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A Lagrangian tracer model is set up for Hangzhou Bay based on Coupled Hydrodynamical Ecological model for Regional Shelf Sea
(COHERENS). The study area is divided into eight subdomains to identify the dominant physical processes, and the studied periods
are March (the dry season) and July (the wet season). The model performance has been first verified by sea-surface elevation
and tidal current observations at several stations. Eight tracer experiments are designed and Lagrangian particle tracking
is simulated to examine the impact of physical processes (tide, wind and river runoff) on the transport of passive tracer
released within the surface layer. Numerical simulations and analysis indicate that: (1) wind does not change the tracer distribution
after 30 days except for those released from the south area of the bay during the wet season; (2) the tide and the Qiantang
River runoff are important for particle transport in the head area of the bay; (3) the Changjiang River runoff affects the
tracer transport at the mouth of the bay, and its impact is smaller in the dry season than in the wet season.
Supported by the Natural Science Foundation of China (No.40576080); National High Technology Research and Development Program
of China (863 Program, No. 2007AA12Z182) 相似文献
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杭州湾地波雷达观测的海流数据取样率分析 总被引:1,自引:0,他引:1
根据杭州湾口区两台地波雷达5个半月观测的资料,对其中的3 189个有效观测时次的海流数据取样率(CSR)在空间和时间上的变化规律进行了分析,结果表明,在两台雷达波交叉观测的中心区域各测点的地波雷达观测的海流数据取样率高于外围区域,在中心区域海流数据取样率可达98%以上,向外围区域海流数据取样率逐渐平缓递减,到边缘区域海流数据取样率仅在20%以下;地波雷达观测的海流数据取样率有明显的日变化,白天海流数据取样率明显低于夜间;17时海流数据平均取样率达到最低值(约49%),然后很快上升,至02时达最高值(约74%),然后再缓慢下降至17时为止。同时在10时和20时地波雷达观测的海流数据取样率呈现两个相对低值点,可能与人们在这两个时段通讯繁忙所造成的干扰有一定的关系。海流流速对地波雷达观测的海流数据取样率也有较大影响,呈负相关,流速大时海流数据取样率比流速小时的要低,在海流数据取样率大于98%的中心区域,流速和海流数据取样率的相关系数小于-0.8,在海流数据取样率大于60%的区域,流速和海流数据取样率的相关系数小于-0.6,体现明显的相互关联。地波雷达观测的海流数据取样率和潮汐有着每日4次的良好相干,而似乎和风没有显著的关系。希望这些分析对地波雷达以后的推广使用能积累一些经验和参考意见。 相似文献
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潮沟成因类型及其影响因素的探讨 总被引:14,自引:0,他引:14
潮沟是潮坪上最活跃的微地貌单元。从成因角度分出了滩面水流冲剧型、潮流辐聚侵蚀型、陆源水流侵蚀继承型和泻湖广海间潮流侵蚀型等四种潮沟类型。根据各地潮沟发育程度的明显差异,提出了影响潮沟发育的七个重要因素。 相似文献
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本研究根据2017年8月和2018年8月在东海北部杭州湾和三门湾大型底栖动物的拖网采集资料,对这两个海域的大型底栖动物群落结构和多样性进行了研究。杭州湾的10个站位和三门湾的6个站位共获得61种大型底栖动物,其中甲壳动物最多(22种),其次是鱼类(20种)、软体动物(14种)、棘皮动物(2种)、刺胞动物(2种),多毛类最少(1种)。杭州湾大型底栖动物优势种出现3种,三门湾出现8种,脊尾白虾Palaemoncarinicauda是两个海域唯一的共同优势种。相比2017年,杭州湾和三门湾在2018年鱼类的种类和数量都有明显的增长。根据大型底栖群落的多样性指数,杭州湾不同区域的生物多样性差异较大,而三门湾则较为平均。对杭州湾和三门湾大型底栖动物进行聚类分析和nMDS排序分析,结果表明,杭州湾不同站位大型底栖动物相似度低,Q8、Q9、Q10站位群落结构与三门湾的站位更为接近,三门湾的底栖群落在2017年和2018年存在较大差异。杭州湾和三门湾大型底栖动物群落的变化可能与环境因子、人类活动、厄尔尼诺事件等的变化相关。 相似文献
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