从海积地貌和沉积特征看辽东半岛南部沿岸全新世海水入侵趋势

本文讨论的范围系指辽宁金县老鹰咀至盖县西崴子北角(图1),横跨黄渤二海,长约900公里。近些年来,关于辽东半岛东部沿岸的海面变化、岸线变迁和古地理环境的研究进展迅速。在陈承惠、裘善文和魏成凯等人的著作中都曾加以论述,但涉及本区的却较少。本文是根据我们的野外调查、钻孔和C~(14)资料对本区全新世海水入侵趋势进行初步探讨。     

港口能级与城市经济协调发展评价及对策研究——以安徽省沿江5市为例

我国内河港口较多存在能级不高、低质竞争等不足,港城协同发展水平亟待提高。构建港口能级-城市经济系统综合评价体系,基于耦合协调模型分析安徽省沿江5市港口能级-城市经济系统耦合协调发展特征。结果发现:1)各市两子系统提升速度差异显著且差距呈扩大态势,港口能级逐渐不能满足城市经济发展的需求;2)两子系统耦合度处于较高水平且变化较小,耦合协调度稳步提升,实现了由拮抗发展向优质协调的提升;3)各市耦合协调度稳步提升但分异明显,大小排序为芜湖﹥马鞍山﹥铜陵≈安庆﹥池州,且耦合协调度越高的城市,耦合协调度提升速度越快。     

新乡黄河湿地越冬大天鹅食性研究

2016年12月至2017年3月,采用粪便分析法,研究在新乡黄河湿地越冬的大天鹅(Cygnus cygnus)的食性组成。结果表明,大天鹅的越冬食物有14种;其中,芸薹(Brassica campestris)(又名油菜)是大天鹅越冬期间食用最多的食物,其在大天鹅粪便组成中所占比例为80.35%;马来眼子菜(Potamogeton wrightii)由于丰度较低,其在大天鹅粪便中的检出量逐渐减少,由2016年12月的12.94%逐渐减少到2017年3月的4.34%;续断菊(Sonchus asper)所占比例由2016年12月的8.82%逐渐减少到2017年3月的0.15%;菹草(Potamogeton crispus)仅在2017年3月被检出,所占比例为9.89%;大天鹅没有消化的小花山桃草(Gaura parviflora)的草籽仅在2017年1月被检出,所占比例为4.83%。与20 a前该地区大天鹅以水生植物为食的结果相比,大天鹅的食物组成发生了重要变化,可能原因是目前湿地中只生长着少量的马来眼子菜和菹草等沉水植物。根据以上对大天鹅食性的研究结果,可以在湿地保护区的陈桥宋源湖、青龙湖等水域人工种植菹草等冬、春季生长的沉水植物,在湖周边种植芸薹,为在此越冬的大天鹅提供充足的食物资源;另外,可以扩大水域面积,禁止垂钓、捕鱼,减少湖四周的道路,减少人为干扰,控制旅游开发,以保护越冬的大天鹅。     

青藏高原冬季积雪与河南汛期降水关系

利用1961～1998年河南郑州、安阳等50站降水资料和青藏高原冬季积雪日数资料,分析了青藏高原冬季积雪与河南汛期降水的关系,结果表明,青藏高原冬季积雪与河南南部汛期降水有较好的关系,而与河南北部汛期降水呈反相关多雪年汛期河南南部降水偏多的概率占61%,北部降水偏少的概率占56%;少雪年汛期河南南部降水偏少的概率为72%,河南北部降水偏多的概率为61%.     

东亚夏季风活动与不同类型云的相关性研究

利用1998~2007年候平均卫星-台站融合降水资料以及ISCCP (International Satellite Cloud Climatology Project) D1云资料,分别定义了标准降水指数和两类云指数。降水指数大值区的移动能很好的表征东亚夏季风活动,两类云指数能分别反映某个区域深对流云(DC)、高积云(Ac)和积云(Cu)云量的集中变化特征。根据不同地区降水集中时段以及降水量等气候特征,结合中国气候区划(温度带及干湿区)及不同地域的地形特征,把中国大陆受东亚夏季风影响的地区划分为五个子区域。利用ISCCP D1云气候资料和降水资料,在候时间尺度上通过分析降水与不同云类、标准降水指数与两类云指数的相关性研究了东亚夏季风活动与不同类型云的对应关系。研究表明:ISCCP定义的深对流云(DC)、卷层云(Cs)与降水量在五个区显著正相关,表明东亚夏季风活动伴随有大量的对流云及云砧出现;高积云(Ac)、积云(Cu)的总云量与降水量在五个区显著负相关,表明夏季风活动增强时,Ac和Cu云量减少;层云(St)和层积云(Sc)与降水量在南方和北方分别呈显著的负相关和正相关,说明季风活动在南方伴随着对流云的显著增加,在北方则使层状云和对流云均有所增加;高层云(As)、卷云(Ci)和雨层云(Ns)与季风活动没有显著的相关性。     

<Emphasis Type="Italic">Grateloupia ramosa</Emphasis> Wang &amp; Luan sp. nov. (Halymeniaceae,Rhodophyta), a new species from China based on morphological evidence and comparative <Emphasis Type="Italic">rbc</Emphasis>L sequences

Grateloupia ramosa Wang & Luan sp. nov. (Halymeniaceae, Rhodophyta) is newly described from Hainan Province, southern China. The organism has the following morphological features: (1) purplish red, cartilaginous and lubricous thalli 5–10 cm in height; (2) compressed percurrent axes bearing abundant branches with opposite arrangement; (3) claw-like apices on top, constricted to 2–4 cm at the base; (4) cortex consisting of 3–6 layers of elliptical or anomalous cells and a medulla covered by compact medullary filaments; (5) reproductive structures distributed throughout the thallus, especially centralized at the bottom of the end portion of the branches; and (6) 4-celled Carpogonial branches and 3-celled auxiliary-cell branches, both of the Grateloupia-type. The morphological diff erences were supported by molecular phylogenetics based on ribulose-1, 5-bisphosphate carboxylase/oxygenase (rbcL) gene sequence analysis. There was only a 1 bp divergence between specimens collected from Wenchang and Lingshui of Hainan province. The new species was embedded in the large Grateloupia clade of the Halymeniaceae. The pairwise distances between G. ramosa and other species within Grateloupia ranged from 26 to 105 bp, within pairwise distances of 13–111 bp between species of the large genus Grateloupia in Halymeniaceae. Thus, we propose this new species as G. ramosa Wang & Luan sp. nov.     

济宁地区极端气温时空变化特征分析

选用1970—2014年济宁市11个国家气象站逐月极端最高气温、极端最低气温和年高温、低温日数资料,采用线性倾向估计、累积距平、M-K突变检验和滑动t检验方法,分析了济宁市极端气温时空变化特征,得出极端最高和最低气温均呈上升趋势,且最低气温上升趋势较最高气温更加显著,各区域变化与全市情况基本一致,但也因地域差异而有所不同。其中,全市年极端最高气温总体呈弱上升趋势,西北部平原地区年极端最高气温平均值较东部山区和南部湖区偏高,高温日数以1.077d/10a的速率显著上升;季节变化不显著;在呈现上升趋势的月份中,仅3月和7月通过了α=0.05的显著性检验。全市年极端最低气温呈极显著上升趋势,南部湖区、东部山区和济宁城区上升较快,西北部平原年极端最低气温平均值较南部湖区偏低,最高与最低相差2.7℃,1986年存在一个由冷变暖的突变,年低温日数以-1.682d/10a的速率极显著下降,1987年存在由多到少的突变;夏、秋、冬季极端最低气温呈极显著上升趋势,以南部湖区、东部山区和济宁城区上升尤为显著,而春季不明显,西北部的梁山县四季变化均不明显;各月极端最低气温均呈上升趋势,但3月和8月不显著。     

线性/非线性光谱混合模型估算白刺灌丛植被覆盖度

及时监测干旱与半干旱区光合/非光合植被覆盖度时空变化,可以为指导荒漠化防治工程及植被衰退机制研究提供重要信息。本文以甘肃民勤典型植被白刺灌丛为研究对象,通过地面控制性光谱实验获取混合光谱、端元光谱与丰度信息,开展线性与非线性光谱混合模型(包括核函数非线性和双线性混合模型)估算光合和非光合植被覆盖度的对比研究,采用全限制最小二乘法进行模型解混,分别获取各样本数据中各类端元丰度及其精度信息,通过模型分解的均方根误差(RMSE)与地面验证精度确定用于光合和非光合植被覆盖度估算的最佳光谱混合模型,其中参考端元丰度采用神经网络(NNC)分类算法对数字影像进行分类获取。结果表明:(1)引入阴影端元的四端元模型相对于传统的三端元模型(光合/非光合植被与裸土)能有效提高光谱解混的精度,并提高光合和非光合植被覆盖度估算精度;(2)对白刺灌丛来说,光合植被、非光合植被、裸土及阴影间多重散射混合效应存在,但混合效应不够显著;考虑非线性参数的核函数非线性光谱混合模型表现略低于线性光谱混合模型,因此非线性光谱混合模型在估算白刺灌丛光合和非光合植被覆盖度时相对于线性光谱混合模型没有明显优势;(3)基于光合/非光合植被、裸土与阴影四端元的线性光谱混合模型可以实现白刺灌丛光合和非光合植被覆盖度的准确估算,光合植被覆盖度估算RMSE为0.11 77,非光合植被覆盖度估算RMSE为0.0835。