基于《地理学报》创刊85年载文的中国西南地区之地理研究

西南地区以其独特的地理现象一直为国内外地理学者所关注。通过对《地理学报》创刊以来85年间西南地区研究的载文分析,可以管窥其研究脉络,并予未来研究以启示。结果表明：① 232篇论文囊括了地理研究的若干主题,但以地貌、气象气候、综合自然地理和生态环境发文量最大,而城市、民族、交通、健康则关注较少;② 研究经历了传统区域研究、任务带学科、承上启下和多元化发展4个阶段;③ 论文在数量和内容上的阶段性变化,既受国家时事格局影响,也受地理学科研究范式发展变化影响;④ 《地理学报》有关西南地区的载文具有很高的研究水平,无论是在学术视野还是研究方法手段上,区域的自然、人文、社会经济与生态环境等诸多研究都站在了学术研究前沿,代表了学界对西南地理的研究情况;⑤ 但西南地理研究论文增长速度远赶不上《地理学报》载文量增长,外来研究机构占比很大,本土力量弱;相较自然地理,人文地理研究也少而弱。可见,西南地理研究当从新区域地理视角重新审视这一地区传统与现代的碰撞、边界的接触与冲突和区际的联系与竞争,继续成就西南地区重要的地理意义。     

大气污染物排放量与颗粒物环境空气质量的空间非协同耦合研究——以武汉市为例

针对区域大气污染物排放量与空气质量在时空分布上存在不完全协同、匹配的现象,论文选择SO₂、NO_X、PM_2.5、CO和VOCs作为大气污染物指标,选择气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)表征颗粒物环境空气质量,以武汉市为例,综合应用耦合模型和空间错位指数模型研究2类指标之间的空间非协同耦合规律。主要结论如下：① 武汉市大气污染物排放量与颗粒物空气质量具有不同空间分布特征,大气污染物排放量呈现由城市中心城区向远城区递减的趋势,其中SO₂、PM_2.5和VOCs的排放具有明显的中心聚集现象,而NO_X和CO聚集现象不显著,且与道路分布明显相关;AOD分布具有明显的空间差异性,总体上呈由西北向东南依次递减的趋势。② 武汉市大气污染物排放与颗粒物空气质量的空间非协同耦合规律：越靠近城市中心城区,空间协同耦合现象越显著,空间错位现象越弱;越远离主城区,空间非协同耦合现象越显著,空间错位现象越显著;SO₂排放量与AOD在武汉市远城区的空间错位指数均大于0.7,且耦合度指数小于0.3,呈现较强的非协同耦合特征,NO_X、VOCs、PM_2.5的排放量与AOD在武汉中心城区的空间错位指数均小于0.5,且耦合度指数大于0.5,协同耦合现象较为显著。③ 基于时空非协同耦合分析城市大气环境污染治理建议：针对污染物与AOD空间错位不显著的城市中心城区,以本地减排治理为主;针对污染物与AOD空间错位显著的远城区,应在污染溯源分析的基础上进行区域协调综合治理。     

海马齿浮床对富营养化海湾营养盐削减的模型评价：以东山湾八尺门养殖海域为例

Many coastal seas are severely eutrophic and required to reduce nutrient concentrations to meet a certain water quality standard. We proposed a method for nutrient removal by planting Sesuvium portulacastrum at the water surface using the floating beds in the aquaculture area of the Dongshan Bay as an example, which is an important net-cage culture base in China and where dissolved inorganic nitrogen(DIN) and dissolved inorganic phosphate(DIP) reach 0.75 mg/L and 0.097 mg/L, respectively far exceeding China's Grade IV water quality standards.Numerical simulations were taken using the ecological model, field observations and field plantation experimental results to assess the environmental restoration effects of planting S. portulacastrum at some certain spatial scales. Our field experiments suggested that the herbs can absorb 377 g/m~2 nitrogen and 22.9 g/m~2 phosphorus in eight months with an inserting density of ～60 shoot/m~2. The numerical experiments show that the greater the plantation area is, the more nutrient removal. Plantation in ～12% of the study area could lower nutrients to the required Grade II standards, i.e., 0.2 mg/LDIN≤0.3 mg/L and 0.015 mg/LDIP≤0.03 mg/L.Here the phytoremediation method and results provide helpful references for environmental restoration in other eutrophic seas.     

雅浦海沟南缘铁锰结核矿物与地球化学特征及其成因研究

本文采用X射线衍射、全岩地球化学和电子探针等测试方法,对雅浦海沟南部附近海域获得的铁锰结核样品进行了显微构造、矿物和地球化学分析,并探讨了其成因。结果表明:铁锰结核的显微构造主要包括平行纹层构造、柱状构造、叠层状构造和同心环状构造;显微构造和探针结果显示铁锰结核在生长初期处于底部海洋动力比较强烈的环境,后期生长环境逐渐趋于稳定;铁锰结核的矿物组分以水羟锰矿、钠水锰矿、石英和钙十字石为主;样品中Fe、Mn元素含量较高且含量比较接近,Cu、Co、Ni和REE相对富集,REE分布模式整体比较平缓并都出现较强的Ce正异常和重稀土元素亏损现象;文中两块铁锰结核都为水成成因,成矿物质主要来自同期的海水沉淀,同时也受一定海底火山物质和陆源风尘物质的影响。     

基于星通软件的农村土地承包经营权确权登记颁证数据处理

更新地籍信息对于记录土地所有权和财产分割的变化至关重要,在大多数情况下,现有的宗地图不能提供关于地块边界的最新信息,因此,需要及时提供地籍图中的地籍数据和地块边界信息。本文以安徽省一个行政村土地承包经营权确权登记颁证为研究对象,以星通承包经营权采编系统(以下简称星通软件)在土地确权颁证登记中的应用为研究内容,通过实践表明,星通软件为农村土地确权内业数据处理带来了极大的便利。     

Compass系统与GPS系统L1频段信号干扰仿真分析

全球导航卫星系统间的频率兼容性研究已经成为一个热点问题。首先介绍了国际电联建议的卫星导航系统间干扰分析方法;然后根据该方法对Compass系统和GPS系统在L1频段的信号进行了干扰仿真分析,并比较了系统间互干扰和系统自干扰的影响。仿真计算结果表明,除了互用信号L1C和B1C外,其余信号间的自干扰在总干扰中占主导,互干扰的影响相对较小。     

汕尾风暴潮频率与海堤改造初探

通过研究1970-2005年间汕尾港遭受风暴潮袭击的程度,对汕尾港风暴潮增水情况进行分析,用Pearson-Ⅲ分布和Gumbel分布两种概率统计方法分别对汕尾港不同重现期潮位值进行推算,并以此为基础结合走访相关单位和实地踏勘收集汕尾海堤历史和现状资料、风暴潮频率和海平面变化情况等,运用海堤工程设计防潮相关标准探讨汕尾已建海堤存在的问题,并针对性地提出改造建议,为汕尾市海堤的修复加固和管理提供参考.     

长江口外陆架区埋藏古河道研究

大量高分辨率单道地震和浅地层剖面资料显示长江口外的广大海域分布着大量埋藏古河道,据区域浅层地质特征及地震相特征,可把研究区埋藏古河道断面划分为对称、不对称和复式三种类型;河道内充填的沉积物复杂多样;古河道主要存在于晚更新世晚期沉积层中。60个古河道断面串联成长180km的古长江河系以及长64km的古舟山河和长近100km的古钱塘江河两条支流河道系。长江古河道宽深比较大,盛冰期时深切81~109m,河底纵比降为0.82×10-4,平均古流量约为535.24m3/s,最大断面的古流量为20433.72m3/s。按比降-河宽法判别,当时古长江河道为辫状分汊河型。     

乐清湾港池开挖后骤淤可能性分析

乐清湾避风条件好,潮流动力强,含沙量小,具有较好的建港条件。通过对骤淤机理的分析和试挖槽在台风期间的监测以及大风浪下的悬沙淤积的估算等多种研究后,认为乐清湾港池开挖后不会发生骤淤,实行浅水深用的开发方案是可行的。     

南海海浪场与厄尔尼诺的相关性分析

利用来自ECMWF具有较高时空分辨率的近45年ERA-40海表风场资料和将风浪、涌浪分离的ERA-40海浪再分析资料,分析了南海海表风场、海浪场与厄尔尼诺的相关性.研究发现:(1)南海的海表风场、海浪场与nin03指数有着密切的关系,其中涌浪、混合浪与nin03指数的相关性好于风浪;7月和10月海浪场与nin03指数的相关性好于1月和4月,其中4月相关性为全年最低.(2)南海海表风场、风浪、涌浪、混合浪场第一模态空间分布均呈现东北-西南走向的高值区分布,风浪场与海表风场具有较好的对应关系,而混合浪场则更多的是包含了涌浪的信息.(3)南海海表风场、风浪、涌浪、混合浪场存在3-3.75年的共同周期.南海的海表风场、风浪场与nin03指数存在的3.3年左右、5年左右的共同周期,涌浪场、混合浪场与nin03指数存在的3-4年左右的共同周期.