在恶劣条件下的气象测量

在恶劣条件下的气象测量＠毛祖松在恶劣条件下的气象测量毛祖松编译目前应用在气象服务领域的测试设备，象涉及到无人场所、船只、灯塔、天线塔和隔离地带的，就是在我们的物力和预算仍停留在原有水平甚至更糟的情况下，也必须满足其规范化要求。现在设备的寿命周期和费用变得越...     

海滩均衡剖面的概念及相关问题的讨论——以日照实测海滩剖面为例

海滩均衡剖面是海洋动力和海滩泥沙充分作用下的一个具有统计意义上的相对均衡的海滩形态，绝对意义上的、理想的均衡海滩剖面在自然界是难以找到的，而统计意义上的海滩均衡特征可以满足海岸变化和海滩过程研究需要，海滩均衡剖面的形态主要受控于国海滩泥沙的粒度特征，该剖面的形态指数是海滩泥沙沉降速率的函数，海滩粒度越粗，海滩坡度越陡，本文研究的日照海滩存在统计意义上的均衡剖面，由于海滩沉积物粒度具有明显的分带特征，海滩剖面不是一个理想的均一平面，而是由与海滩泥沙粒度相适应的两具均衡剖面组成，这两段海滩的表层粒径分别为4.8φ和7.5φ，观测剖面的海滩形态指数分别为0.075和0.015，理论海滩形态指数分别为0.077和0.02,理论值和观测值有很好的一致性。     

对海南岛南岸古珊瑚后报海温研究的几点看法

海南岛南是研究古珊瑚后报古海温的理想场所之一。根据近海现今海温与珊瑚生长率季节变化的特点，指出开展古珊瑚地化指标后报海面温度（ＳＳＴ）研究时，应尽可能采用先进取样技术进行小样品取样，应开展珊瑚生长模式研究，注意ＳＳＴ变化中数年平均值与气候平均值的差值范围，建议重视近数在年冬季ＳＳＴ后报工作。     

黄海大头鳕幼鱼的生长和分布特征

作为黄海的代表性冷温性鱼类,大头鳕(Gadus macrocephalus)的资源量近年逐渐上升趋势,其中幼鱼所占比重较大,种群丰度及补充都受到黄海冷水团的影响,作为2龄性成熟鱼种,探究其当年生和非当年生幼鱼分布和生长的季节变化及与黄海冷水团的关系对了解大头鳕的资源变动有重要意义。本研究基于2016年10月、2017年5和8月的调查结果,分析了黄海冷水团存在时期的海洋环境特征与大头鳕幼鱼分布及生长特征的关系。研究显示,春季,幼鱼主要分布于青海渔场、石岛渔场和连青石渔场,非当年生幼鱼和当年生幼鱼随栖息地水深分别呈东西两区块分布。夏季,幼鱼主要位于122.00°E以东、底温低于10℃的黄海中部较深海域,有少部分分布于黄海北部,这与黄海冷水团强盛时期南北低温中心的位置有关。秋季,黄海北部大头鳕幼鱼的渔获量明显减少,仅在石岛渔场和连青石渔场大头鳕的种群密度仍较高。广义相加模型(Generalized Additive Models, GAM)分析结果显示,温度和盐度对大头鳕幼鱼的资源丰度指数(单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort, CPUE))有显著影响,当栖息地水域盐度在31.90和32.80附近,底温在8.5℃左右时,大头鳕幼鱼的CPUE较高。体长-体重关系显示,春季,幼鱼呈负异速生长,夏秋季呈正异速生长,黄海冷水团强盛时期较高的有机质含量及初级生产力造成的丰富饵料可能是导致大头鳕夏秋季b值较高的原因,因此黄海冷水团的季节变化对大头鳕的分布和生长均有显著影响。     

唐山南堡开发区排污海域沉积物中重金属含量的调查研究

本文从唐山南堡开发区污水排海工程建设的需要出发，对排污海域沉积物中Ｃｕ，Ｐｂ，Ｃｄ，Ｈｇ，Ｚｎ和Ｃｒ６种重金属的含量及分布特征进行了调查研究，为污水排海工程的建设及开发区沿海海洋环境保护提供了基础性研究资料。     

ZQA2—1型海洋水文气象监测系统

海洋水文气象监测是海洋环境研究和海洋开发的基础工作,而现代化的仪器设备又是提高监测水平的有效工具。ZQA2-1型海洋水文气象监测系统是以微型计算机为核心的自动监测装置。它可以自动、定时,长期地将所监测的海洋水文、气象要素进行打印和存贮,为用户提供实时和历史的资料。本文介绍了该系统的技术性能指标、基本构成与工作原理、应用程序等内容,并对其中有些技术问题作了较详细地论述。     

遥感和GIS支持下的分布式融雪径流过程模拟研究

基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,设计和构建了一个分布式融雪径流模型,整个分布式融雪径流过程的模拟计算基于能量平衡和水量平衡,由分布式栅格融雪过程、分布式栅格产流过程以及分布式栅格汇流过程组成,融雪以及产汇流过程全部基于栅格尺度,全面实现了融雪过程的分布式模拟.分布式栅格融雪过程中对"度日法"加以改进,引入了"单元时段"的概念,从而得到了"度分融雪模型";针对融雪过程中颇为复杂的冻融反复性难题,提出了旨在解释积雪冻融反复性物理机制的"冻融系数"的重要概念,对于准确把握融雪过程的物理机制具有重要意义.同时基于GIS开发了分布式融雪径流模拟系统,为分布式融雪径流模型的运行提供了平台和技术支持,二者均为融雪洪水预警决策支持系统的核心模块部分.基于由MODlS等遥感数据得到的积雪信息、地表温度等下垫面信息,基础地理信息数据如DEM及其空间分析数据和大量野外同步观测数据(积雪信息、气象数据),对典型研究区新疆军塘湖流域2006年春季典型融雪期(2006-03-06,11:00-2006-03-10,11:00)内的洪水过程进行了模拟,模拟结果精度较高,平均精度0.82,达到了融雪洪水预警预报的业务需求标准.     

FPAR的Monte Carlo模拟研究

FPAR (fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the canopy)是植被冠层阻截太阳光合有效辐射的比例,是遥感估算陆地生态系统植被净第一性生产力(NPP)的重要参数.利用Monte Carlo方法模拟光子在植被冠层中的辐射传输过程,以植被冠层二向反射分布函数的模拟来验证模拟的正确性;在此基础上对400-700nm光合作用波段范围内的植被叶片吸收光子辐射比例的FPAR进行模拟.FPAR的Monte Carlo模拟结果,揭示了FPAR与太阳天顶角及植被冠层参数之间的关系.     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。