MODIS遥感监测滇池蓝藻水华分布

以中分辨率的MODIS数据作为遥感影像源,运用蓝藻水华在蓝波段、红波段和近红外波段的光谱特征,使用假彩色合成法（RGB：6-2-1）和归一化植被指数法对滇池的蓝藻水华进行遥感监测。通过星地同步试验,证明了该两种方法的正确性。其中假彩色合成法通过色彩差异表现蓝藻水华,具有视觉效果较好的优点,归一化植被指数法则以数值大小的方式区别水华浓度,该方法建立反演模型后可用于定量研究。     

黄土高原半干旱区非均一下垫面粗糙度分析

利用2007年4月17日-2008年4月16日兰州大学半干旱气候与环境观测站边界层气象塔的风速、 风向、 温度、 气压、 湿度等观测资料, 采用经典的廓线法和风速、 风向标准差法, 分别计算了中性大气层结下观测站下垫面粗糙度长度, 并得到了具有黄土高原地理特征的地表粗糙度及其时空变化特征。计算结果表明, 季节变化对粗糙度的影响幅度可达0.159 m, 空间非均一性对粗糙度的影响幅度可达0.155 m。测站附近粗糙度春季为0.017 m, 夏季为0.062 m, 秋季为0.065 m, 冬季为0.018 m。测站西北方向上游粗糙度春季为0.17 m, 夏季为0.22 m, 秋季为0.34 m, 冬季为0.05 m。测站东南方向上游粗糙度春季为0.11 m, 夏季为0.17 m, 秋季为0.19 m, 冬季为0.05 m。该站下垫面粗糙度计算宜选用风速为6±1.5 m·s-1, 风向变化30°范围内的数据。     

北京雷暴大风气候特征及短时临近预报方法

北京地区雷暴大风的预报准确率低而且时效短.为了提高对这种灾害性天气的预警能力,在气候统计的基础上,研究了潜势预报方法和临近预报算法.对1998-2007年134个雷暴大风过程的统计结果表明,北京地区绝大多数的雷暴大风具有下击暴流特征,而且冰雹的落区附近也是大风的爆发区之一.因此,负浮力的作用和对冰雹具有指示性意义的因子是研究雷暴大风预报方法应主要考虑的因素.500hPa环流背景分析表明,尽管绝大多数雷暴大风爆发时对流层中层有干空气侵入,但是还有少数个例产生在偏南暖湿气流中.目前,对后一类大风产生的机制仍然不清楚.研究表明,当对流层中层有干空气侵入时,有利于雷暴大风出现的环境条件是:下沉气流具有较大的不稳定性,同时对流层低层环境大气的温度直减率较大.此外,还讨论了经验指数--大风指数在北京地区的应用.基于上述的研究,形成了北京地区雷暴大风短时潜势预报方法,还使用相关分析和多元回归分析技术建立了基于雷达观测和环境条件的雷暴大风临近预报方程.个例分析表明,临近预报方程对于飑线和弓形回波等带来的地面大风具有一定的预报能力.     

不规则网土壤测量在水系沉积物异常查证中的应用

在大兴安岭森林沼泽景观区,植被茂盛、土壤表层腐殖质发育,且通视条件差,运用传统的规则网土壤测量方法进行1/5万水系沉积物异常查证,工作周期长、劳动强度大;采用不规则网土壤测量方法进行异常查证,取得了快速评价异常、追踪异常源,缩短找矿周期的效果。     

一次强对流的三维数值模拟分析

利用中国科学院大气物理研究所的完全弹性三维雹云数值模式（IAP—CSM3D）,对2007年7月21日发生在湛江的一次强对流进行数值模拟,分析了强对流的气流结构、垂直涡度、雷达回波及含水量分布变化特征。结果表明,模拟的回波最大强度与雷达实测结果较吻合。模拟的强对流发展阶段气流结构的典型特征为下层水平辐合,上层水平辐散,气流在5km高度发生转向;处于成熟阶段的底层辐合比发展阶段的更强。随着时间的推移,近地层气流先辐合后辐散,下沉辐散气流一直持续到冰雹云消散。模拟的风暴云高含水量中心与强回波中心相对应,出现在上升气流最大区域附近,这说明该风暴云的动力场与物质场配合较好。     

近震震源深度测定精度的理论误差分析

2012年4月2日上海徐汇区发生M_L1.9地震,位于徐汇区、闵行区和浦东新区等地区部分房屋有晃动,部分人群有感。本文分析了上海有感地震的原因,在此基础上从地震精确定位、震源深度、地震烈度、地震发生时间以及人口密度和社会影响等对该次地震的有感原因进行了详细的分析。由于目前地震还不能准确预报,而地震的发生有很大的随机性,因此,提高民众防震减灾意识尤为重要。     

Platinum-group elements in alpine-type ultramafic rocks and related chromite ores of the main ophiolite belt of the Urals

On the basis of a representative collection of ultramafic rocks and chromite ores and a series of technological samples from the largest (Central and Western) deposits in the Rai-Iz massif of the Polar Urals and the Almaz-Zhemchuzhina and Poiskovy deposits in the Kempirsai massif of the southern Urals, the distribution and speciation of platinum-group elements (PGE) in various type sections of mafic-ultramafic massifs of the Main ophiolite belt of the Urals have been studied. Spectral-chemical and spectrophotometric analyses were carried out to estimate PGE in 700 samples of ultramafic rocks and chromite ores; 400 analyses of minerals from rocks, ores, and concentrates and 100 analyses of PGE minerals (PGM) in chromite ores and concentrates were performed using an electron microprobe. Near-chondritic and nonchondritic PGE patterns in chromitebearing sections have been identified. PGE mineralization has been established to occur in chromite ore from all parts of the mafic-ultramafic massifs in the Main ophiolite belt of the Urals. The PGE deposits and occurrences discovered therein are attributed to four types (Kraka, Kempirsai, Nurali-Upper Neiva, and Shandasha), which are different in mode of geological occurrence, geochemical specialization, and placer-forming capability. Fluid-bearing minerals of the pargasite-edenite series have been identified for the first time in the matrix of chromite ore of the Kempirsai massif (the Almaz-Zhemchuzhina deposit) and Voikar-Syn’ya massif (the Kershor deposit). The PGE grade in various types of chromite ore ranges from 0.1–0.2 to 1–2 g/t or higher. According to technological sampling, the average PGE grade in the largest deposits of the southeastern ore field of the Kempirsai massif is 0.5–0.7 g/t. Due to the occurrence of most PGE as PGM 10–100 mm in size and the proved feasibility of their recovery into nickel alloys, chromites of the Kempirsai massif can be considered a complex ore with elevated and locally high Os, Ir, and Ru contents. The Nurali-Upper Neiva type of ore is characterized by small-sized primary deposits, which nevertheless are the main source of large Os-Ir placers in the Miass and Nev’yansk districts of the southern and central Urals, respectively.     

利用Sentinel-3A OLCI可见光通道反演台湾岛气溶胶光学厚度

OLCI（Ocean Land Colour Instrument）作为MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）的后继升级版传感器,在气溶胶反演中存在潜在优势,但是目前利用OLCI数据进行气溶胶监测的研究较少。因此,本文针对OLCI多通道反射特征开发了OLCI云检测算法,并对传统查找表构建方法进行改进,根据观测几何特征提出动态查找表法,并通过光谱卷积方式等效转换MODIS和OLCI红蓝通道地表反射率并获取OLCI红蓝通道地表反射率固定关系,进而实现台湾岛550 nm处的AOD反演。与550 nm处AERONET level 2.0 AOD验证结果首先表明不同季节、不同站点的精度表现存在一定差异,其次相对于同期MOD04_3K AOD产品,本文反演结果与全球气溶胶自动观测网（AERONET）站点实测值之间表现出更显著 的相关性（R²=0.8199）,均方根误差（RMSE）从0.175下降到0.113,相对平均误差（RME）从33.6%下降到26.7%,且67.5%的OLCI AOD落在预测误差（EE）区间内,明显大于MOD04_3K AOD落在预测误差区间的百分比（55.7%）。此外,误差分析表明,当实际AOD值较低时,红蓝通道地表反射率之间关系的误判会导致较为明显的AOD反演相对误差。     

Microbial community changes in the digestive tract of the clam Meretrix petechialis in response to Vibrio parahaemolyticus challenge

Journal of Oceanology and Limnology - Disease in clams frequently occurred over the last decade and has become a serious threat to the clam aquaculture industry and natural stocks. Mass clam...     

全球气候变化下南海诸岛保护优先区识别分析

全球变化下,珊瑚礁保护区是保护生物多样性、增强珊瑚礁对气候变暖抵抗力的有效方式,而维持珊瑚礁弹性是其核心内容。针对珊瑚礁最具有威胁性的热压力因子,基于南海1982—2009年卫星观测海表面温度（SST）数据和CMIP5加拿大地球系统模式CanESM2模型预估的2006—2100年南海SST数据构建热压力强度模型,从维持珊瑚礁弹性的角度识别IPCC RCP 4.5和RCP 8.5情景下南海诸岛保护优先区。结果表明：RCP 4.5和RCP 8.5情景下13%左右的南海诸岛珊瑚礁识别为保护优先区。根据热压力强度与珊瑚抵抗力及避难所关系,西沙群岛七连屿和晋卿岛近年观测与未来预估的热压力强度均比较低,在保障其服务功能的基础上建议实施完全保护;东沙群岛东沙环礁和中沙环礁排洪滩近年观测急性热压力强度较高但未来预估热压力强度较低,建议实施50%禁止利用保护;中沙群岛黄岩岛近年观测和未来预估的急性热压力强度均比较低,建议实施50%多用途保护。南沙群岛有14%左右的珊瑚礁识别为保护优先区,根据其热压力强度可实施30%~100%禁止利用保护或30%~50%多用途保护。RCP 4.5和RCP 8.5情景下的南海诸岛保护优先区及保护对策,可为维持珊瑚礁生态弹性及应对全球气候变化提供重要的参考价值。