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【目的】研究2021年春季北部湾北部近岸浮游植物叶绿素a(Chl-a)的分布特性及影响机制。【方法】对2021年春季北部湾北部近岸海域8个站位的现场Chl-a浓度与环境因子数据进行时空分析,利用matlab绘制等值线剖面图和相关性分析等手段,分析Chl-a的分布特征及其响应机制。【结果】1)Chl-a与海表温度(SST)的高值区均在三娘湾;2)SST、浊度(TUR)和氮磷营养盐为影响北部湾北部沿岸海域浮游植物生长的主要理化因子;3)防城港Chl-a和总溶解无机氮最大值存在9 d的显著滞后正相关,在廉州湾有显著滞后负相关,而在钦州湾有较好同步相关。【结论】2021年春季研究区域Chl-a时间变化主要受陆源输运、光照和不规则全日潮影响。不同区域Chl-a空间分布的影响因子有差异,防城港的藻类生长受营养盐限制;高营养盐的廉州湾水体因高TUR光照减弱,藻类受光限制;钦州湾和三娘湾的藻类均不受营养盐和光限制,且三娘湾的SST相对更适宜生长,该区初级生产力最高。 相似文献
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热带西太平洋热状况年代际和年际变化特征分析 总被引:3,自引:0,他引:3
采用谐波分析和EOF分析方法,对比研究了暖池区域表层热状况(海表温度距平SST'表征)和浅层热状况(热含量距平HS'和次表层海温距平ST'表征)在1月和7月的年代际、年际尺度时空特征.分析结果表明:⑴不同季节的年代际、年际尺度SST'和HS'都存在两个显著模态,HS'1月的年代际、年际尺度结构最简单,而SST'7月的年代际和1月年际结构最复杂;⑵ 1970年代末和1980年代初发生的年代际跃变HS'晚于SST', 且SST'(HS')呈增温(减少)趋势;⑶ HS'的年际异常与ENSO关系密切,而SST'与ENSO关系不显著. 相似文献
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江苏夏季气温异常的时空变化特征 总被引:3,自引:4,他引:3
利用中国160气象观测站1951-2005 年和江苏省59气象观测站1961-2004年的月平均气温资料, 在分析江苏气温变化的季节-年际变化特征的基础上, 重点分析了江苏夏季气温的年际、年代际变化的时间和空间特征.发现:江苏夏季气温1970s到1990s前期基本上处在一个偏凉期,1960s及1990s中后期以后基本上处在一个偏热期;江苏夏季气温异常存在显著的准6 a、准9 a的年际周期和以16 a为中心的年代际周期;江苏夏季气温趋势自西北向东南呈现正负正的位相分布特点,即江苏西北部和东南部地区夏季气温呈现升高的趋势,其它地区呈现降低的趋势. 相似文献
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土地利用变化在空间维和时间维上是一个渐进的、不确定的复杂过程,而模糊理论正是解决不确定性现象的一种合适的方法,所以尝试运用模糊推理理论对土地利用变化进行深入的探讨.以江苏省南通市崇川区为研究区,建立了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的土地利用变化模糊推理模型.通过利用ANFIS训练获得模型的隶属函数及参数.并运用该模型对研究区进行土地利用变化的模拟和预测.研究结果表明,通过利用ANFIS建立的模型,基本上可以模拟研究区复杂而不确定的土地利用变化过程,同时ANFIS可以有效地简化模糊推理模型结构,使得模型更具灵活性.因此,为土地利用变化模拟提供了另一种可行的解决思路. 相似文献
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多维动态地图中时态信息可视化 总被引:5,自引:0,他引:5
讨论了当前有代表性的时态信息数据模型,例如快照模型和更新模型、三维/四维模型、基于事件的时空数据模型等;总结和归纳了地理要素和现象的时空变化形式,如出现和消失、周期性或渐变性的变化、空间上的移动,以及上述几种情况的组合形式等;在此基础上提出了时态信息的地图表达方法,包括基于栅格图像的地图动画、点状要素分布的变化、线状要素的变迁、线状路径自动生成、面状要素随时间推移、面状要素分布的连续变化等,并在"国家自然地图集电子版"中予以实践.此外,还设计了与时态变化相适应的动态用户交互工具和动态符号. 相似文献
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以准格尔丘陵沟壑区五分地沟流域为研究区,应用彩红外航片和IKONOS卫星影像,绘制了1987、2002年土地覆盖/植被类型图,并数字化基于地面土地利用调查绘制的1979年土地利用图.利用景观格局指数,评价了研究区土地覆盖/植被空间格局现状及土地覆盖类型动态变化;并以ETM 数据为信息源,绘制了2002年土地覆盖/植被类型图.研究表明:2002年研究区土地覆盖/植被呈现出一个耕地、草地、人工乔木林和人工灌木林以及种植稀疏灌木的草地高度镶嵌的景观格局特征;20年内土地覆盖类型发生了显著的变化,景观异质性增强.基于研究区景观的高度破碎化,绘制小流域精细尺度土地覆盖图,高空间分辨率遥感数据十分必要. 相似文献
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利用非线性局部Lyapunov指数和条件非线性局部Lyapunov指数定量估计了季节内印度洋-西太平洋对流涛动(IPCO)和实时多变量Madden-Julian指数(RMM指数)可预报期限,量化了季节内IPCO对S2S尺度大气可预报性的贡献,深入研究了季节内IPCO演变下S2S尺度可预报期限空间分布的变化规律。结果表明:(1)与RMM指数相比,季节内IPCO指数可预报性更强,可预报期限达到31天左右,比RMM指数高出2周以上;(2)印度洋-西太平洋区域S2S尺度大气可预报性最强,可预报期限达到30天以上,其中季节内IPCO是该地区的主要可预报性来源之一,其贡献达到6天,占总可预报期限的25%以上;(3)随着季节内IPCO的演变,印度洋-西太平洋地区S2S尺度大气可预报性有空间结构变化,表现为可预报期限异常的传播和振荡。S2S尺度大气可预报期限正负异常沿季节内IPCO传播路径,一支以赤道中西印度洋为起点北传至印度半岛,一支向东传播,经过海洋性大陆到赤道西太平洋后向北传播,到达日本南部。同时,可预报性异常的传播在在东印度洋和西太平洋表现出反向变化的特征,形成东西两极振荡,当季节内IPCO向正位相发展时,东印度洋具有更强的可预报性,西太平洋具有更弱的可预报性,反之亦然。季节内IPCO的发展(衰退)可使东印度洋(西太平洋)S2S尺度大气可预报性更强,表明模式预报技巧对此具有更大的提升空间。 相似文献
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利用水波动力学中的浅水Stokes波理论建立了随机波统计模式,并由此导出了浅水非线性海浪的波高概率分布函数.所导出的以浅水波陡和浅水因子作为参数的波高概率分布在物理上更为合理.这两个参数既可作为控制波高分布函数变化的参量,又能通过它们体现波高分布偏离瑞利分布的程度.新的波高分布克服了瑞利分布大波预报过高,而众值预报过低的不足之处;同时也使得小概率对应的波高值比瑞利分布预报的为低.浅水波陡的作用与深水情况类似,而浅水因子的作用则体现在分布众值对应的波高随着浅水因子的变小而逐渐降低以及浅水波浪分布更为集中等方面.资料验证表明,本文结果更具合理性. 相似文献