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The jumbo flying squid(Dosidicus gigas) population was surveyed with the help of Chinese squid jigging vessels off the Costa Rica Dome(4°–11°N, 90°–100°W) in 2009 and 2010. The daily catch of D. gigas in the two survey cruises ranged from 0 to 5.5 t and was mostly obtained from the areas bounded by 6°–9°N and 91°–94°W and by 6°30′–7°30′N and 96°–97°W. The sea surface temperature in the areas yielding the most catch ranged from 27.5 to 29℃. The sex ratio of the total catch was 3.75:1(female: male). The mantle length of the squid ranged from 211 to 355 mm(male) and from 204 to 429 mm(female) with an average of 297.9 and 306.7 mm, respectively. In the relationship of the mantle length(mm) and body weight(g) of the squid, there was no significant difference between sexes. The female and male were at a similar maturity, and most individuals are maturing or have matured with a few females being spent. The size(mantle length) and age at the first sexual maturity were 297 mm and 195 d in females, and less than 211 mm and 130 d in males, respectively. Most of the sampled stomachs(70.6%) had no food remains. The major preys of the squids were fish, cephalopods and crustaceans, with the most abundant Myctophum orientale and D. gigas. The preys in more than 65% of the non-empty sampled stomachs evidenced the cannibalism of D. gigas. The results improved current understanding of the fishery biology of D. gigas off the Costa Rica Dome, which may facilitate the assessment and management of relative fishery resources. 相似文献
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城市土地利用类型及格局的热环境效应研究——以上海市中心城区为例 总被引:12,自引:12,他引:12
以上海市中心城区为例,首先采用SPOT影象,人工解译出城市土地利用的类型,同时利用Landsat7卫星,ETM+影象的热红外波段反演每个像元内的陆地表面温度,分析陆地表面温度在不同土地利用类型之间的差异,进一步分析不同土地空间分布格局与地面温度之间的关系。研究结果显示:上海市地表温度具有明显中心城区高、郊区低的热岛效应存在;在城市不同土地利用类型上的表面温度具有显著性差异,两两之间的比较揭示,城市地面温度在大多数土地利用类型之间的差异是显著的。城市内部不同土地类型所产生的热环境效应不同;城市土地类型在空间布局上越复杂,其产生的热岛效应越明显。 相似文献
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近几十年来,青藏高原呈现显著增暖趋势,准确预估青藏高原未来气候变化对农业、生态系统、社会经济和人类生存与发展有着重要的科学意义。本研究基于CMIP6模式中18个模式在CO2浓度突然4倍(abrupt-4×CO2)强迫下的实验结果,运用气候反馈响应分析方法(CFRAM),研究温室气体强迫下青藏高原增暖响应、进行归因分析并讨论其模式间差异的来源。结果表明,高原地表增暖在很大程度上是温室气体强迫和正的水汽反馈造成的,并通过反照率反馈、云反馈以及地表热存储过程进一步放大,表面感热和潜热过程抑制了升温的幅度。其中,反照率反馈是造成青藏高原变暖比全球陆面平均增暖更强烈的原因。高原增暖响应的不确定性主要由云反馈贡献,其次是反照率反馈以及水汽反馈,但被感热和潜热过程削减。 相似文献
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红外和微波辐射计反演海表面温度的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了红外辐射计和微波辐射计测量海表面温度的原理,分析了它们各自在反演海表面温度时的差异。在全球范围的海表面温度的遥感监测中,红外辐射计和微波辐射计的遥感精度受到多种因素影响。传感器本身的噪音、算法反演精度、传感器分辨率、搭载卫星的全球覆盖率等自身因素使辐射计的探测资料产生差别;大气状况、海面风速、测量海洋不同深度海水的表征温度等外界因子也同时影响着红外辐射计和微波辐射计的遥感精度。了解红外波段和微波波段的辐射计在各方面的优劣,有助于发挥各自特长,有效提高卫星监测海表面温度的精度。 相似文献
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Trends of sea surface temperature and sea surface temperature fronts in the South China Sea during 2003–2017 总被引:2,自引:0,他引:2
The trends of the sea surface temperature(SST) and SST fronts in the South China Sea(SCS) are analyzed during2003–2017 using high-resolution satellite data. The linear trend of the basin averaged SST is 0.31°C per decade,with the strongest warming identified in southeastern Vietnam. Although the rate of warming is comparable in summer and winter for the entire basin, the corresponding spatial patterns of the linear trend are substantially different between them. The SST trend to the west of the Luzon Strait is characterized by rapid warming in summer, exceeding approximately 0.6°C per decade, but the trend is insignificant in winter. The strongest warming trend occurs in the southeast of Vietnam in winter, with much less pronounced warming in summer. A positive trend of SST fronts is identified for the coast of China and is associated with increasing wind stress. The increasing trend of SST fronts is also found in the east of Vietnam. Large-scale circulation, such as El Ni?o, can influence the trends of the SST and SST fronts. A significant correlation is found between the SST anomaly and Ni?o3.4 index, and the ENSO signal leads by eight months. The basin averaged SST linear trends increase after the El Ni?o event(2009–2010), which is, at least, due to the rapid warming rate causing by the enhanced northeasterly wind. Peaks of positive anomalous SST and negatively anomalous SST fronts are found to co-occur with the strong El Ni?o events. 相似文献
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利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF)。在此基础上,利用在预测长期、复杂、非线性变化的时间序列上具有显著优势的滑动自回归机器学习(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型开展GMST年际信号预测研究。结果表明:深度学习模型LSTM能很好地拟合并预测了长程相关性强的子序列(第2~6个IMF),而代表GMST年际尺度变化的IMF1则在一定程度上受到太平洋大西洋多重气候信号的影响和调制,因此进一步将3个气候指数作为预报前兆因子加入预测模型来更准确地预测IMF1的时间演变。通过利用多套GMST数据的对比,最终选定了考虑实时ENSO信息的LSTM(ENSO)模型来提前预测年际GMST信号,并预测2020年将有较大概率会成为史上最热的年份之一。 相似文献
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随着城市化进程的加快,城市热岛问题日益严重,对人类健康和城市可持续发展产生了巨大威胁。植被可有效遮蔽阳光直射,并通过蒸腾作用降低气温,是改善局部热环境的重要途径之一。开展植被对建筑物温度的调控效应的研究,对于理解城市热岛成因、缓解城市热环境恶化等方面都有重要意义。然而,当前研究往往是在遥感影像的基础上进行的,缺乏植被结构信息,同时,受制于有限的空间分辨率,研究大多在城市尺度下开展。在中小尺度上定量地研究植被冠层密度对建筑物温度的影响仍然具有一定挑战性。鉴于此,本文使用激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)获取的高分辨率冠层密度数据,在楼间尺度和街区尺度下开展圣罗莎市三维植被结构与单体建筑物表面温度之间定量关系的研究,分析不同尺度下植被冠层的降温特征及其在局部环境中的降温贡献。结果表明:植被对建筑物的降温作用与其周围的冠层密度有密切关系:冠层密度需达到17%才能起到有效的降温作用,其中在中小尺度上冠层密度分别高于30%和40%时,能最大限度发挥植被的温度调控功能;当冠层密度相同时,2个尺度下的温度变化显著不同:随着冠层密度的增加,街区尺度下的屋顶温度比楼间尺度下的屋顶温度平均下降了0.89 ℃;中小尺度下的屋顶温度变化不仅受到其周围植被结构的影响,还与整体热环境状况有关。本文的研究思路与结果有助于在有限的城区土地资源上合理规划绿地建设,构建可持续的人类宜居环境。 相似文献
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