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太阳辐射能是海冰融化的最主要能源,基于在2008年8月21~27日北极加拿大海盆中部为期8天的冰站考察中海冰光学观测数据,研究了北冰洋中央密集冰区海冰吸收的太阳辐射能。通过现场直接观测,确定了海冰透射率、反照率、吸收率及其随冰厚的变化,得出海冰对太阳短波辐射的吸收率大约为到达冰面太阳辐射的16%,大部分被冰雪表面反射。为期3天的对太阳辐射的观测表明,虽然到达北冰洋中央密集冰区的太阳辐射能并不少,但由于云和雾覆盖的时间所占的比例很大,有将近57%被大气削弱,其余的又有77%左右被冰雪表面反射回太空,海冰吸收的热量只有10.2 W/m2,相当于每天融化2.6 mm的冰,1 m厚海冰全部融化需要380天,不足以为海冰融化提供足够的热量。因此北冰洋中央密集冰区终年被海冰覆盖,即使在北冰洋海冰面积骤减的现状下,那里的海冰密集度仍然接近100%。然而,文章的结果指出:大气中云和雾大幅度减少、积雪层融化、海冰厚度减小、融池的比例增加等因素都会大幅度增加海冰吸收的热量,未来这些过程的发生有可能导致北冰洋密集冰区的海冰快速融化。 相似文献
993.
声波在海底界面的反射和透射是海底散射、海底混响、海底目标探测的重要问题。利用Biot多孔介质声传播理论对声波在水-多孔海底界面上的反射和透射进行了分析,具体给出反射声波的反射系数,3种透射声波的透射系数以及声能透射系数随入射波入射角和频率(10~40 kHz)的变化关系,分析了各种透射波对透射声能的贡献。多孔海底介质参数分别采用Stoll和Chotiros给出的2组参数进行理论计算。 相似文献
994.
山东近海溶解态无机营养盐的分布特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据2006年8月、12月和2007年4月、10月山东近海海区4个航次海水中溶解无机营养盐等的调查资料,分析了该海域5种溶解无机营养盐(包括PO4-P,NO3-N,NO2-N,NH4-N,SiO3-Si)的平面分布和时空变化特征.结果表明,5种营养盐在胶州湾内出现高值,平面分布整体上呈现沿岸浓度高、外海浓度低的趋势;根据绝对限制和相对限制法则,春季和夏季P为限制因子,秋冬季营养盐结构发生变化,由缺P向缺Si转变;SiO3-Si浓度随季节变化逐渐增加,其他营养盐浓度在春季和夏季较低,秋季达到最大值.秋冬季溶解无机营养盐周日变化受潮汐影响明显. 相似文献
995.
分析辽宁省沈阳大连的核心作用,将辽宁省城市分为核心城市组(沈阳、大连)和外围城市组(其他城市);再以人口、GDP和人均GDP为基本指标,利用Theil指数计算组内差异、组间差异和总体差异,利用KZ指数模型计算核心城市与外围城市的分化。结果表明沈阳大连与其他城市的分化总体上加大;分化具有波动性特征,分化在地域空间上也体现为辽中南城市群被以沈阳为核心的辽中城市群和以大连为核心的辽南城市群取而代之,其他地区城市聚集不明显;沈阳大连与辽宁省其他城市的分化是自然和社会经济因素综合作用的结果,分化机制主要有地理位置的先导机制、区域发展战略的催化机制和政府规划的引导机制。 相似文献
996.
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区域城镇点-轴系统空间结构的分形模型 总被引:1,自引:0,他引:1
点—轴系统是我国区域城镇空间结构的主要模式之一。探索城镇点—轴系统空间结构,进而揭示其数理本质,是进行地理空间优化的理论基础。文章从分形理论出发,构建点—轴系统分形模型,明确该模型的地理意义,以此刻画点—轴系统的空间结构。利用GIS软件开发了点—轴系统分形模型计算工具。以济南市城镇—交通系统为例,在GIS数据环境下计算其分形模型参数,研究结果发现:{1}区域点—轴系统发育到一定阶段的确呈现分形性质,点—轴系统分形模型可以有效地反映点—轴系统空间结构形态;{2}无标度性、分形、有序性是地理空间的不同状态,推论得出随着点—轴系统的发展,其空间结构也经历着无序→无标度网络→分形结构→有序→更为复杂的无序的演进过程;{3}济南市城镇—交通系统已经形成点—轴系统的雏形,城镇点—轴系统处于发展阶段。 相似文献
1000.
转换系数(K值)是GNSS气象学中影响GNSS可降水量(Precipitable Water Vapor, PWV)反演精度的关键参数之一.针对中国地区缺乏统一的高精度K值模型, 本文选取2018—2019年均匀分布的42个探空站资料, 分析K值与测站经纬度和高程之间的相关性, 利用2018年K值和多元线性拟合法, 分别建立基于测站纬度和年积日的Emardson-I模型和基于测站纬度、高程和年积日的Emardson-H模型, 并用2019年K值作为真值验证以上两模型的K值预报精度.研究结果表明: (1)K值与测站纬度和高程之间呈负相关, 相关系数分别为0.735和0.941, 而与测站经度的相关性较小; (2)Emardson-H模型预报的K值平均绝对误差(MAE)和均方根(RMS)均值分别为0.00150和0.00182, 均优于Emardson-I模型的0.00221和0.00255, 特别在高海拔地区表现更好; (3)基于Emardson-H模型的GNSS-PWV的MAE和RMS均值分别为0.226 mm和0.283 mm, 均优于Emardson-I模型(0.288 mm和0.360 mm), 在低海拔地区精度提高更为显著.因此, Emardson-H模型的精度优于Emardson-I模型, 在中国西部高海拔地区能取得更好的K值预报效果, 但就PWV反演精度而言, 在低海拔地区效果更好.Emardson模型以其无需实测气象参数的特点使其在地基GNSS气象学中具有更好的实时应用前景.
相似文献