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7 个结果
  • 简介:南海地区拥有大面积的浅海和丰富的热带生物多样性,支持着一个世界重要的渔场,同时南海周边的国家也是目前亚洲太平洋地区工业化和经济快速增长的中心,关系着东南亚及相邻地区的政治和经济的稳定.由于受人口增加和经济发展的巨大压力,南海湿地破坏严重,退化趋势明显.虽然南海周边国家过去都实施了相应的海洋环境保护行动计划,然而由于缺乏区域协调措施,大大降低了这些行动的有效性.在对南海地区海岸湿地利用的现状和退化原因进行分析的基础上,提出南海地区海岸湿地资源保护与管理的建议,以期能在双边或区域的层面上共同协作,采取适当的措施去扭转南海的环境退化趋势.

  • 标签: 海岸湿地 退化 保护 南海
  • 简介:在"压力—状态—响应"模型的基础上,针对南海湿地生态系统,建立了健康评价指标体系;采用层次分析法,确定各指标的权重;采用集对分析方法,描述健康评价过程中的确定性和不确定性特征,并应用分段三角模糊数,刻画集对差异度系数,进而提出了利用集对分析和分段三角模糊数的南海湿地健康评价模型。研究结果表明,南海湿地生态健康综合联系度为-0.287,相应的级别特征值为3.574,健康状态整体处于IV级,即一般病态,评价结果与实际情况吻合。其中,压力、状态和响应子系统的级别特征值分别为3.689、3.669和3.155,压力和状态子系统都处于IV级(一般病态),响应子系统健康状态处于III级(亚健康)。从各子系统级别特征值和指标权重可知,影响系统健康的主要因素为人口密度、湿地周边人口素质、地表水质、水营养状态、水生植物覆盖率、湿地原生性和现有政策法规。

  • 标签: 生态系统健康评价 集对分析 三角模糊数 包头南海湿地
  • 简介:2014年4~7月,在内蒙古自治区包头市南海子湿地保护区,采用直接观察法和样方法,对普通燕鸥(Sternahirundo)巢址和影响其巢址选择的因子进行研究。结果表明,在核心区12个人工湖心岛上,共发现普通燕鸥巢435个,其营巢地有沙地、泥质裸地和草地3种类型,沙地是其主要的营巢栖息地;影响普通燕鸥巢址选择的因子依次为人为干扰条件、沙地比例、隐蔽条件和巢距水边距离等。普通燕鸥倾向于在距离干扰源较远、沙地比例较高、隐蔽性较好、巢距水源较近的湖心岛上营巢。

  • 标签: 普通燕鸥 巢址选择 主成分分析
  • 简介:基于前人和自己已有的工作,将南海的波浪能资源与其他各种清洁能源的优缺点进行比较,为清洁能源的开发与利用提供参考.通过比较发现:南海具有较为丰富的、适宜开发的波浪能资源,且南海也属于中国太阳能资源和风能资源较丰富的地区,在南海实行海浪发电为主,波浪能、太阳能和风能联合发电,必将具有广阔的前景.

  • 标签: 波浪能资源 清洁能源 海浪发电
  • 简介:气候突变前兆信号对研究气候突变爆发方式、特征、细节过程以及未来气候预测有着极为重要的学术价值及社会意义.青天洞具有年纹层特征的石笋δ^18O记录显示,在新仙女木(YoungerDryas,YD)事件结束期间,季风约在11年内完成转型,但在结束前(11.64kaBP-11.54kaBP),季风变化存在2个数十年尺度次级波动,历时约97±7年.该期季风强度颤动与此前YD内部季风变化相比呈现低幅、高频特征,在整个过程中季风强度总体保持上升.且在11.59kaBP后显示出自相关增强.这些特征与最近洱海湖泊生态系统突变前频繁波动特征类似,说明高频、低幅波动可能反映不同动力系统接近其临界值,可作为突变的前兆信号.

  • 标签: 季风突变 前兆信号 新仙女木事件
  • 简介:极端气候事件是在一定时间尺度上发生的不同于气候系统平均状态的气候突变.早第三纪的最热事件(PETM),第四纪中国黄土高原古土壤S4、S5记录的暖湿事件,砂黄土L9、L15记录的干冷事件等都是在轨道时间尺度上发生的极端气候事件.末次冰消期的YD冷事件、全新世9次冷事件是在千—百年尺度上发生的极端气候事件.这些极端气候事件出现于地球气候系统不同的冷暖背景下,它们的成因机制和表现形式有很多不确定性.20世纪以来发生的干旱、洪水、飓风、雪灾、沙尘暴等极端气候事件,无法用持续增加的温室气体的变化来解释.关于极端气候事件发生频率和强度随"全球变暖"而增加的结论也存在一定程度的不确定性.因此,简单地将现代极端气候事件统统归因于"气候变暖"既不科学也不合理.深入研究各个时间尺度上发生的极端气候事件的波动性、周期性和不确定性特征,有助于科学预测未来气候变化背景下极端气候事件的发展趋势.

  • 标签: 极端气候事件 全球变暖 时间尺度 周期性 不确定性
  • 简介:以韩江流域潮安、横山和溪口3个代表性站点1959—2000年日流量数据为基础资料,选取4种边缘分布函数拟合各站点春、夏、秋、冬四季的径流距平百分率序列,并利用线性矩法估计参数,在此基础上采用4种Copula函数拟合春-夏、夏-秋、秋-冬、冬-春径流距平百分率序列,然后计算出各站点连旱连涝和旱涝交替这2类旱涝组合事件发生的概率,结果表明:1)基于Copula函数建立的联合分布模型可以较好地描述季节间连旱连涝和旱涝交替这2类旱涝组合事件发生的概率;2)潮安与溪口站夏-秋、秋-冬时段平均每4年发生一次连旱连涝的事件,春-夏、冬-春时段发生连旱和先旱后涝的概率均在10%左右;横山站秋冬季节平均每1.28年就发生一次连续干旱的事件

  • 标签: 韩江流域 旱涝组合事件 COPULA函数 概率