Elemental characteristics and paleoenvironment reconstruction: a case study of the Triassic lacustrine Zhangjiatan oil shale,southern Ordos Basin,China

Using trace elements to reconstruct paleoenvironment is a current hot topic in geochemistry. Through analytical tests of oil yield, ash yield, calorific value, total sulfur, major elements, trace elements, and X-ray diffraction, the quality, mineral content, occurrence mode of elements, and paleoenvironment of the Zhangjiatan oil shale of the Triassic Yanchang Formation in the southern Ordos Basin were studied. The analyses revealed relatively high oil yield (average 6.63%) and medium quality. The mineral content in the oil shale was mainly clay minerals, quartz, feldspar, and pyrite; an illite–smectite mixed layer comprised the major proportion of clay minerals. Compared with marine oil shale in China, the Zhangjiatan oil shale had higher contents of quartz, feldspar, and clay minerals, and lower calcite content. Silica was mainly in quartz and Fe was associated with organic matter, which is different from marine oil shale. The form of calcium varied. Cluster analyses indicated that Fe, Cu, U, V, Zn, As, Cs, Cd, Mo, Ga, Pb, Co, Ni, Cr, Sc, P, and Mn are associated with organic matter while Ca, Na, Sr, Ba, Si, Zr, K, Al, B, Mg, and Ti are mostly terrigenous. Sr/Cu, Ba/Al, V/(V + Ni), U/Th, AU, and δU of oil shale samples suggest the paleoclimate was warm and humid, paleoproductivity of the lake was relatively high during deposition of the shale—which mainly occurred in fresh water—and the paleo-redox condition was dominated by reducing conditions. Fe/Ti ratios of the oil shale samples suggest clear hydrothermal influence in the eastern portion of the study area and less conspicuous hydrothermal influence in the western portion.     

南极半岛邻近海域夏季POC分布特征及其影响因素

海水中的颗粒有机碳(POC)与生物的生命过程、初级生产力关系密切,是海洋食物链中重要的物质基础和能量来源,因此POC的分布特征可以有效反映其生物地球化学环境。利用中国第33次南极考察期间(2016年12月至2017年1月)在南极半岛邻近海域采集的海水颗粒物样品,研究POC的空间分布特征及其影响因素。结果表明,斯科舍海0—200 m的POC浓度范围为7.44—193.52μg·L~(-1),平均浓度为(48.84±35.09)μg·L~(-1);南斯科舍海岭0—200 m的POC浓度范围为9.13—62.17μg·L~(-1),平均浓度为(29.76±14.12)μg·L~(-1);鲍威尔海盆0—200 m的POC浓度范围为5.87—270.72μg·L~(-1),平均浓度为(48.57±38.92)μg·L~(-1)。表层POC高值出现在斯科舍海区和鲍威尔海盆区,而低值出现在海岭区,与叶绿素a(Chla)的变化趋势一致,与营养盐的变化趋势相反。垂向分布上,各个区域POC平均浓度随深度的增加而减少,鲍威尔海盆和斯科舍海POC最高值都出现在25 m层。分析结果表明光合浮游植物是研究海域POC的主要来源, POC的主要影响因素为温度、水团混合以及海冰环境。斯科舍海与鲍威尔海盆整体非生命POC占比高,可能是由于高磷虾生物量、海冰碎屑以及陆源输入的干扰;南斯科舍海岭整体非生命POC占比低。     

GIS支持下森林火场蔓延的空间模拟

林火扩展具有时间和空间特征。对火场模拟必须建立在空间背景数据库之上，即在地理信息系统和遥感技术的辅助下完成。森林火灾的发生发展有内在和外在因素的影响，内在因素包括了可燃物类型、可燃物湿度、地形，考虑这些因素形成了像元尺度植被燃烧基本历时图；外在因素主要是气候的影响，文中利用生成的植被起火概率图控制像元是否起火。在火场扩展中将Ｒｏｔｈｅｒｍｅｌ模型和经验模型结合使用，并考虑了坡度和风向带方向的因素的影响。最后利用迷宫算法在计算机上实现了火场在地理信息系统支持下的空间蔓延动态模拟。     

Research on the security of national geospatial data clearinghouse based on ASP

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＮｅｅｄｌｅｓｓｔｏｓａｙ ,ｉｔｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｍｏｓｔＧＩＳｕｓｅｒｓｔｏａｃｑｕｉｒｅａｎｄｉｎｔｅｇｒａｔｅｔｈｅｇｅｏｓｐａｔｉａｌｉｎｆｏｒ ｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｖａｒｉｏｕｓｄｉｓｔｒｉｃｔｓ.Ｈｏｗｅｖｅｒ ,ｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｇｅｏｓｐａｔｉａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｗｏｒｌｄｉｓｓｔｉｌｌｕｎｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙ .Ｏｎｏｎｅｈａｎｄ ,ｕｓｅｒｓｄ…     

盐城市雾发生规律及其预报

依据盐城市１９８０￣１９９６年的雾资料进行了气候分析,将雾发生的天气形势归纳为弱高压和气旋倒槽两种类型;在此基础上,对单站要素进行了指标分析,由给出的５条指标采用概率加法原理进行雾发生的分析判断;并在气象信息综合分析处理系统（Ｍｉｃａｐｓ）上建立了春运期间雾预报系统,在实际应用中取得了较好的效果。     

气候变暖对刚察县采暖气象指标的影响及节能潜力分析

利用青海省刚察县1961—2008年逐日气温资料,运用数理统计等方法,分析了该地区采暖期气象条件变化及节能潜力。结果表明,1961—2008年间,刚察县采暖期平均气温上升,负积温减少,采暖初日推迟、终日提前,采暖长度明显缩短;采暖度日与采暖期平均气温关系密切,采暖度日呈极显著下降趋势,特别是1994年气温突变后,下降趋势更加明显,冬季寒冷程度有所减弱,能耗需求量减小;该县采暖能源需求异常偏多主要分布在20世纪60年代,偏多年份以70—80年代为主,偏少年份出现在80年代中期以后,主要集中在2000年以后。气候变暖所致采暖节能率为7%,这对节约能源、减少大气污染和温室气体排放较为有利。     

年代际气候变化研究

概括的介绍了中国科学家近几年在年代际气候变化方面的研究进展,包括中国气候的年代际变化特征,北大西洋涛动(NAO)和北太平洋涛动(NPO)与中国年代际气候变化的关系,北太平洋海面温度(SST)年代际模及其影响,大气环流系统的年代际变化以及气候突变问题.     

车贝雪夫多项式约简算法的研究

解释了车贝雪夫多项式化整计算通用算法中关于化整后的车贝雪夫多项式约简处理的技术原理,给出了一种可快速实现多项式约简处理的实用求算方法。     

黑龙江省玉米低温冷害风险评估及预估

利用气候资料、地理信息数据及社会经济数据,根据自然灾害风险理论和低温冷害形成机制,采用GIS技术,分析了黑龙江省玉米低温冷害的危险性和易损性,实现了玉米低温冷害的风险评估与区划,并利用CMIP5中的MRI-CGCM3模式模拟结果对黑龙江省2015-2044年玉米低温冷害风险进行预估。结果表明：1961年以来共有24年是低温冷害年,其中12年是严重低温冷害年。松嫩平原大部、三江平原大部及黑河南部是玉米一般低温冷害的多发区,同时该区暴露性较高,如有重度灾害发生,则对全省粮食产量产生严重影响。未来30年,黑龙江省低温冷害发生的概率有所减少,松嫩平原东部和南部是一般低温冷害的高风险区,三江平原西部是严重低温冷害的高风险区。