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131.
台风对海洋叶绿素a浓度影响的定量遥感初探 总被引:5,自引:1,他引:4
研究台风对海洋水色环境的影响,是目前海洋遥感技术又一应用领域。由于台风期间天气恶劣,遥感资料较少,国际上主要针对个别典型台风,研究其对海表温度、海洋叶绿素a浓度及初级生产力的影响,很少通过遥感资料系统地对这一影响进行定量分析和建模。自2000到2007年,过境中国近海以及西北太平洋海域台风近百次,作者通过系统地分析这期间MODIS,SeaWiFS的3A级叶绿素a浓度数据,结果发现:(1)台风促进了相应海域叶绿素a浓度的大幅增长,总体上平均增长约1.426倍,个别区域在5倍以上,同时,该增长一般延后3~6d,在7~10d后恢复到原来的水平;(2)进一步对这些数据进行一元统计线性回归,发现叶绿素a浓度增长比(Rchl-a)与台风影响因子(Tsub>w)满足如下关系:Rchl-a=0.0012Tsub>w+1.017,其相关系数达0.8;(3)台风期间叶绿素a浓度与无台风时叶绿素a浓度之间有很强的线性关系,其关系满足:Cchl-a=1.2367C0chl-a+0.0636,且相关系数高达0.98。这一初步研究结果对进一步通过遥感手段深入研究台风对海洋水色环境的影响有借鉴意义。 相似文献
132.
镉和汞两种重金属离子对四角蛤蜊的急性毒性 总被引:7,自引:1,他引:6
采用毒理学实验方法,比较研究了Cd~(2+)和Hg~(2+)对四角蛤蜊(Mactra veneriformis Reeve)急性毒性效应的差异,以期为进一步评价重金属离子对四角蛤蜊的毒性效应和作用机理等提供理论依据.死亡概率单位和实验液浓度对数的线性回归分析表明,Cd~(2+)对四角蛤蜊在24、48和96 h的半致死浓度(LC_(50))分别为15.961、5.149和2.383 mg/L,Hg~(2+)的LC_(50)分别为3.714、0.607和0.207 mg/L;Cd~(2+) 和Hg~(2+) 对四角蛤蜊的安全质量浓度分别为0.023 8 mg/L和0.002 1 mg/L,分别是我国渔业水质标准(GB11607-89)限定量的4.76倍和4.02倍. 相似文献
133.
城镇地籍数据的有效分类与正确组织是地籍数据库规范建立和正常运行的前提条件。本文提出了基于地籍要素规则的分类方法,按照地籍数据的表达类型,描述了宗地背景图形数据、宗地图形数据、测量控制点数据、属性数据和档案数据的各个要素定义和编码规则。以成都市地籍数据库的建设为实例,根据各种来源的地籍数据分别开展了不同类型地籍数据的快速分类与入库工作。 相似文献
134.
135.
无定河流域不同地貌区水沙过程对比 总被引:8,自引:5,他引:3
为了查明人为影响程度较低时期无定河流域内不同地貌区的水沙过程及其变化规律,选取1970年以前一段时期该流域内风沙区和黄土丘陵沟壑区河流的有关水文站的水文泥沙实测数据进行对比分析。结果表明,风沙区河流的流量变率较黄土丘陵沟壑区的小;风沙区河流的含沙量远小于黄土丘陵沟壑区河流的含沙量。黄土丘陵沟壑区河流具有极高的输沙率,而风沙区河流的输沙率微不足道。风沙区和黄土丘陵沟壑区河流的产流模数基本相近,但产沙模数非常悬殊,前者的产沙模数很小,为118.58~725.38t /km2 · a,而后者的达到1879.36~25112.15t /km2 · a。显然,无定河流域黄土丘陵沟壑区的河流是侵蚀产沙的主要来源区,因而是水土保持工作的重点区域。 相似文献
136.
中国制造业的地理集聚与形成机制 总被引:27,自引:4,他引:23
基于第一次经济普查资料,深入探讨了中国制造业的地理格局。通过计算不同地理尺度下的制造业产业分布基尼系数和Moran's I 系数,发现中国制造业高度聚集在珠三角、长三 角以及环渤海地区,在华北、东北、四川以及两湖地区有一些连片分布;空间尺度越小,产业划分越细,制造业在空间上越集中,省市县尺度的产业地理集中程度显著相关。基于比较 优势、全球化和制度分权以及集聚经济等相关理论,本文构建了考察影响产业地理集聚因素 的计量模型。统计分析表明,由于接近资源优势,农产品投入较多的产业较分散,金属矿物投入较多的产业较为集中,非金属矿物依赖性产业在四位数层次集中,在三位数层级显著分散。利用外资和参与国际贸易有利于产业地理集聚,区域分权促使制造业分散布局,在省级 层次尤为显著。集聚经济显著推动制造业地理集聚,但在县级层次更为重要。高技能劳动力比重较高和外部科研力量依赖性产业则较为分散,产业联系没能促进中国产业的地理集聚, 可能与地方保护和模仿政策等反市场力量有关。研究表明,空间尺度和经济转轨引致的制度变化对于理解中国制造业地理格局非常重要。 相似文献
137.
珠穆朗玛峰地区雪冰中重金属浓度与季节变化 总被引:4,自引:0,他引:4
对2005 年9 月采自珠穆朗玛峰北坡海拔6523 m 的东绒布冰川积累区一批雪坑样品中重金属Ba, Co, Cu, Zn 和Pb 的浓度利用电感耦合等离子体质谱仪进行了测试, 重金属浓度范围分别为(pg/ml); Ba2~227、Co2.8~15.7、Cu 10~120、Zn29~4948、Pb14~142。并利用气体稳 定同位素质谱仪MAT-252 对样品稳定氧同位素比率(δ18O) 进行了测试, 雪坑样品对应的时间为2004 年夏到2005 年秋, δ18O和重金属元素的浓度都存在着季节变化特征。在夏季风期间δ18O 值和重金属元素的浓度都很低,而在非夏季风期间δ18O值和重金属元素浓度升高,反映了不同的水汽来源对重金属浓度季节变化的影响及其环境意义。Co, Cu, Pb, Zn 的地壳富集系数(EFc) 分别为: 3.6、27、33、180, 表明该地区Pb, Cu, Zn 已经受到了人类活动的污染, 其中Zn 受到的污染最大。 相似文献
138.
139.
利用2014—2020年河北沧州逐小时气象与环境监测数据,对沧州市臭氧(O3)污染加剧现状及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:(1)沧州地区O3污染呈加剧态势,且O3已上升为该地区首要污染物;O3污染集中出现在5—9月,O3质量浓度日变化呈单峰单谷型,最大浓度出现在16:00前后;(2)5—9月O3日最大8 h平均质量浓度(简称“O3-8 h”)所处时段,平均气温、最高气温、相对湿度、总辐射辐照度与O3质量浓度的相关性较好,本站气压、水汽压和平均风速与O3质量浓度的相关性未通过显著性检验;(3)5—9月O3-8 h时段,当同时满足8 h平均气温高于30.9℃、最高气温高于32.7℃、平均相对湿度低于42.1%、平均总辐射辐照度高于505.8 W·m-2时,出现O3污染的概率达84%;(4)气象因子不是O3 相似文献
140.
Abstract The study of sediment load is important for its implications to the environment and water resources engineering. Four models were considered in the study of suspended sediment concentration prediction: artificial neural networks (ANNs), neuro-fuzzy model (NF), conjunction of wavelet analysis and neuro-fuzzy (WNF) model, and the conventional sediment rating curve (SRC) method. Using data from a US Geological Survey gauging station, the suspended sediment concentration predicted by the WNF model was in satisfactory agreement with the measured data. Also the proposed WNF model generated reasonable predictions for the extreme values. The cumulative suspended sediment load estimated by this model was much higher than that predicted by the other models, and is close to the observed data. However, in the current modelling, the ANN, NF and SRC models underestimated sediment load. The WNF model was successful in reproducing the hysteresis phenomenon, but the SRC method was not able to model this behaviour. In general, the results showed that the NF model performed better than the ANN and SRC models. Citation Mirbagheri, S. A., Nourani, V., Rajaee, T. & Alikhani, A. (2010) Neuro-fuzzy models employing wavelet analysis for suspended sediment concentration prediction in rivers. Hydrol. Sci. J. 55(7), 1175–1189. 相似文献