湖泊为零。与国外湖泊相比较,主要评价参数Chla,TN,TP的数值普遍较高,富营养湖泊的比 相似文献
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中国湖泊矿化度的空间分布 总被引:5,自引:1,他引:5
1993年以来,对东部平原、云贵高原、蒙新高原等地区主要湖泊采取水样,进行了湖水矿化度分析,分析方法为容量分析法和火焰分光光度法。结果表明,中国湖泊矿化度的空间分布特点,大致依纬度及高度可分为青藏高原矿化湖区、内陆高矿化湖区、东部低矿化湖区。从东向西存在矿化度逐渐增大的趋势,这种明显的区域分异既与自然环境的特点密切相关,又反映出湖泊本身的区域特色。 相似文献
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江苏省主要湖泊的降水量与湖泊的降水效应 总被引:10,自引:0,他引:10
本文分析了江苏境内主要湖泊的降水量特征,揭示了长江是江苏各湖泊不同降水量特征的一条十分明显的天然界线;估算了太湖的降水效应,并据此推估出江苏主要湖泊的降水效应不太明显;江苏各湖泊的降水量与其水位年过程趋势相似,只是后者位相滞后于前者而已。 相似文献
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前言水体的蒸发是自然界水分循环过程中的一个重要环节,它是江、河、湖、库等水体水量损失的一个重要部分,在水文水利计算、水利工程调度运用及水资源的开发利用等项工作中都需要蒸发资料。特别在水源不足的情况下,为水资源的合理开发利用,对水体蒸发的研究将日益迫切。水体蒸发量多数情况下难以取得直接实测资料,一般是通过间接资料分析计算取得。我国目前主要采用蒸发器(池)直接观测陆上水面蒸发量,再换算为大水体的水面蒸发 相似文献
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中国湖泊近代沉积物的有机地球化学特征与油气关系 总被引:2,自引:0,他引:2
中国湖泊面积辽阔,资源丰富.研究湖泊近代沉积物的有机地球化学特征及其与油气关系,对陆相石油成因和油气资源开发,“将今论古”建立古地貌模式有着重要意义.为了探讨油气化探异常的形成机制和生油研究的有关理论,对中国第四纪不同类型的湖泊沉积物,进行了生油有机地球化学分析研究,取得了一些规律性的认识. 相似文献
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我国湖泊近期变化的初步分析 总被引:5,自引:0,他引:5
我国是一个多湖泊的国家,由于围湖垦殖和干旱、半干旱地区湖泊的收缩,导致了湖泊面积和贮水量的减少。湖泊的变化引起了湖泊环境一系列的变化。根据这些变化的实际情况,提出了相应的保护措施。 相似文献
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聚类分析法在浅海水团分析中的应用及黄、东海变性水团的分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文引入变性水团概念,用聚类分析确定黄、东海浅海海域变性水团的边界及其变化。根据给定的标准进行聚类,确定了水团的个数、边界及混合区。 由聚类方法所得结果看出,在该海区中有八个变性水团。根据温、盐相对指标,将这些水团分为九种不同的特征。也可以把这些水团划分为三种盐度类型。在温—盐点聚图上,不同变性水团的温盐点,分布于一条曲线附近,它体现出逐级变性的特点。各变性水团的变化范围都很大,这说明该海区中水团变性强烈。在暖季中的增温降盐和冷季中的降温增盐,可认为是整个黄海和东海水体变性的特征。所有季节性水团都经历一个形成与消亡的过程。 文中讨论了变性水团和海洋环境的相互关系。水团变性是热力因素和动力因素共同作用而产生的。通过变性水团的分析,作者认为,在该海区水团的变性中,热力因素起着主要作用。变性水团界线的舌状分布与流向之间的关系是很明显的,可作为分析环流的旁证。最后描述了变性水团和底层中心渔场之间的关系。 相似文献
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1998年夏、冬季南海水团分析 总被引:15,自引:2,他引:15
为了解南海水团的特征和分布 ,基于 1 998年夏季和冬季两个航次的实测资料 ,采用聚类分析、判别分析和模糊分析方法 ,对南海的水团进行了分析。结果表明 ,南海外海水可划分为 6个水团 ,即南海表层水团、南海次表层水团、南海次 中层混合水团、南海中层水团、南海深层水团和南海底盆水。越南附近夏季存在一个暖涡 ;1 998年夏季还可鉴别出黑潮表层水团和黑潮次表层水团 ,但在冬季观测期间无黑潮水越过 1 1 9.5°E经线进入南海 ;这些现象可能与厄尔尼诺现象有关联。夏季有苏禄海海水在 5 0— 75m层经由民都洛海峡侵入南海 相似文献
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本文利用中日黑潮联合调查研究期间1986年5—6月和1989年7—8月航次水文与生物的同步取样资料,分析了东海测区内水系组成与浮游甲藻类及浮游桡足类等分布之间的对应关系。指出了不同生态类型的生物需要不同的物理海洋环境条件。同时,某些指示生物的分布又为区分水系、了解流系情况提供了良好的示性指标,并且从某些生物数量的变化还可以判断出水系混合与变性的程度。 相似文献
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The waters in the shallow part of the Yellow Sea and East China Sea are affected greatly by climatic and geographical conditions and fail to possess homogeneity and conservativeness like oceanic waters. They have apparent difference in modified degrees, so we may regard a certain range of mixed water as a relatively independent one. In fact, the study of water masses in the shallow sea means a modified analysis of waters. The idea of modified water masses is introduced, i. e., a water body which holds the similar physical and chemical characters, occupies a certain space, and varies seasonally and regularly. On the T-S diagram, it displays as a certain amount of points aggregated together, the centre of which changes regularly and may have a process of combination and separation.According to the clustering method, there are eight modified water masses in this area. They may also be divided into three salinity types. On the T-S diagram, the points concerning temperature and salinity of different modified 相似文献
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南海北部海区水团分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以模糊聚类为主要方法,在南海北部海区划出8个水团:沿岸冲淡水团(F)、近岸混合水团(M)、暖表层水团(WS)、表层水团(S)、表-次层混合水团(SU)、次层水团(U)、次-中层混合水团(UI)和中层水团(I).对各水团的形成、基本特征、变性特点以及消长变化和分布规律进行了综合分析.可将它们分为3种类型:径流冲淡型——F,浅海变性型——M、WS、S、SU和深海大洋型——U、UI和I. 相似文献
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使用1987年5~6月黄、东海的调查资料,在水团多元模糊划分的基础上,引入了使用隶属函数的模糊判别分析,对海域中的11个水团模糊划分的有效性,给出了合理的判别方法,使水团的模糊分析增添了新的内容,得到了一些有益的结论。同时,简要地分析了各水团的分布与特征。 相似文献
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南海北部海区水团的判别分析 总被引:1,自引:0,他引:1
将判别分析应用于南海北部海区的水团分析。划分为八个水团:沿岸冲淡水团(F),近岸混合水团(M),暖表层水团(WS),表层水团(S),表—次层混合水团(SU),次层水团(U),次—中层混合水团(UI)和中层水团(I)。给出了各水团在四季代表月的Bayes多组判别的系数和参数。用资料检验判别的成效.冬季和春季可达95.90%以上,夏季为94.80%,秋季是全年最低值,为92.72%。讨论了造成错判的原因,并与Fisher判别作了比较。当测值维数较低时,建议选用Bayes判别。对八个水团以及各水团两两之间差异的显著性进行了检验,证实在每个季节中各水团之间的差异,都在高度置信水平(α=0.01)上具有显著性。因而,划分为八个水团是有实际意义的,其判别式的系数和参数,可用于实际的判别和预报。 相似文献