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相对海平面上升是一个缓慢、渐进过程,但长期的积累可以使得上升幅度相当可观,从而加剧风暴潮、海岸侵蚀、海水入侵和咸潮等灾害致灾程度。基于验潮位监测和卫星观测结果显示,全球海平面在20世纪中期平均上升1.5~2.0 mm/a,而近30年中国沿海海平面上升速率为2.6~2.7 mm/a,高于全球平均值。渤海湾天津地区由于地面沉降显著,而导致相对海平面大幅度上升。滨海地区地面沉降速率在未来50至100年内可能会稳定在1.0~2.0 cm/a范围,结合目前海平面上升速率2.7 mm/a,总的相对海平面上升速率处于12.7~22.7 mm/a范围。由此估计,到2050年,天津地区相对海平面将比2012年高出48.3~86.3 cm,而到2100年,将比2012年高出111.8~199.8 cm。 相似文献
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海洋环境中甲藻磷营养生理研究进展简 总被引:1,自引:0,他引:1
甲藻引起的有害藻华已成为我国一个严重的环境和社会问题。磷在海洋环境中的含量、形态不仅影响到甲藻的生理和生化组成,也决定了藻华形成规模。诸多研究表明,溶解态磷是甲藻生长最重要的磷素形态,其能直接利用无机态的正磷酸盐.同时可以通过酶碱性磷酸酶等将有机磷化合物生物转化为无机态磷。当外界环境中磷限制时.甲藻进化出一系列适应机制以降低对其自身影响。通过对甲藻的磷营养生理研究对于揭示有害藻华发生机理具有一定的理论价值。 相似文献
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苏北潮滩温室气体排放的时空变化及影响因素 总被引:5,自引:4,他引:1
滨海湿地温室气体CO_2、CH_4和N_2O的排放在全球碳氮循环中发挥着重要的作用,进一步影响着全球气候变化.为研究滨海湿地CO_2、CH_4和N_2O排放的时空变化及影响因素,以苏北潮滩为例,采用静态暗箱-气相色谱法,于2013年4月至2014年3月,测定了不同时空尺度下CO_2、CH_4和N_2O通量的变化规律,并分析了影响温室气体通量变化的环境因素.结果表明,CO_2、CH_4和N_2O通量的季节变化的最大值出现在夏季,CO_2和N_2O通量的最小值出现在冬季,而CH_4在春季表现为弱吸收;互花米草滩年均排放CO_2量最大,为(766.3±496.9)mg·(m2·h)~(-1),芦苇滩年均排放CH_4和N_2O最大,分别是(0.420±0.900)mg·(m2·h)~(-1)和(17.4±5.0)μg·(m2·h)~(-1).光滩表现为对CH_4的吸收,为(-0.004±0.032)mg·(m2·h)~(-1),对CO_2和N_2O的排放,且排放通量最小,分别是(57.1±16.2)mg·(m2·h)~(-1)和(6.1±2.1)μg·(m2·h)~(-1).全球变暖潜能的最大值出现在互花米草滩,为68 841.280 kg·(hm2·a)~(-1),分别是芦苇滩和碱蓬滩的1.41倍和3.02倍,光滩的GWP最小,为5 002.100 kg·(hm2·a)~(-1).通过Pearson相关分析发现,除光滩外,CO_2通量与气温、土温呈显著的相关性(P0.05),而CH_4和N_2O通量与温度则不存在显著的相关性.尽管如此,CO_2、CH_4和N_2O通量的时间变化更多地是受温度以及植被生长状况的影响,而空间变化则主要由植被的状况所决定;外来种互花米草主要是通过增加CO_2排放来影响滨海湿地的全球变暖潜能. 相似文献
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海州湾海洋牧场人工鱼礁投放对营养盐的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解海州湾海洋牧场人工鱼礁投放对营养盐的影响,基于2008—2015年间共24个航次水质调查资料,分析了海州湾海洋牧场鱼礁区和对照区活性磷酸盐(PO_4~(3-)-P)、活性硅酸盐(SiO_3~(2-)-Si)和溶解无机氮(DIN)的浓度、组成及营养盐结构的变化.同时,比较了鱼礁区和对照区营养盐的变化,初步分析了人工鱼礁投放量与营养盐的相关性,尝试探索人工鱼礁投放对营养盐浓度与结构的影响.结果表明,鱼礁区和对照区PO_4~(3-)-P、SiO_3~(2-)-Si浓度均呈现出秋季夏季春季的特点,且鱼礁区高于对照区.DIN在鱼礁区和对照区也呈现出同样的季节变化特点,但鱼礁区的变化幅度显著大于对照区.海洋牧场人工鱼礁的投放使鱼礁区PO_4~(3-)-P和DIN浓度增加.受热力学平衡的影响,对照区DIN浓度也出现了增加,而PO_4~(3-)-P受人工鱼礁投放的影响小.鱼礁区和对照区SiO_3~(2-)-Si受人工鱼礁投放影响均不明显.另外,海洋牧场DIN组成也发生了改变,2012年前NO_3~--N为DIN主要组成,之后为NH_4~+-N.营养盐结构分析显示,海州湾海洋牧场营养盐对浮游植物主要表现为磷限制. 相似文献
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为提高海洋油气管道外腐蚀速率预测的精度和效率,建立基于因子分析(FA)和天牛须搜索算法(BAS)的极限学习机(ELM)腐蚀速率预测模型。利用FA对影响因素数据集进行降维处理,确定预测模型的输入变量;建立ELM预测模型,并采用BAS对ELM模型的参数进行优化,避免参数取值随机性对模型预测性能的影响;以实海挂片试验为例,通过建模仿真评价模型的预测性能,并与其他模型进行对比分析。结果表明:FA-BAS-ELM预测模型的平均绝对误差(MAPE)仅为1.92%,决定系数R2高达0.994 9,相比于其他模型,该模型具有更优的预测性能。 相似文献