白令海北部陆坡晚第四纪的古海洋与古气候学记录

白令海北部陆坡B2 9柱状样中放射虫Cycladophoradavisiana含量曲线和深海SPECMAP氧同位素记录的对比 ,为该柱状样建立了晚第四纪约 1 0万年以来的地层年代框架。该柱状样中微体化石、碳屑颗粒、筏冰碎屑 (石英和岩屑颗粒 )的定量分析结果表明 ,作为表层生产力指标的粗组份自氧同位素 5 .3期以来呈阶梯状增加 ,反映表层生产力阶段式的增长 ;碳屑颗粒丰度自氧同位素 5 .3期至末次冰消期的增加说明白令海末次冰消期以前气候较全新世干冷 ,天然火灾发生的概率较全新世大大增加 ;冰期和早、中全新世较高的筏冰碎屑反映了冰期和早、中全新世白令海陆架海冰的扩大以及气候转暖所导致的海冰消融的过程 ,揭示了白令海对过去全球气候变化的响应。     

文化生态学视角下的南海诸岛地名文化

地名具有丰富的文化内涵,正日益受到学术界的高度关注。南海诸岛及其附近海域是中国政治敏感地带,多国为主权归属问题摩擦不断,研究其地名文化历史演变问题可为维护中国领土主权提供有力证据。基于南海诸岛地名命名、变更和演变等资料,采用文本分析方法,分析《更路簿》和不同时期公布的南海诸岛命名资料,并利用 GIS 将地名的演变情况进行地理可视化表达,同时对南海诸岛及其附近海域的开发者--渔民和老船长等进行深入访谈。研究发现：南海诸岛的土地名主要依据岛礁的自然地理环境特征而命名,地名的更替、消亡与社会文化环境紧密相关;1935 年公布的地名以音译英文地名为主,1947 年更名以去外国化、美化、纪念地名为主,1983 年对 1947 年所公布的标准地名更改很少,在这 118 个地名中,增加了前几次未公布地名 39 个,这些地名几乎都沿用渔民命名的土地名。     

气候变化对里海水位的影响（英文）

目前,关于里海的两个主要问题是水位变化及其生态条件。历史上,里海的海水入侵和衰退对该区域的生活和生产有很大影响。应用地质数据、历史数据和考古数据,以及观测数据,本文对地质历史时期里海水位的变化、年度和季度变化以及短期的波动进行了研究。文章对解释里海水位波动的两种不同的方法进行了论述,并认为里海水位变化是受地质、水文气候和水量平衡以及人类活动等因素的影响的多级过程,其中主要影响因素为水文气候的变化。     

西北干旱区荒漠生态系统通量贡献区模型研究

涡度相关仪通量值所代表的通量贡献区范围,对于通量观测塔的选址、仪器安装高度的确定以及通量观测数据的质量控制等具有重要的指导意义。利用通量贡献区模型对位于古尔班通古特沙漠试验场通量观测资料的空间代表性进行初步分析。结果表明：该荒漠区在大气稳定条件下90%的通量贡献区最远可以达到686.40 m,通量贡献函数最大点的位置在162.50 m;大气稳定时各风向的通量贡献区范围在生长末期均达到最大,生长初期和中期的源区变化因受到各风向风速和植被下垫面的影响而有差异;大气不稳定时不同生长时期各风向通量贡献区没有固定变化规律;通量源区大约有58.71%的信息来自于荒漠区通量观测塔西南至西北方,整个生长季生长末期通量贡献最多,所占比例为40.16%。由FSAM模型测得的通量贡献区范围可以较准确地反映荒漠生态系统下垫面的通量信息。     

农田景观空间异质性分析及遥感监测最优尺度选择——以三江平原为例

农情遥感监测需要高时间分辨率的遥感数据,目前这些数据大都为中低空间分辨率影像。在这些尺度下,像元内部往往是异质的,从而影响农情参数反演精度。因此分析和表达农田景观空间异质性和最优尺度选择对遥感农情监测质量的提高具有重要的应用价值。选取建三江农垦区四种典型农田景观为研究点,Landsat/TM NDVI为实验数据,利用实验变异函数对四种景观类型的各向空间异质性进行了分析, 而后通过变异函数模型拟合,定量分析了各个研究点的整体空间异质性,并在此基础上进行了研究区遥感监测最优尺度选择。研究表明:(1) 基于实验变异函数的结构分析方法,可定性地认识空间异质性的大小和方向,进而挖掘出其背后的自然和人为驱动因素。(2) 对实验变异函数进行拟合分析,可定量地刻画不同景观格局各自的空间异质性特性。此外,基于变异函数对空间异质性的定量表达,讨论了利用积分变程A结合Nyquist-Shannon采样定理进行最优尺度选择的方法。     

The importance of place: Unraveling the vulnerability of fisherman livelihoods to the impact of marine protected areas

Marine protected areas (MPAs) hold great promise as an effective conservation tool, but the potential negative socioeconomic impacts of MPAs remain poorly understood. Indeed, little work has been done to advance the frameworks and methods needed to assess, measure, and communicate the potential negative socioeconomic impact of MPAs and incorporate this information in MPA planning and management efforts. To address this gap, we test a vulnerability assessment termed the Livelihood Vulnerability Index (LVI) that is designed to measure the relative potential impact a proposed MPA network may have upon fisherman livelihoods. To test the LVI, specifically we ask, how does the vulnerability of fishermen to the impact of MPAs differ across place? We explore this question through two core areas of inquiry surrounding the study of vulnerability assessments: 1) Ranking and comparing vulnerability and 2) Explaining attributes of vulnerability. Through this study we demonstrate how the historical and current conditions fishermen experience in a given place shape vulnerability levels in various ways. Variability in the attributes of a particular place such as weather conditions, the size of fishing areas, availability of alternative fisheries, and changes in kelp cover contribute inherently as measures of vulnerability but they also shape fishermen perceptions of what are important measures of vulnerability. Secondly, counter to existing notions, the use of weights in vulnerability assessments may not significantly impact vulnerability scores and ranking. Together these findings emphasize the need to test vulnerability assessments against actual experienced impact or harm across geographies and groups of fishermen towards an informed refinement of vulnerability assessments. We emphasize that the particularities of place are critical to understand, to appropriately assess and thus to effectively mitigate vulnerability in order to promote the future well being of fisherman livelihoods.     

GIS支持下的澜沧江流域云南段土壤侵蚀空间分析

利用ArcView3.2和ARC/INF08.1软件,通过图层叠加、统计分析和缓冲区分析等,提取西南纵向岭谷区澜沧江流域云南段的不同类型和强度的土壤侵蚀与地形坡度、土地利用/土地覆盖现状、土壤类型和分布、大雨日数以及河流、道路两侧的缓冲区等的相应数据,计算出土壤侵蚀综合度。结果表明,研究区不同坡度等级中,15°²5°坡度上的土壤侵蚀最强,其次为8°¹5°坡地和4°⁸°坡地;>25°坡地上则较小;不同用地类型的土壤侵蚀程度不同,总体上,旱耕坡地的土壤侵蚀较草地严重,而草地又较林地严重;在各种土壤类型中,黄壤和石灰土的土壤侵蚀最为突出,其次为红壤、黄棕壤和南方水稻土等;河流两侧和道路两侧的土壤侵蚀都较整个流域要严重,而河流两侧又略重于道路两侧;当多年平均大雨日数小于20日时,土壤侵蚀程度基本上随大雨日数的增加而增加;当大雨日数大于20日时,土壤侵蚀程度反而较小,原因在于前期大雨冲刷侵蚀,带走了地表的疏松物质。研究结果可为有针对性地防治水土流失、减少河流泥沙和水库淤积提供依据。     

台风“巴蓬”对南海上层海洋水文特征与生态环境的影响

研究台风过境影响下海洋生态环境的变化是系统认识强天气过程下海洋响应问题的重要内容,对于防灾减灾、远洋运输等具有积极的意义。基于混合坐标海洋环流模式（Hybrid Coordinate Ocean Model, HYCOM）数据,结合Aqua卫星搭载的中分辨率成像光谱仪（MODIS）传感器数据,研究了慢速移动的台风“巴蓬”（1929号）过境对南海海表温度、叶绿素浓度以及水体垂向温盐结构和流场特征的影响。结果显示,台风“巴蓬”过境期间,波高由3 m增加至9 m,海表流速由0.3 m/s增加至0.7 m/s,台风周围最大流速甚至超过1.8 m/s;台风过境后,海表温度由原25.8 ℃下降至24.9 ℃。在台风影响下,水体垂向混合增加,混合层深度增加近15 m,从23 m到38 m。混合层内上部温度降低、盐度略微增加,下部温度升高、盐度降低;上层水体流速增加,方向偏转近90°,流速变化幅度由表及底逐渐减小。台风过境后3天内,由于温度降低、光照减弱,并且垂向混合增强补充的营养盐仍未被浮游植物充分利用,因此,叶绿素浓度并未快速升高,而是呈现短期内浓度微增的现象。     

南海北部深水区荔湾凹陷构造演化及其石油地质意义

荔湾凹陷北与白云凹陷相邻,南与双峰盆地（南海西北次海盆）相接,发育于洋陆过渡边界,具有独特的结构构造特征。选取荔湾凹陷为研究对象,在3D地震资料解释的基础上,以断裂特征分析厘定凹陷性质、构造古地貌恢复解析凹陷结构,进而指出古地貌恢复和构造演化对油气勘探的影响。研究获得三方面的创新性认识：①荔湾凹陷为洋陆过渡壳上发育的断坳,断坳作用占主导地位;②32Ma的底辟作用将荔湾凹陷改造为“四洼三凸”的构造格局,恩平组沉积期凹陷北部是一个连通的洼陷;③恩平组沉积期连通洼陷的古地貌有利于三角洲（烃源岩）的发育,背斜型圈闭的定型受控于32Ma的底辟作用,是荔湾凹陷油气勘探的有利目标。     

Leaf area index retrieval based on canopy reflectance and vegetation index in eastern China

The aim of this paper is to investigate the feasibility of using Landsat TM data to retrieve leaf area index (LAI). To get a LAI retrieval model based ground reflectance and vegetation index, detailed field data were collected in the study area of eastern China, dominated by bamboo, tea plant and greengage. Plant canopy reflectance of Landsat TM wavelength bands has been inversed using software of 6S. LAI is an important ecological parameter. In this paper, atmospheric corrected Landsat TM imagery was utilized to calculate different vegetation indices (VI), such as simple ratio vegetation index (SR), shortwave infrared modified simple ratio (MSR), and normalized difference vegetation index (NDVI). Data of 53 samples of LAI were measured by LAI-2000 (LI-COR) in the study area. LAI was modeled based on different reflectances of bands and different vegetation indices from Landsat TM and LAI samples data. There are certainly correlations between LAI and the reflectance of Tm3, TM4, TM5 and TM7. The best model through analyzing the results is LAI = 1.2097*MSR + 0.4741 using the method of regression analysis. The result shows that the correlation coefficient R2 is 0.5157, and average accuracy is 85.75%. However, whether the model of this paper is suitable for application in subtropics needs to be verified in the future.