锥型旋转锉的最简加工

2004-2005 > Academic research: refereed > Publication in refereed journalVersion of RecordPublishe

基于多源数据的黄渤海藻类灾害时空分布及对策研究

黄海绿潮和渤海赤潮等海洋生态藻类灾害正日益对我国近海海洋环境及沿岸经济的可持续发展带来严重影响，遥感由于其成本低、监测范围广等优势已成为海洋藻类灾害的重要监测手段。本文开展基于GOCI数据的绿潮和赤潮时空变化监测，以弥补传统卫星影像时间分辨率不足的问题，并在此基础上应用GF-1、VIRRS、Ascat、科考船航次等多平台数据集，对藻类暴发的环境要素进行综合分析，完善了相关文献对藻类灾害暴发机制和相应对策的研究空白，为黄渤海绿潮和赤潮防治提供科学的参考依据，主要研究结论如下： （1）NDVI算法对浒苔有良好的识别能力，GOCI波段对提取结果影响较大；GF-1精度优于GOCI，但数据可用性上弱于后者；浒苔日变化呈&ldquo;M&rdquo;型，聚集度呈倒&ldquo;U&rdquo;型，5月中下旬的盐城北部海域为浒苔最佳前置打捞区。 （2）苏北紫菜养殖规模与浒苔暴发呈弱的正相关；海表温对浒苔生长繁殖起主导作用；南黄海东南季风是浒苔向西北方向漂移的重要驱动力，受地理阻隔而大量登陆形成生态灾害。 （3）叶绿素阈值法在赤潮的提取上存在诸多限制，多波段比值法提取结果较好；近年来赤潮暴发次数相近，但总面积降低明显，5~9月份是高发时期；秦皇岛外海是赤潮暴发的集中区域，天津&mdash;唐山沿海是另一热点地区。 （4）赤潮环境要素的克里金插值法准确度较高；渤海整体处于亚健康状态，莱州湾、渤海湾污染较严重，渤海中部及海峡环境状况较好；莱州湾缺少赤潮优势种，渤海湾要控制含磷废水的排放，辽东湾应与渤海湾联合整治入海径流，消除赤潮暴发的营养基础。 论文的创新点：（1）首次提出以浒苔聚集度为指标，量化不同绿潮等级，实现前置打捞区最优化的时空选择；（2）通过构建一整套适宜的评价模型，首次实现渤海生态健康的空间化评价，为赤潮防治提供更直观的科学参考。 关键词：绿潮，赤潮，多源数据，对策</p

黄河三角洲地区近50年气温和降水的演变特征及R/S分析

黄河三角洲地区在海陆相互作用下，其内部的生态环境极其脆弱，而剧烈的人类活动致使该脆弱的生态系统下垫面变化更为明显。大面积天然湿地被开垦和景观格局的剧变直接影响了湿地功能，深刻影响湿地下垫面热量平衡和蒸散发特征，从而影响区域的气温和降水量。本论文利用中国地面气候资料日值数据集逐日气温和降水量插值数据，采用线性趋势分析、滑动距平和Mann-Kendall突变检测，分析了黄河三角洲地区1961-2010年间的温度和降水变化的总体趋势和季节特征，并利用重标极差分析（R/S）和非周期循环分析研究了气温、降水序列的Hurst指数和非周期循环的循环长度，结论如下： （1）黄河三角洲地区过去50年间平均温上升1.85&deg;C，倾斜率达0.37&deg;C /10a，冬季增温趋势最为明显，达0.68&deg;C /10a，年平均温于1993年发生突变，进入显著升温阶段。 （2）年最低温累积升高5.50&deg;C，于1985年发生突变，对年平均温拉升明显，季节分异规律不显著，呈全年普遍增温趋势；年最高温突变节点不明显，年际和季节变化规律不显著。 （3）年降水量呈-53.2 mm/10a的下降趋势，50年间累计减少266mm，约占同时期年降水量平均值的43.7%。夏季水量减少尤为显著，倾斜率达-43.56 mm/10a。年降水量的突变节点不明显，极端降水概率与强度平和中保持稳定。 （4）气象要素时间序列的R/S分析表明，黄河三角洲地区年平均温、年最高温、年最低温和年降水量序列均存在Hurst现象，但对过去的记忆长度不同，年降水量和年最低温的变化趋势可保持10年，年平均温为8年，年最高温波动性较强，仅能保持6年。 （5）黄河三角洲地区正表现出以冬季升温、夏季干旱为主要特征的暖干化气候趋势，其人为驱动机制，可归结为以油气田开发和农田开垦为首的人类活动导致的下垫面改变，由于该区域植物生长季集中于夏季，因此在研究区土壤盐渍化较严重的背景下，夏季降水量减少导致的干旱胁迫已成为影响区域生态安全的主要影响因素

Spatial and temporal distribution characteristic of green tides in the Yellow Sea in 2016 based on MODIS data

本研究利用高分辨率的GF-1卫星影像对MODIS数据绿潮监测的精度进行验证,并在此基础上利用MODIS数据对2016年黄海绿潮过程进行连续动态监测,结果表明：相较于GF-1卫星影像,MODIS数据对绿潮的监测误差高于50%;2016年黄海绿潮移动路径总体呈先向北,然后沿山东半岛海岸线向东北方向移动,并最终停滞于青岛、威海附近海域;此次绿潮持续时间为80天左右,并呈现出与往年类似的“出现→发展→暴发→治理→消亡”的规律;其中“出现”的时间为5月12日,“发展”阶段时间为5月中下旬,此时绿潮主体分布于苏北浑水区,适宜前置打捞治理,当5月底6月初绿潮进入清水区之后才开始进入“暴发”阶段,本年度绿潮灾害“暴发”规模较大,对山东沿海水产养殖业及旅游业影响严重。本研究成果对于绿潮预警和防控具有科学和实际意义

Spatial and temporal distribution characteristic of green tides in the Yellow Sea in 2016 based on MODIS data

本研究利用高分辨率的GF-1卫星影像对MODIS数据绿潮监测的精度进行验证,并在此基础上利用MODIS数据对2016年黄海绿潮过程进行连续动态监测,结果表明：相较于GF-1卫星影像,MODIS数据对绿潮的监测误差高于50%;2016年黄海绿潮移动路径总体呈先向北,然后沿山东半岛海岸线向东北方向移动,并最终停滞于青岛、威海附近海域;此次绿潮持续时间为80天左右,并呈现出与往年类似的“出现→发展→暴发→治理→消亡”的规律;其中“出现”的时间为5月12日,“发展”阶段时间为5月中下旬,此时绿潮主体分布于苏北浑水区,适宜前置打捞治理,当5月底6月初绿潮进入清水区之后才开始进入“暴发”阶段,本年度绿潮灾害“暴发”规模较大,对山东沿海水产养殖业及旅游业影响严重。本研究成果对于绿潮预警和防控具有科学和实际意义

1961～2010年黄河三角洲湿地区年平均气温和年降水量变化特征

利用中国地面气候资料日值数据集逐日气温和降水量插值数据,采用线性趋势分析、滑动距平和Mann-Kendall突变检测方法,研究黄河三角洲湿地区1961~2010年间的年平均气温和年降水量变化特征和趋势。结果表明,1961~2010年期间,黄河三角洲滨海湿地区年平均气温累计上升1.85℃,倾向率为0.037℃/a;年平均气温在1993年发生突变,研究区进入显著升温期;研究区年降水量累计下降121.42 mm,占同期年降水量的19.9%,降水主要集中于夏季;强降水日数和最大连续无降水日数显著减少,但极端降水频率与强度总体上保持稳定。1961~2010年期间,黄河三角洲湿地区气候以年平均气温升高、年..

Information extraction of Ulva Prolifera from coastal landscape using UAV m ultispectral remote sensing images

Since 2007, green tides(also called Ulva prolifera) occurred every summer in the Yellow Sea, causing ecological problems in the coastal environment of Shandong Peninsula . A large number of Ulva prolifera on shore will rot and stink if not handled in time,which seriously affects the tourism and the health of residents in coastal landscape. In order to improve the accuracy of monitoring green tide disasters, and to improve the efficiency of the cleaning up and disposal of Ulva prolifera at key prevention and control area, In this study, the high-precision image of UAV is used to monitor the green tide disaster in Yintan landscape of Rushan City. With the spectral characteristics of Ulva prolifera and coastal vegetation measured by spectroradiometer, four vegetation indices were used to analyze and identify the Ulva prolifera and coastal vegetation, and to verify the extraction of Ulva prolifera and coastal vegetation under different vegetation indices, and based on this extraction method, the biomass of coastal green tide algae was estimated. The results show that in the red-edge band,Ulva prolifera and coastal vegetation can be distinguished. MTCI(MERIS terrestrial chlorophyll index) is more suitale,with the accuracy of 91.3%, followed by SR_(redge),NDVI_(redge) and MSR_(redge),with the accuracy of 85.3%, 83.8% and 81.2%, respectively; Estimation model of biomass based on MTCI index showed that about 600 tons of Ulva prolifera were estimated in 300 m study area. An effective method for dynamic monitoring and cleaning up of green tide disaster is provided

Study of remote sensing monitoring and comparison of green tide in the Yellow Sea based on VB-FAH index

Most current monitoring methods are based on single remote sensing data, and thus have considerable limitations. To compensate for spatial resolution and time resolution deficiencies, multi-source remote sensing data are used to capture the green tide(large green algae-Ulva prolifera)in the Yellow Sea in 2015 and 2016. Data are then monitored and analyzed through the VB-FAH index and a manual assisted interpretation method. Monitoring results of GF-1 WFV and CBERS-04 WFI are then compared with two scene synchronous images, and results of ship monitoring and satellite image monitoring are also compared. Results show that compared with GF-1 WFV data, monitoring results of CBERS-04 WFI data produce a relative deviation of 15.3%~37.32%; this is mainly attributed to the mixed pixel effect caused by the different spatial resolution. By superimposing the monitoring results of satellite images on measured data for comparison and analysis, it is found that the relative monitoring accuracy is higher above grade III. The green tide outbreak lasts about 100 days, from late April to early May. It initially appears in the turbidity zone of the Northern Jiangsu Shoal, and external factors enable it to gradually reach suitable growth conditions. It then continues to grow until it becomes an outbreak, and then flows northwards by the Yellow Sea surface flow until it finally arrives on the southern coast of the Shandong Peninsula. July and August are the extinction stages of the green tide and by mid-August it has almost completely disappeared. Results of this study can be used to improve monitoring accuracy and provide effective information support for the prevention and control of green tide.</p

Study of remote sensing monitoring and comparison of green tide in the Yellow Sea based on VB-FAH index

目前绿潮遥感监测手段大多基于单一遥感数据,局限性很大,为了弥补监测中空间分辨率和时间分辨率低的问题,基于多源遥感数据,结合虚拟基线高度浮藻指数VB-FAH（virtual-baseline floating macro Algae height）和人工辅助判读方法,对2015—2016年黄海发生的绿潮（大型绿藻——浒苔（Ulva prolifera））进行了动态监测,并利用两景同步影像比较了高分一号卫星WFV（GF-1 WFV）数据和资源一号04星WFI（CBERS-04 WFI）数据的监测结果,同时也对卫星影像监测和船载监测结果进行了比较。结果表明：CBERS-04 WFI数据的监测结果与GF-1 WFV数据相比产生了15.3%~37.32%的相对偏差,主要原因是空间分辨率的差异导致的混合像元效应。对卫星影像监测结果与船测数据进行叠加对比,可以发现在Ⅲ级以上的绿潮数量级中卫星影像的监测精度较高。绿潮暴发的过程持续100 d左右,4月底—5月初绿潮开始在苏北浅滩浊水区出现,随着外界因素逐渐达到适宜生长的条件,绿潮不断生长直至暴发,并随黄海表层流向北漂移,直至山东半岛南部沿岸,7月份和8月份是绿潮的消亡阶段,8月中旬绿潮基本消亡。本研究成果提高了监测精度,可为绿潮的防控提供有效的信息支持

平台山钒矿成因探讨

黑色岩系常是多种金属元素的重要载体,多种稀有和稀土元素也在其中富集。寒武系地层呈近东西向条带分布在平台山附近,在平台山以南构成矿区南向斜的两翼,为一套厚度不大、岩性较为稳定的碎屑-胶体-化学沉积黑色岩系,赋存有稳定的钒、磷矿层。通过分析矿床地质特征、矿石特征,探讨了平台山钒矿的成矿环境演化与成矿机理,指出平台山钒矿产于下寒武统双鹰山群黑色岩系中,该矿成矿机理与缺氧的沉积环境密切相关