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松辽盆地西部斜坡区坳陷期的低位体系域是半干热气候下构造沉降速率较大时的产物;湖进体系域是构造沉降率较大、气候温湿及海侵补给的共同作用结果,其中海侵补给是主要因素,构造沉降和气候条件是基本因素;高位体系域是湿热气候下构造沉降与沉积物供给持平时的产物;湖退体系域是气候由湿热渐变干热时,沉积物供给速率及其与构造沉降速率的比值均较大时的产物 相似文献
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利用中国站点观测降水资料、国家气候中心第2代月动力延伸预报模式(BCC_DERF2.0)的回报和预报数据、NCEP/NACR再分析资料和国家气候中心实时发布的月尺度降水预测评分数据,通过评估和诊断分析发现,在2015/2016年超强El Nio事件背景下,这两年内业务发布的月降水预报能力有明显不同,BCC_DERF2.0对月环流的预测技巧也存在差异:在2015年(El Nio发展位相),降水预报和环流预测技巧较高且稳定,而在2016年(El Nio衰减位相)的预报技巧总体偏低。进一步的研究显示,亚洲—太平洋涛动(Asia-Pacific Oscillation,APO)可能是导致2015年和2016年夏季预测技巧高低的重要影响因素。2015(2016)年夏季为APO低(高)指数年,且2016年具有高指数年的典型环流特征。而APO高指数对应的环流特征与El Nio衰减位相对西北太平洋环流的影响不同,在El Nio和APO的物理影响途径不一致时,将直接影响东亚环流可预报性的高低及动力气候模式的预报技巧,即El Nio在发展和衰减位相与APO型不同组合的影响是2015和2016年月预测技巧有差异的重要原因。 相似文献
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水环境监测数据在水环境敏感性评价中起关键作用,然而受地形、环境、站点布设等因素影响存在缺失或不足的问题。为此,本文选取福建省为实验区,以2017年4-6月该省重点平台采集的网络文本数据为数据源,从水环境网络文本敏感度、污染敏感度和保护敏感度3个方面分析遴选出13个评价因子,基于模糊层次分析法结合网络文本构建水环境敏感性评价模型,分类验证评估结果的合理性。结果表明:① 从网络文本敏感度看,该省东部-中北部地区高于西部-中南部地区,高敏感区分布集中在闽江下游地区;② 从污染敏感度看,该省南部地区高于北部地区,高敏感区主要分布在汀江中下游、晋江下游和龙江等区域;③ 从保护敏感度看,该省西北-中南地区高于东北-西南地区,高敏感区主要分布在闽江上游支流建溪、木兰溪、萩芦溪等区域。综合各敏感度因子分析后发现全省水环境敏感度整体从东南-西南-北部-中部-东北依次减小,东沿海经济发达区和河流入海口等区域呈现出高敏感性,与实际情况相符。本研究使得水环境敏感性评价结果更具合理性,对于预测或排查水环境高敏感污染风险区、重要保护区及公众关注区具有一定的实用意义。 相似文献
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汛期内我国中东部地区的雨季是东亚夏季风推进过程中的重要产物,主要包括华南前汛期、梅雨、华北雨季和华西秋雨等,各地雨季决定了我国中东部地区汛期的旱涝布局和旱涝演变,是我国汛期预测和服务的重点。该文回顾了4个雨季特征及影响因子方面的研究进展,在此基础上梳理物理概念预测模型。研究显示:海温异常是影响各区域雨季的重要先兆信号,但不同雨季的年际和年代际变化特征不同,海温作为外强迫信号的影响程度和时空形式也有差异。利用热带太平洋东西海温差指标能更好地解释华南前汛期降水的年际变化。而与梅雨的年际变化分量相关联的海温关键区主要分布于热带,与年代际或多年代际变化分量相联系的海温关键区则来自中高纬度。华北雨季降水的强弱不仅与ENSO循环的位相有关,更多受到ENSO演变速率的影响。而影响华西秋雨的海温关键区随着年代际背景的变化发生了改变,需要重新诊断和建模。 相似文献
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基于Google Earth Engine的红树林年际变化监测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感技术已广泛应用于红树林资源调查与动态监测中,但仍然存在遥感数据获取困难、数据预处理工作量大、监测时间长而周期过大等问题,影响了学者对红树林演变过程的精细刻画与理解。本文基于Google Earth Engine(GEE)云遥感数据处理平台,选取Landsat系列卫星数据,生成长时间序列年际极少云影像集(云量少于5%),利用3个红外波段反射率(NIR、SWIR1、SWIR2)和3个特征指数(NDVI、NDWI、NDMI)建立阈值规则集,实现对实验区越南玉显县红树林、红树林-虾塘、不透水面-裸地、水体4种目标地物的专家知识决策树分类和土地覆盖的制图,并基于分类结果监测该区域1993-2017年的红树林年际动态变化。结果表明:GEE平台可满足多云多雨地区红树林的长时间序列年际变化监测需求;本文阈值分类方法可以有效提取红树林及红树林-虾塘,实验区有86%年份的影像分类精度达到80%以上;年际变化监测可精细刻画实验区红树林面积先增后减再增的变化过程,也能准确反映红树林与红树林-虾塘养殖系统面积之间的负相关关系。红树林年际动态监测结果可以降低红树林演变分析的不确定性,并能更精细地量化红树林与其他土地覆盖类型的转化过程,从而评估经济发展、政策等因素对红树林演变的影响。 相似文献
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粒度和磁化率记录的毛乌素沙地东缘全新世气候变化 总被引:3,自引:2,他引:1
通过对毛乌素沙地东缘大柳塔剖面地层沉积物粒度及磁化率特征的分析,结合光释光测年结果,探讨了毛乌素沙地全新世气候变化。结果表明:(1)剖面沉积物粒度组成以中砂、粗砂为主,古土壤中黏粒组分含量高(3.32%),风成砂中几乎不含黏粒组分(0.01%),粒度参数的平均粒径M_z和分选系数σ也表现为古土壤高值、风成砂低值;(2)磁化率在全剖面呈有规律的变化,低频、高频磁化率在古土壤中呈高值,湖沼相、弱成壤次之,风成砂最小;低频磁化率χlf与黏粒(<2μm)含量、平均粒径M_z呈显著正相关,垂向剖面上变化规律一致,指示了相似的气候环境意义;(3)毛乌素沙地在10.39 ka BP附近存在明显的3次冷干-暖湿气候波动; 10.39~9.34 ka BP,气候冷干,风沙活动盛行; 9.34~8.68 ka BP,冬季风衰退,夏季风增强,成壤作用强烈; 8.68~8.29 ka BP,气候寒冷干燥; 8.29~2.72 ka BP,气候整体温暖湿润,在6.55~3.80 ka BP达到鼎盛后转向冷干; 2.72~1.34 ka BP,冬季风占主导,沙丘活化,沙漠扩张; 1.34 ka BP至今,逐渐接近现代气候。毛乌素沙地的全新世气候变化是东亚冬、夏季风此消彼长作用下全球气候变化的区域响应。 相似文献
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冰川被誉为“固态水库”,对区域生态环境和发展至关重要。喀喇昆仑山地区的冰川出现了退缩停滞乃至前进的现象,被称为“喀喇昆仑异常”。为探明西喀喇昆仑地区吉尔吉特河(Gilgit River)流域的冰川面积变化及其影响因素,本文基于1993、2000、2016年三个时期的多景LandsatTM/ETM+/OLI遥感数据,通过目视解译法提取三期冰川边界。结果表明:(1)1993—2016年,吉尔吉特河流域冰川面积共萎缩了45.82±9.07km^2,约占1993年冰川总面积的4.07±0.80%。其中,1993—2000年冰川面积的年均萎缩率为0.19±0.02%,2000—2016年冰川面积的年均萎缩率为0.17±0.03%,即近15a来研究区冰川面积萎缩呈微弱的减缓趋势。(2)1993—2016年研究区内共有12条冰川发生过前进现象,其中G073768E36822N(冰川编码)冰川发生了较为快速的前进,在1996—1999年末端前进了477m,前进速率为159m·a^-1。(3)近40a来,吉尔吉特河流域的气温呈持续上升趋势,降水呈先减少后增加趋势。气温升高是研究区冰川退缩的主要原因,降水的增加缓解了因升温而导致的冰川面积萎缩。 相似文献
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