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41.
地震学中的"暗物质"—"静地震"与地震预测研究的未来 总被引:1,自引:0,他引:1
正如暗物质的研究是理论物理学和宇宙学中的一个关键性问题,静地震的研究也将为地震预测研究的发展提供一个历史性的机遇. 相似文献
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1IntroductionRemotesensinghasbeen1'idelyusedinenvironmentalinveshgahonandmonitoring.Thecharacteristicsofremotesensing,suchaslarge-scale.simultalleous,mulh-form,mulh-specialandmulti-resoluhon.makeitmuchbettertilantileordjnalymedlods,andlakeanimpoftalltroleincoastalwaterqualitymonitoringl'1,includingremotesensingofchlorophyll,suspendedsediment,oilpollution,etc.AJnongwhichsuspendedsedimentremotesensingisanimportalltduct,whichhasbeenresearchedbymanyscientists.andmanytheorehcalandexperimentalmodels… 相似文献
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木荷马尾松群落凋落物养分归还量年变化格局分析 总被引:2,自引:0,他引:2
对福州市国家森林公园木荷马尾松群落凋落物养分归还量年变化格局进行了分析.群落通过枯枝落叶形式每年向林地归还养分(N、P、K、Ca、Mg、Fe、Mn、Cu、Zn)总量为217.310kg·hm^-2.其中5种大量元素年归还量顺序为N〉Ca〉K〉Mg〉P,4种微量元素的为Fe〉Mn〉Zn〉Cu.群落通过落叶归还于林地的养分量占总量的80.49%,并以木荷叶为主,它主导了中亚热带木荷马尾松林凋落物的年凋落量及养分归还量.9种营养元素归还量在不同月份间的变化很大,在4月N、P、K、Mg、Mn达到第一个归还高峰,8月N、P、K、Ca、Mg、Fe、Mn又出现第二个归还高峰;Ca、Fe、Cu、Zn的第一个归还高峰在5月,Cu和zn的第二个归还高峰在7月,在11月除Cu外各养分元素又有一个小归还峰.凋落物的C/N年变化量在27.38~40.29之间,C/P年变化值在1045~1703之间.在4种组分中,以落叶对N、K、Mg、Mn年归还的贡献最大,落枝对Ca、Cu、Zn年归还的贡献最大,落果对P的年归还贡献最大,而花及杂物对Fe的年归还贡献最大,养分利用效率以P和4种微量元素的较大,它们(特别是P)较易成为中亚热带木荷马尾松林生长的限制因子. 相似文献
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Aerosol-Cloud-Precipitation Interactions in a Closed-cell and Non-homogenous MBL Stratocumulus Cloud
A closed-cell marine stratocumulus case during the Aerosol and Cloud Experiments in the Eastern North Atlantic (ACE-ENA) aircraft field campaign is selected to examine the heterogeneities of cloud and drizzle microphysical properties and the aerosol-cloud-precipitation interactions. The spatial and vertical variabilities of cloud and drizzle microphysics are found in two different sets of flight legs: Leg-1 and Leg-2, which are parallel and perpendicular to the cloud propagation, respectively. The cloud along Leg-2 was close to adiabatic, where cloud-droplet effective radius and liquid water content linearly increase from cloud base to cloud top with less drizzle. The cloud along Leg-1 was sub-adiabatic with lower cloud-droplet number concentration and larger cloud-droplet effective, but higher drizzle droplet number concentration, larger drizzle droplet median diameter and drizzle liquid water content. The heavier drizzle frequency and intensity on Leg-1 were enhanced by the collision-coalescence processes within cloud due to strong turbulence. The sub-cloud precipitation rate on Leg-1 was significantly higher than that along Leg-2. As a result, the sub-cloud accumulation mode aerosols and CCN on Leg-1 were depleted, but the coarse model aerosols increased. This further leads to a counter-intuitive phenomenon that the CCN is less than cloud-droplet number concentration for Leg-1. The average CCN loss rates are ?3.89 \begin{document}$\mathrm{c}{\mathrm{m}}^{-3}\;{\mathrm{h}}^{-1}$\end{document} ![]()
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and ?0.77 \begin{document}$\mathrm{c}{\mathrm{m}}^{-3}\;{\mathrm{h}}^{-1}$\end{document} ![]()
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on Leg-1 and Leg-2, respectively. The cloud and drizzle heterogeneities inside the same stratocumulus can significantly alter the sub-cloud aerosols and CCN budget. Hence it should be treated with caution in the aircraft assessment of aerosol-cloud-precipitation interactions. 相似文献
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