我国极地航运能力建设和高冰级船队发展对策分析

我国在南极和北极的活动日益增多,参与南北极事务和争取极地资源的利用已经成为国家未来向外扩展的重要举措之一。随着气候变暖,极地冰融速度加快,尤其是北极航运窗口期越来越长,两极资源利用和科考活动的需求量越来越大。而目前我国用于航行两极,尤其是北极的高冰级商业化船队十分缺乏,航运的陆基支持保障能力缺少,这将严重影响我国极地事业和商业航运运营的发展。本文通过对不同冰级船舶的保有量、建造技术能力、船舶运营和极地港口设施等各环节的分析,得出我国缺乏带较高等级冰级符号且可抗浮冰厚度1m及以上的极地航行船舶、相应极地航运能力不足的结论,并提出了我国建设极地航运能力的对策建议,为我国建设一支能在极地航行且带较高等级冰级符号船舶的船队、破冰船队以及建设极地陆基航运支持保障能力等提供决策参考。     

安徽升金湖国家级自然保护区水鸟生境适宜性变化

水鸟是湿地生态系统健康的指示生物,人类活动对其影响日益严重.研究自然保护区内的水鸟生境适宜性变化可以为湿地恢复提供帮助.通过层次分析法确定水鸟生境影响因子的权重,建立生境适宜性指数模型,根据TM遥感影像图和相关数据计算出安徽省升金湖国家级自然保护区1986-2011年5个年份的水鸟生境适宜指数,并结合GIS空间分析生成的水鸟生境适宜性分级图,分析升金湖建立保护区后水鸟生境适宜性变化.结果表明:升金湖地区在1986年建保护区后的几年间水鸟生境适宜性相对平稳,但是仍然有较为明显的下降;1990s后期,该地区水鸟生境适宜性开始显著恶化,一直持续到2000年之后才有小幅度的回升.水鸟生境适宜性最好的区域由片状分散逐渐转变成小范围聚集,适宜区域也在由实验区和缓冲区向核心区迁移的过程中显著缩减.本文还讨论了在研究中存在的不足,并提出一些恢复水鸟生境的建议.     

西藏尼洋河水生生物群落时空动态及与环境因子的关系:1.浮游植物

于2008-2009年按照季节调查了西藏尼洋河浮游植物群落的组成、丰度和多样性,并运用多元统计方法定量分析了浮游植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,尼洋河浮游植物共计7门29科48属,其中硅藻为优势浮游藻类.浮游植物Shannon-Wiener多样性指数(Pielou均匀度指数)在尼洋河中游(尼洋河下游)最高,其他河段呈下降趋势,符合中间高度膨胀假说.尼洋河沿程浮游植物的总丰度、物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数以及Pielou均匀度指数不存在显著差异,夏季的浮游植物物种丰富度与其他季节的存在显著差异,夏季总丰度与秋、冬季的存在显著差异,冬季的浮游植物Shannon-Wiener多样性指数与春季的存在显著差异,冬季的均匀度指数与其他3个季节的存在显著差异.尼洋河浮游植物季节演替依赖于外源性水源补充,沿程演替则与河道底质有着很大关系.典范对应分析(CCA)表明,尼洋河硅藻门舟形藻科的藻类与理化因子铵态氮、表层pH、表层水温相关,部分蓝藻以及绿藻与水质理化因子也存在着关联.分类回归树(CART)模型预测了尼洋河着生藻类时空分布与主要环境因子之间的定量关系,尼洋河浮游植物群落总丰度和均匀度指数受pH值影响较大,pH值低于8.0的水域浮游植物均匀度指数比pH值高于8.0的水域大,尼洋河浮游植物Shannon-Wiener多样性指数受到河道底质影响较大,底质为黏土的水域浮游植物Shannon-Wiener多样性指数较底质为砂石的大.这些关键环境因子对尼洋河水域浮游植物的时空变化有着重要的指示作用,建议加强对浮游植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.     

A superposition scheme to obtain fundamental boundary element solutions in multi‐layered elastic media

A superposition scheme is proposed to obtain a fundamental solution for boundary elements in multi‐layered elastic media. A three‐layered elastic region is obtained by superposing two sets of bonded half‐planes and subtracting one infinite plane. Therefore, the solution for an element in a layered media can be expressed in terms of bonded half‐plane solutions and an infinite‐plane solution. The major advantages of this superposition scheme are: (1) it is unnecessary to introduce elements at the interface, (2) it can be extended to higher‐order element, and (3) it may be applicable to three dimensions easily. The accuracy and performance of the developed model is illustrated by two examples. For the problem of a pressurized two‐dimensional crack within a three‐layered system, the comparison with other numerical results shows the model is quite accurate and efficient. The model is also used for a study of a practical two‐dimensional mining problem in South Africa, i.e. stoping through a dyke with material properties different from the host rock. Copyright © 2000 John Wiley & Sons, Ltd.     

长江下游区域地温场特征及其能源意义

区域地热特征及深部温度估算对于油气勘探和地热能资源评价和开发利用具有重要意义,长江下游地区是我国东部经济社会高度发达的地区,其能源需求大,区域热状态研究能为该区地热资源评价提供关键约束。通过整合长江下游地区已有的温度数据和实测岩石物性参数,勾勒出该区的现今地温场特征,并进一步估算其1 000~5 000 m埋深处的地层温度。研究表明,长江下游地区现今地温梯度为16~41 ℃/km,且以18~25 ℃/km居多,苏北盆地区呈现高地温梯度。大地热流值为48~80 mW/m²,其均值为60 mW/m²,表现为中等的地热状态,有利于油气和地热能形成。此外,长江下游地区深部地温估算表明,1 000 m埋深处的温度范围为30~54 ℃,2 000 m时温度范围为50~95 ℃,3 000 m时温度范围为65~130 ℃,4 000 m时温度范围为80~170 ℃,5 000 m时温度范围为100~210 ℃。区域深部地温的展布趋势呈NE向,高温区域集中在安徽南部和江苏东北部。结合60 ℃和120 ℃等温线的埋深分布及区域地质、地球化学和地热特征,初步探讨了该区油气与地热资源的有利区带及其相应的开发利用类型。     

三峡水库香溪河鱼类群落结构特征及历史变化

由于自然和人为因素的影响,三峡水库鱼类资源一直在发生变化,为掌握三峡水库蓄水后典型支流香溪河鱼类群落的现状及历史变化,于2020年7月—2021年4月使用多网目复合刺网和地笼对香溪河鱼类群落进行实地采样,并结合历史数据进行比较分析。研究期间共采集到鱼类55种,隶属于7目14科,鲤科鱼类种类数最多,以杂食性鱼类和湖泊定居性鱼类为主,优势种为贝氏?(Hemiculter bleekeri)、短颌鲚(Coilia bratchygnahus)、似鳊(Pseudobrama simoni)和翘嘴鲌(Culter alburnus),其相对重要性指数(IRI)分别为5502、3828、2567和1109。鱼类物种多样性指数在春季最高,夏季最低。刺网单位捕捞努力量渔获个体数和单位捕捞努力量渔获量在夏季最高,冬季最低。与三峡水库蓄水前相比,香溪河鱼类中长江上游特有鱼类减少4种,外来鱼类增加3种。湖泊定居性种类持续增加,喜流水性种类减少,鱼类优势种发生较大变动。2020—2021年香溪河鱼类组成与1987年的相似性指数为0.29,与2012—2013年的相似性指数为0.53,反映三峡水库蓄水前后香溪河...     

泸州2005年"2.22"大雾天气浅析

2005年2月22日,泸州市北部几个区县均出现了大面积的浓雾(市区没有测站,但根据当时的实况来看,能见度应在50米以下),南部虽然能见度较好,亦出现了轻雾.普查1980～2001年的历史资料,2月下旬泸州市区大雾概况,泸州、纳溪各一次,其余站点均没有出现,可见,该时段大雾出现几率较少,是小概率事件,预报技术上有一定的难度.     

内蒙古东南部地区夏季旱涝的环流特征分析及预测

主要从与内蒙古东南部地区(指赤峰市和通辽市)夏季旱涝关系密切的西太平洋副高、亚洲地区环流和蒙古冷涡三个主要的天气系统入手,分析旱涝年的环流差异。结果表明:⑴夏季蒙古冷涡偏多、副热带高压偏强和北半球盛行经向环流,是造成夏季降水偏多的主要环流形势;⑵冬季北半球极涡纬度和亚洲地区的环流指数对夏季环流形势有一定的指示意义;二者相互动态地影响了夏季旱涝,据此建立夏季旱涝预测模型。经过1995—2008年14年的实际应用,趋势准确率为85.7%。     

水库地震监测与预测技术研究项目实施情况

介绍了"水库地震监测与预测技术研究"项目在广东河源新丰江水库库区详细的实施情况,包括观测场址的勘选、台基测试、台站建设、仪器安装、数据处理等工作,总结了项目成功实施的经验。     

A statistical framework of data fusion for spatial prediction of categorical variables

With rapid advances of geospatial technologies, the amount of spatial data has been increasing exponentially over the past few decades. Usually collected by diverse source providers, the available spatial data tend to be fragmented by a large variety of data heterogeneities, which highlights the need of sound methods capable of efficiently fusing the diverse and incompatible spatial information. Within the context of spatial prediction of categorical variables, this paper describes a statistical framework for integrating and drawing inferences from a collection of spatially correlated variables while accounting for data heterogeneities and complex spatial dependencies. In this framework, we discuss the spatial prediction of categorical variables in the paradigm of latent random fields, and represent each spatial variable via spatial covariance functions, which define two-point similarities or dependencies of spatially correlated variables. The representation of spatial covariance functions derived from different spatial variables is independent of heterogeneous characteristics and can be combined in a straightforward fashion. Therefore it provides a unified and flexible representation of heterogeneous spatial variables in spatial analysis while accounting for complex spatial dependencies. We show that in the spatial prediction of categorical variables, the sought-after class occurrence probability at a target location can be formulated as a multinomial logistic function of spatial covariances of spatial variables between the target and sampled locations. Group least absolute shrinkage and selection operator is adopted for parameter estimation, which prevents the model from over-fitting, and simultaneously selects an optimal subset of important information (variables). Synthetic and real case studies are provided to illustrate the introduced concepts, and showcase the advantages of the proposed statistical framework.