模型揭示的浅水湖泊稳态转换影响因素分析

富营养化会导致浅水湖泊发生稳态转换,生态系统服务严重受损。磷是驱动湖泊发生稳态转换的重要环境因子,探究湖水磷浓度的变化规律是湖泊管理的关键。通过磷动力学模型,从影响湖水磷浓度的主要参数入手,探讨了每种参数变化对磷浓度的具体影响。结合前人研究结果,详细讨论了不同类型气候变化和人类活动对湖泊稳态转换时间、滞后时长、修复速率等的影响。研究认为,气候变化所导致的温度升高、光强减弱、风浪增强等和人类活动所导致的生物扰动、水位波动增强等因素变化虽不会改变湖泊稳态转换突变时间,但会推迟湖泊修复时间,造成突变阈值减小,滞后时间延长,稳态增大。在湖泊保护中要重点考虑主要外力驱动对湖泊稳态转换过程影响的区别,避免有害突变的发生。     

中国钾盐矿产基地成矿规律与深部探测技术示范

本项研究得到国家“十三五”重点研发计划支持,系“深地资源勘探开采专项”2017年启动的重点项目之一,由中国地质调查局中国地质科学院矿产资源研究所牵头,来自自然资源部、中国科学院、教育部、大型石油国企等10家骨干单位以及多家协作单位参加,联合开展协同创新研究,充分体现“产研学用”密切融合。本项研究聚焦“特提斯东段中生代(三叠纪、侏罗纪)海相成钾作用与后期改造、青藏高原北部柴达木盆地深层富钾卤水迁移-分异-汇聚成矿机制”的关键科学问题和“深部含钾盐系‘双复杂’高精度地震成像技术、深部钾盐矿层(富钾卤水层)测井识别与地震预测技术”的关键技术问题,以柴达木西部和川东北两个重点成钾区为资源基地落脚点,兼顾其他含钾盆地研究,建立三维地质模型和成矿模型,完善海、陆相成钾理论,形成3 000 m以浅钾盐勘探成套技术能力,综合评价深部钾盐资源潜力,实施异常验证钻探,新发现1个大型钾盐资源基地,值得综合评价的有利成钾远景区3~4处,实现深部钾盐找矿突破和增储示范。值得强调的是,只有立足国内,突破海相,在中西部大中型叠合盆地古代海相蒸发岩地层中找到大规模海相可溶性固体钾盐矿床,方能从根本上扭转中国钾盐资源严重短缺的被动局面。令人欣慰的是,通过近10年的艰苦努力,我国海相钾盐取得了一系列成矿理论新认识和钾盐找矿新发现:创新提出了滇西南“二层楼”成钾模式,指出侏罗纪海相找钾新方向;在川东北宣汉普光地区发现三叠系海相可溶性“新型杂卤石钾盐矿”,开拓了四川盆地海相找钾新领域和新方向;在新疆库车地区发现埋深超5 000 m的钾石盐矿层,取得了库车坳陷海相找钾的实质性进展;创新提出“W型复底锅”成钾模式,在陕北奥陶纪海相盐盆发现厚层钾石盐矿化段,取得古陆表海型钾盐找矿重要新进展。至此,中国海相钾盐找矿崭露了突破的曙光。如何在这些新发现的基础上,进一步加大投入、深入研究,取得海相可溶性钾盐找矿的实质性突破,落实建成若干大型以上海相钾盐资源基地,将是“十四五”及以后时期中国钾盐的主攻方向。     

皖南大丘田金矿韧性剪切构造特征及其地质意义

皖南大丘田金矿与江西大背坞金矿同处障公山地体一条北东东向含金韧性剪切构造带上.大丘田金矿的金矿化与该构造带硅化(石英岩)脉的密度密切相关,且与脉的硅化及其伴生的黄铁矿化、毒砂矿化强度呈正相关关系.对比大背坞金矿,研究大丘田金矿的控矿构造对于皖南南部金矿找矿突破具有较大的地质意义.     

安徽六安城市建设用地地质环境适宜性评价

随着国家城市化进程的不断推进,土地资源的开发利用和规划日益增多,开展地质环境适宜性评价研究不容忽视.本文以六安市规划区为例,结合区内地质环境条件,采用"专家打分-层次分析"的方法综合确定各评价因子的权重值,采用敏感因子-模糊综合评价模型进行定量评价,为日后城市建设、土地资源开发和利用提供了良好的理论依据.     

青藏高原中部INDEPTH-Ⅲ剖面低速层研究

印度大陆板块北向碰撞及俯冲导致的青藏高原快速隆升,使得青藏高原内部的物质组成及构造演化更为复杂,其中之一高原内部的低速层分布特征及其构造成因尚不明确.藏北高原中部的班公湖—怒江缝合带两侧宽频带地震观测程度较高,为调查班公湖—怒江缝合带两侧低速层分布特征提供了良好的客观条件.本文选取了INDEPTH-III项目布置在班公怒江缝合带两侧的宽频带地震台站记录的远震数据,开展接收函数分析,通过时频域相位滤波提高信噪比,并利用接收函数复谱比非线性反演方法得到了台站下方一维S波速度结构.反演结果表明班公湖—怒江缝合带两侧地壳中低速层广泛分布,且横向不连续,埋深在20～40 km之间,部分地区在0～15 km的上地壳也出现低速层.上地壳内的低速层分布特征主要与地表区域构造及沉积层分布相关;中下地壳内的低速层分布不仅受到了地体边界的约束,且可能与后期青藏高原整体隆升相关.     

东昆仑山中段布尔汗布达山地区断裂特征及昆中断裂带南界讨论

布尔汗布达山西南缘属东昆仑造山带腹地,新太古代以来区域构造作用强烈。中二叠世,随着东昆仑地区多岛洋盆依次关闭,研究区形成数条近于平行的EW向深大断裂组合,构成昆中断裂带主体格架。通过研究分析与断裂相关的地形地貌、遥感影像、地球物理、岩石地层、变形变质、断裂结构组成、显微构造等,总结出主要断裂特征,并梳理了区内构造格架,针对尚未统一认识的昆中断裂带南界问题进行探讨,最终认为温冷恩断裂属昆中断裂带南界断裂。研究成果为进一步开展相关地质问题分析提供了依据。     

汕头市PM2.5的气象要素影响分析及预报研究

利用2014—2017年汕头市PM_2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM_2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM_2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP （Back-Propagation）人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM_2.5质量浓度预报模型。结果表明：与多数内陆城市不同,汕头市PM_2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM_2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM_2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM_2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关（相关系数为-0.143）;汕头市非汛期PM_2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水（暴雨以上除外）对PM_2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM_2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM_2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。     

基于数值预报模式的乡镇温度预报方法研究

利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。     

CAUSAL ANALYSIS AND NUMERICAL MODELING OF THE INSHORE INTENSIFICATION OF SUPER TYPHOON “HATO”

This paper comprehensively analyzes the characteristics and cause of the inshore intensification of super typhoon "Hato", the 13 th super typhoon in 2017. The aspects of typhoon structure, evolution of large-scale circulation and physical quantity field are analyzed using observation data from the Guangdong Automatic Station, Shenzhen Doppler Radar data, NCEP 1°×1° reanalysis data, NCEP 0.25°×0.25° sea surface temperature(SST) data, etc.Additionally, in order to investigate the influence of SST change on the intensity of "Hato", the WRF model and ECMWF 0.125°×0.125° reanalysis data are combined to conduct 3 sensitivity tests on"Hato". The results show that the favorable conditions for inshore intensification of "Hato"included the strengthening and westward extension of the subtropical high, continuous increase of low level moisture transport, an anomalous warm SST area north of 20°N in the South China Sea, an extreme divergence value in the northern South China Sea exceeding 6 ×10-5 s-1, and vertical environmental wind shear between 1.1 m/s-4.8 m/s. The intensity of"Hato"was very sensitive to changes in SST. When the SST rose or dropped by 2℃, the minimum central pressure of the typhoon changed by about 13 hPa or 11 hPa,respectively. SST indirectly influenced the intensity of the typhoon through affecting latent heat transport and sensible heat transport.     

NUMERICAL PREDICTION OF AN EXTREME RAINSTORM OVER THE PEARL RIVER DELTA REGION ON 7 MAY 2017 BASED ON WRF-ENKF

An ensemble Kalman filter based on the Weather Research and Forecasting Model (WRF-EnKF) is used to explore the effectiveness of the assimilation of surface observation data in an extreme local rainstorm over the Pearl River Delta region on 7 May 2017. Before the occurrence of rainstorm, the signals of weather forecasts in this case are too weak to be predicted by numerical weather model, but the surface temperature over the urban area are high. The results of this study show that the wind field, temperature, and water vapor are obviously adjusted by assimilating surface data of 10-m wind, 2-m temperature, and 2-m water vapor mixing ratio at 2300 BST 6 May, especially below the height of 2 km. The southerly wind over the Pearl River Delta region is enhanced, and the convergence of wind over the northern Guangzhou city is also enhanced. Additionally, temperature, water vapor mixing ratio and pseudoequivalent potential temperature are obviously increased over the urban region, providing favorable conditions for the occurrence of heavy precipitation. After assimilation, the predictions of 12-h rainfall amount, temperature, and relative humidity are significantly improved, and the rainfall intensity and distribution in this case can be successfully reproduced. Moreover, sensitivity tests suggest that the assimilation of 2-m temperature is the key to predict this extreme rainfall and just assimilating data of surface wind or water vapor is not workable, implying that urban heat island effect may be an important factor in this extreme rainstorm.