Heavy metals content and distribution in the surface sediments of the Guangzhou section of the Pearl River,Southern China

The long-term industrialization and urbanization of Guangzhou city may lead to heavy metal contamination of its aquatic sediment. Nevertheless, only few studies have been published on the distribution and contamination assessment of heavy metals in this urban river sediment. Thus, the major objective of this study was to quantitatively assess contamination of heavy metals and their chemical partitioning in the sediments of the Guangzhou section of the Pearl River (GSPR). Surface sediment samples were collected at 10 sites in the main river and 12 sites in the creeks of the GSPR. The total content of Cd was determined by graphite furnace atomic adsorption spectrometry (GF-AAS), and content of Cr, Cu, Pb and Zn was determined by inductively coupled plasma atomic emission spectrometry (ICP-AES). The chemical partitioning of these heavy metals in the sediments of the main river was determined by the sequential selective extraction (SSE) method. Results indicated that the average total concentrations of Cd, Cr, Pb, Cu and Zn in the sediments of the main river were 1.44, 63.7, 95.5, 253.6 and 370.0 mg/kg, respectively, whereas they were 2.10, 125.5, 110.1, 433.7 and 401.9 mg/kg in the sediments of the creeks. The sediment at M4 and C9 sites was heavily contaminated with about 8 and 11 of toxic unit, respectively. Cr, Cu, Pb and Zn were mostly bound to organic matter and in the residual phase, whereas Cd was mostly associated with the soluble and exchangeable phase and the residual phase. The mobility and bioavailability of Cd, Zn and Cr in the sediments of the main river were relatively higher than Cu and Pb, due to higher levels in the soluble and exchangeable fraction and the carbonate fraction. The potential acute toxicity in the sediments of the main river and creeks was mainly caused by Cu contamination, accounting for 21.7–37.1% and 16.9–46.3% of the total toxicity, respectively, followed by Zn and Pb. Adverse biological effects induced by heavy metals would be expected in the sediments of the GSPR. Therefore, the sediments of the GSPR, especially at M4 and C9 sites, need to be remediated to maintain aquatic ecosystem health.     

山东夏季降水与西太平洋暖池区海洋热状态及夏季风异常

山东省东接太平洋，西连欧亚大陆，受海洋和大陆的影响，季风气候特点相当显著，常导致严重旱、涝灾害。山东全年降水主要集中在夏季，6~8月降水占全年降水的60%以上。其原因主要是受西太平洋副热带高压和夏季风活动的影响。副热带高压的增强和北伸与梅雨锋的位置和强度变化对山东夏季降水有直接作用，其夏季降水的年际变率较大，是旱、涝频发的省份。 我国旱涝变化与太平洋海洋热状况有着极为密切关系(翁学传等，1994)。El Nino现象对气候的影响更加引起了海洋气象学家对海洋变化的高度重视。他们分析了El Nino现象和太平洋海表温度(SST)与山东夏季降水的关系(如:奚秀芬，1988；卢金墀，1982；张苏平等1999)，但对比降水分布发现无论是 El Nino发生的当年还是次年，降水距平百分率的零线均从山东中部通过。我国夏季降水主要受三种类型雨带控制。由于山东处于一类雨带(华北多雨)和二类雨带(江淮多雨)的转换地带，近40年的降水资料分析表明，三种类型雨带在山东夏季降水正、负距平年出现率几乎均等。因此，山东夏季降水的变化有其特殊性，需要从多方面进行研究。 西太平洋暖池是全球海温最高的海域，也是全球海气能量交换总量最大的区域。它的存在和变化对北半球夏季气候异常有着重要作用。西太平洋副热带高压的变化与西太平洋暖池面积大小有密切关系(李万彪等，1998)，20世纪70年代末以来的西太平洋副高增强也与这一时期暖池的跃变有关(赵永平等，2002)，暖池及其上空的对流活动的异常影响着西太平洋副高的变化和我国雨带的位置(黄荣辉等，1992，1994)，由此所激发的大气遥相关波列可波及西欧和北美。最近的研究也表明，冬、春季暖池区热含量的变化对南海夏季风爆发早、晚有重要影响(Chen et al.，2001)。当西太平洋暖池区海洋热含量高时，南海夏季风爆发早，反之则爆发晚。这对我国夏季季风雨的变化研究有重要意义，而且也必将对山东夏季旱涝产生重要影响。 本文作者通过对山东夏季降水资料的分析，对山东夏季降水时空变化及其与西太平洋暖池区域海洋热状态及副热带环流和夏季风变化的关系和影响的可能过程进行了探讨。     

北太平洋冬季大气年代际振荡及其相关的SST变化

20世纪60年代， Namias(1969)就发现北太平洋海平面气压(SLP)存在10a以上长周期的变化，这种变化与北美冬季气温异常密切相关。70年代以后，又有人(White et al.，1972； Trenberth，1990； Trenberth et al.，1994)对上述变化作了进一步的验证，并指出1976年以后北太平洋的SLP异常偏低，即阿留申低压异常偏强。以阿留申低压为主要活动中心的大气年代际振荡被称为北太平洋涛动(NPDO)，它与北大西洋涛动(NAO)一起构成年代际气候变动最重要的观测依据，北太平洋年代际振荡的机制也引起了人们的广泛兴趣。作为大气运动的缓变下垫面强迫之一的海表面温度(SST)，它的异常变化对年际气候的显著影响已被公认(Wallace et al.，1981，1998)，由此推断，其对年代际时间尺度气候变化的影响可能也不可忽视。众所周知，SST年际变化最显著区位于赤道中东太平洋(如Nino 3区)，而与北太平洋年代际振荡显著相关的SST变化(时间变化和空间分布)又如何呢?作者就这一问题，分析了北太平洋大气环流年代际振荡的时、空变化特征，并揭示了与之相关的SST变化的时间变化和空间分布。     

东北地区积雪反照率特性

利用2017年12月至2018年3月在东北地区获取的82个观测点的积雪反照率数据,从积雪反照率的时序差异、空间特点、影响因素三个方面开展了积雪反照率时空特点研究。结果表明：（1）在时间上,随着积雪积累时间的增加,积雪反照率逐渐降低,最大下降速率为0.003 d^-1。（2）在空间上,积雪反照率在东西方向差异显著,大兴安岭东西两侧地区的积雪反照率均值分别为0.679和0.751;在同一地区内,积雪反照率在雪表层含水量、雪粒径等因素影响下也存在一定差异,大兴安岭西侧地区的积雪反照率北低南高,大兴安岭东侧地区的积雪反照率北高南低。（3）耕地上的农作物留茬对积雪反照率影响较大,短时间内天气变化对积雪反照率影响较小。     

SRRG-MRF的SAR海冰图像分割算法

针对SAR海冰图像受相干斑噪声影响严重, 提出采用相干斑抑制区域生长模型的区域MRF(SRRG-MRF)分割算法。SRRG区域模型包括构建图像的相干斑抑制区域化表达和基于区域的灰度相似性进行区域生长两个部分,其中相干斑抑制的区域化表达由相干斑抑制的双边滤波(SRBF)算法和分水岭变换构成, 该模型在相干斑噪声严重的情况下, 能够有效抑制过分割和对目标边缘准确定位, 并防止MRF分割优化陷入局部最小值, 减少误分割。将SRRG区域模型与MRF相结合, 能够大幅度减少优化搜索空间, 获得准确的分割结果。采用不同视数的SAR海冰合成图像和由RADARSAT-2及SIR-C获取的SAR海冰真实图像进行测试, 结果表明: 与已有区域MRF分割算法相比,本文算法能够有效提高分割准确性。     

阿尔金北缘地区韧性剪切带型金矿床构造控矿解析

韧性剪切带型金矿是一种成矿机制与控矿因素都与韧性剪切带及其演化密切相关的金矿床类型。阿尔金北缘地区不同层次剪切带发育,金矿床受韧性剪切带控制明显,在区域上,韧性剪切带控制金矿床(点)的分布;在矿床范围内,韧性剪切带及其演化过程中形成的韧脆性剪切带既是唯一的赋(含)矿构造,也对矿化带、矿体的形态、产状、规模及分布起决定性的控制作用;压扭性韧性剪切变形特点决定了金矿化类型以蚀变糜棱岩型为主,交代蚀变作用发育。含矿构造裂隙以P型为主,少量D型和R型,个别为R~1型和T型;构造变形所引发的动力分异作用及其形成的动力变质热液是金矿成矿流体的主要来源之一,这与地球化学和成矿流体包裹体研究显示的大平沟金矿床成矿物质主要来源于变质岩、成矿流体有相当部分来源于变质水的特征相吻合。结合糜棱岩磁组构研究,发现磁各向异性度P值与金元素含量呈负相关关系,说明构造变形早于金矿化蚀变作用,这种时序关系进一步佐证了韧性剪切带型金矿床的成矿模式。即大面积的韧性变形构造动力分异作用形成的含金热液不是就地原位矿化,而是向上迁移并集中到范围比较窄小的韧-脆性或脆性裂隙中才发生金元素富集,最终形成金矿床。     

康定白土坎滑坡特征及防治对策

根据现场调查、测绘、勘探、试验和监测成果,简要阐述四川省康定域白土坎滑坡复活变形的环境献质条件和基本特征、成因机制、稳定状况和危害程度、并提出相应的防治对策。     

autologistic方法在湖南张家界市土地利用格局模拟中的应用(英文)

Nowadays,spatial simulation on land use patterns is one of the key contents of LUCC.Modeling is an important tool for simulating land use patterns due to its ability to inte-grate measurements of changes in land cover and the associated drivers.The conventional regression model can only analyze the correlation between land use types and driving factors, but cannot depict the spatial autocorrelation characteristics.Land uses in Yongding County, which is located in the typical karst mountain areas in northwes...     

基于道路网络分析的Voronoi面域图构建算法

提出一种基于网络分析的Voronoi面域图和加权Voronoi面域图构建算法。鉴于道路网络在城市中心地、公共设施引力传导与功能覆盖上的重要作用,采用网络最短路径距离分析和最短路径时间分析构建的Voronoi面域图可以模拟出中心功能的辐射影响范围空间划分的实际情形,进而为空间分析和空间优化提供有力支持。算法过程主要包括:设施邻近道路结点检索和分界结点计算;基于网络最短路径分析Dijkstra算法和分界结点计算的网络Voronoi划分;基于空间离散化、邻近道路分析的空间Voronoi划分及其矢量化处理算法。计算实验结果表明本文提出算法可靠和高效,能够模拟出具有预期精度和形态复杂的网络Voronoi面域图形。     

优化子空间SVM集成的高光谱图像分类

随机子空间集成是很有前景的高光谱图像分类技术,子空间的多样性和单个子空间的性能与集成后的分类精度密切相关。传统方法在增强单个子空间性能的同时,往往会获得大量最优但相似的子空间,因而减小它们之间的多样性,限制集成系统的分类精度。为此,提出优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法。该方法采用支持向量机(SVM)作为基分类器,并通过SVM之间的模式差别对随机子空间进行k-means聚类,最后选择每类中J-M距离最大的子空间进行集成,从而实现高光谱图像分类。实验结果显示,优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法能够有效解决小样本情况下的Hughes效应问题;总体精度达到75%–80%,Kappa系数达到0.61–0.74;比随机子空间集成方法和随机森林方法分类精度更高、更稳定,适合高光谱图像分类。