2021年3月中旬东亚中部沙尘天气地面起尘量及源区贡献率估算

2021年3月中旬,东亚中部包括中国北方大部分地区,爆发了持续性的沙尘天气,引发了人们对于沙尘源区、防风固沙生态建设工程效益的高度关注.提出了一个新的地表起尘量估算方法,使用高精度、大范围的气象数据,计算了这次沙尘天气的地面起沙条件、大风过程中的输沙状况,估算了不同时刻的起尘量,获得了14、15日蒙古和中国北方荒漠地区...     

APN技术在地震前兆观测系统中的应用

介绍基于GPRS的APN无线网络通讯技术,并应用于地震前兆观测系统。实际运行结果表明,应用该技术系统可提高数据传输的稳定性、可靠性、安全性和实时性,是地震前兆观测数据传输的有效通讯手段。     

Carbon pools and fluxes in the China Seas and adjacent oceans

The China Seas include the South China Sea, East China Sea, Yellow Sea, and Bohai Sea. Located off the Northwestern Pacific margin, covering 4700000 km~2 from tropical to northern temperate zones, and including a variety of continental margins/basins and depths, the China Seas provide typical cases for carbon budget studies. The South China Sea being a deep basin and part of the Western Pacific Warm Pool is characterized by oceanic features; the East China Sea with a wide continental shelf, enormous terrestrial discharges and open margins to the West Pacific, is featured by strong cross-shelf materials transport; the Yellow Sea is featured by the confluence of cold and warm waters; and the Bohai Sea is a shallow semiclosed gulf with strong impacts of human activities. Three large rivers, the Yangtze River, Yellow River, and Pearl River, flow into the East China Sea, the Bohai Sea, and the South China Sea, respectively. The Kuroshio Current at the outer margin of the Chinese continental shelf is one of the two major western boundary currents of the world oceans and its strength and position directly affect the regional climate of China. These characteristics make the China Seas a typical case of marginal seas to study carbon storage and fluxes. This paper systematically analyzes the literature data on the carbon pools and fluxes of the Bohai Sea,Yellow Sea, East China Sea, and South China Sea, including different interfaces(land-sea, sea-air, sediment-water, and marginal sea-open ocean) and different ecosystems(mangroves, wetland, seagrass beds, macroalgae mariculture, coral reefs, euphotic zones, and water column). Among the four seas, the Bohai Sea and South China Sea are acting as CO_2 sources, releasing about0.22 and 13.86–33.60 Tg C yr~(-1) into the atmosphere, respectively, whereas the Yellow Sea and East China Sea are acting as carbon sinks, absorbing about 1.15 and 6.92–23.30 Tg C yr~(-1) of atmospheric CO_2, respectively. Overall, if only the CO_2 exchange at the sea-air interface is considered, the Chinese marginal seas appear to be a source of atmospheric CO_2, with a net release of 6.01–9.33 Tg C yr~(-1), mainly from the inputs of rivers and adjacent oceans. The riverine dissolved inorganic carbon (DIC) input into the Bohai Sea and Yellow Sea, East China Sea, and South China Sea are 5.04, 14.60, and 40.14 Tg C yr~(-1),respectively. The DIC input from adjacent oceans is as high as 144.81 Tg C yr~(-1), significantly exceeding the carbon released from the seas to the atmosphere. In terms of output, the depositional fluxes of organic carbon in the Bohai Sea, Yellow Sea, East China Sea, and South China Sea are 2.00, 3.60, 7.40, and 5.92 Tg C yr~(-1), respectively. The fluxes of organic carbon from the East China Sea and South China Sea to the adjacent oceans are 15.25–36.70 and 43.93 Tg C yr~(-1), respectively. The annual carbon storage of mangroves, wetlands, and seagrass in Chinese coastal waters is 0.36–1.75 Tg C yr~(-1), with a dissolved organic carbon(DOC) output from seagrass beds of up to 0.59 Tg C yr~(-1). Removable organic carbon flux by Chinese macroalgae mariculture account for 0.68 Tg C yr~(-1) and the associated POC depositional and DOC releasing fluxes are 0.14 and 0.82 Tg C yr~(-1), respectively. Thus, in total, the annual output of organic carbon, which is mainly DOC, in the China Seas is 81.72–104.56 Tg C yr~(-1). The DOC efflux from the East China Sea to the adjacent oceans is 15.00–35.00 Tg C yr~(-1). The DOC efflux from the South China Sea is 31.39 Tg C yr~(-1). Although the marginal China Seas seem to be a source of atmospheric CO_2 based on the CO_2 flux at the sea-air interface, the combined effects of the riverine input in the area, oceanic input, depositional export,and microbial carbon pump(DOC conversion and output) indicate that the China Seas represent an important carbon storage area.     

生物土壤结皮铁代谢微生物组成及其功能基因对演替的响应

采用微生物宏基因组学微阵列GeoChip 5.0技术,选择腾格里沙漠东南缘沙坡头地区不同年代人工固沙植被区的生物土壤结皮（BSC）为对象,分析BSC演替过程中参与铁代谢的功能微生物组成及其功能基因变化特征,研究微生物铁代谢对BSC演替的响应及调控。结果表明：真菌参与铁吸收和转运过程,古菌参与铁转运和贮存过程,细菌则在铁代谢吸收、转运和贮存过程中均起主要调控作用。门水平上,BSC铁代谢功能微生物组成变化对演替的响应不敏感,BSC铁代谢微生物主要为变形菌门（Proteobacteria）。BSC铁代谢功能基因多样性的显著提高和三类铁代谢过程基因信号强度达到最高水平需要经过61 a的演替。调控BSC铁吸收过程的主要功能基因为亚铁氧化酶编码基因iro;调控原核生物铁转运过程的主要功能基因,为羟基苯甲酰丝氨酸铁外膜转运体编码基因cirA和Fe（Ⅱ）转运蛋白编码基因feoB,真菌铁转运过程主要依靠含铁细胞转运体和铁氧化酶高亲和力的作用;调控铁贮存过程的主要功能基因为固定相类核蛋白编码基因dps。在BSC演替阶段末期,上述铁代谢功能基因强度的显著增加促进了微生物的铁代谢潜能。干旱、半干旱荒漠生态系统植被恢复过程中微生物铁代谢潜能的恢复需要较长时间。     

黄土高原退耕农户生计资本对生计策略的影响——以甘肃会宁县为例

探索贫困地区退耕农户的生计资本与生计策略关系,对实现精准扶贫、乡村振兴战略具有重要意义。基于甘肃会宁县退耕农户调查数据,构建了具有区域特色的生计资本指标体系,采用熵值法测算生计资本,运用Logistic回归模型探讨了退耕农户生计策略选择问题。结果表明：（1）研究区退耕农户拥有的生计资本中人力资本指数最低,且各生计资本值存在差异;（2）金融资本中的现金收入可以显著增加退耕农户选择非农型生计策略的概率,而自然资本中的平地面积、物质资本中的耐用消费品价值和金融资本中的资金获得渠道会显著降低退耕农户选择非农型生计策略的概率;（3）对于不同退耕程度的农户,现金收入依旧可以显著增加选择非农型生计策略的概率,而抑制两类农户选择非农型生计策略的生计资本指标则存在差异。基于此,提出改善退耕农户的金融资本的多项措施,进而提高农户的非农生计意愿,更好地解决贫困问题。     

内蒙古库伦旗秦家沟土壤地球化学特征及找矿方向

本文通过统计秦家沟土壤样品多元素地球化学参数,推测可能的矿源层和富集成矿作用,分析Grd数据对比图,分析各元素高值区的分布特征,根据相关系数（λ）矩阵的因子分析结果,得到了2个元素组合,推测出本区的主成矿元素和伴生元素,根据R型聚类分析谱系图的统计结果,推测出了本区可能存在的中高温元素组合类型和中低温元素组合类型,确定了本区有利的成矿元素组合类型,圈定了组合异常,通过归一化Grd数据图和组合异常对比,验证异常的合理性和有效性。通过施工地表工程,对所圈定的异常进行了查证,取得了良好的找矿效果,揭示了本区所蕴藏的成矿信息,指明了本区今后的找矿方向,为更好地指导本区下一步勘查工作提供了依据。     

哈萨克斯坦地震地下流体监测、预测的现状及其震兆异常特征的分析

40多年来,哈萨克斯坦地震地下流体观测台网历经初期建网、系统清理、政策调整和优化提高4个阶段,目前已形成与中国北京地区流体监测网相当的规模。分析了哈萨克斯坦流体监测台网的地位、台站分布、观测项目、仪器配置及地震分析预测情况。最后,分析了哈萨克斯坦地震地下流体观测资料的特点,并就哈萨克斯坦流体交换资料的震兆异常特征进行了初步总结。     

海南岛“0810”特大暴雨物理量诊断及多普勒特征分析

应用常规观测、海口多普勒回波及NCEP1×1°再分析等资料,对2008年10月12～15日海南特大暴雨成因进行诊断分析,并揭示了暴雨过程中的多普勒回波特征。结果表明：导致海南岛产生强降水的主要原因是热带低压移动缓慢和弱冷空气的低层入侵;当冷暖空气交绥,大气温湿结构发生突变,θse面陡立造成对流系统斜压发展,激发位势不稳定能量释放。正差动假相当位温平流意味着低层暖湿空气的平流大于高层,加强了层结对流不稳定发展;在斜压扰动作用下,对流层中层正差动涡度平流和低压东侧的暖平流破坏了海南岛的准地转平衡,动力强迫和热力强迫共同作用激发了次级环流,导致暴雨区上空的垂直运动的发展,促使暴雨增强。充沛的水汽输送及水汽的强烈辐合,为暴雨发生的有利水汽条件。多普勒径向速度揭示了暴雨区低层冷平流高层暖平流、风向风速的垂直切变大的垂直结构以及持续性的强烈辐合等等特征,回波停滞和＂列车效应＂使降水增幅,降水回波的性质差异,可造成强降水区域分布的不同。     

弱窄带回波在分析和预报强对流天气中的应用

灵敏的多普勒雷达经常能探测到弱窄带回波,这些弱窄带回波一般对应于边界层的辐合线,对弱窄带回波的仔细分析有利于及早做出强对流天气的临近预报以及对其发展变化作深入了解。文章结合发生在上海的3次强对流天气个例,详细分析了弱窄带回波在分析和预报强对流天气中的作用,得出以下结论:(1)上游移动强回波的出流边界导致的弱窄带回波是大风预警的重要判断参考;(2)在合适的层结状态和抬升条件下,弱窄带回波会强烈发展,并导致局地雷雨大风,这类强对流天气的发展有两个比较重要的阶段:弱窄带回波上初始回波的发展和回波跃增;(3)下击暴流造成的地面出流在雷达回波上表现为近似圆弧的弱窄带回波,这种弱窄带回波与其他雷达观测特征以及地面观测相结合,有助于对产生下击暴流的对流云的发生发展过程进行细致分析。     

近15a陕西省植被时空变化与影响因素分析

利用2000—2014年MODIS/NDVI时间序列数据,采用栅格像元趋势分析、稳定性评价的方法,研究了陕西省近15 a植被的时空变化特征和规律;利用Hurst指数对陕西省植被未来变化趋势进行了预测;并利用相关性分析法分析了NDVI与年均温度和降雨量的关系。结果表明,2000年、2015年陕西省NDVI均值分别为0.4273、0.4942, 15 a来增加了0.067,增长了16.0%,其中陕北地区NDVI增加明显,关中部分地区出现负增长,陕南地区NDVI总体依旧维持在较高水平。陕西省植被变化趋势具有明显的空间差异性,全省植被未变化的占52.0 %,改善部分占44.27 %,退化部分占3.73%,说明15 a间陕西省植被覆盖改善面积大于退化面积,植被状况有所改善;其中陕北地区植被呈明显改善区域面积较大,关中地区植被覆盖面积有所减少,陕南地区植被变化幅度较小。陕西省植被稳定区域占50%以上（0 0.2),说明15a间陕西省植被较为稳定,变化程度不大;其中陕西省植被最稳定地区主要集中在陕南、延安南部,榆林部分、西安、渭南少部地区变化幅度较大。Hurst指数分析表明陕西省44.54%面积的植被未来有可能面临退化,主要分布在陕北和关中地区的北部,植被未来有可能退化也有可能改善的面积占49.78%,主要分布在延安和陕南地区。陕西省近15 a气温和降水量总体呈增加趋势,增加速率分别为0.48 ℃·(10 a)-1和69.5 mm ( a)-1;相关性分析结果表明,年均降雨量是影响NDVI的主要气象因子,同时陕西省植被变化也受到了退耕还林还草、防沙治沙、生态政治等人为因素的影响。