直接形成大面积裸地和含盐表层(盐壳和盐土)太阳集团城官方app官网下载

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文章关键词:太阳集团城官方app在线下载,湖盆

  作为国家在科学技术方面的最高学术机构和全国自然科学与高新技术的综合研究与发展中心,建院以来,中国科学院时刻牢记使命,与科学共进,与祖国同行,以国家富强、人民幸福为己任,人才辈出,硕果累累,为我国科技进步、经济社会发展和国家安全做出了不可替代的重要贡献。更多简介 +

  中国科学技术大学(简称“中科大”)于1958年由中国科学院创建于北京,1970年学校迁至安徽省合肥市。中科大坚持“全院办校、所系结合”的办学方针,是一所以前沿科学和高新技术为主、兼有特色管理与人文学科的研究型大学。

  中国科学院大学(简称“国科大”)始建于1978年,其前身为中国科学院研究生院,2012年更名为中国科学院大学。国科大实行“科教融合”的办学体制,与中国科学院直属研究机构在管理体制、师资队伍、培养体系、科研工作等方面共有、共治、共享、共赢,是一所以研究生教育为主的独具特色的研究型大学。

  上海科技大学(简称“上科大”),由上海市人民政府与中国科学院共同举办、共同建设,太阳集团城官方app官网下载2013年经教育部正式批准。上科大秉持“服务国家发展战略,培养创新创业人才”的办学方针,实现科技与教育、科教与产业、科教与创业的融合,是一所小规模、高水平、国际化的研究型、创新型大学。

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  中国科学院紫金山天文台(中国科大天文与空间科学学院)2021年接收“推免生”章程

  2020年南昌大学-中国科学院稀土研究院“稀土专项”联合培养博士研究生“申请-考核”制招生公告

  咸海作为亚洲中部干旱区为数不多的超大型内陆湖泊之一,其生态功能在区域尺度上的重要性不言而喻。自上世纪60年代开始,在流域大规模灌溉农业生产以及气候变化的综合作用下,咸海水域发生灾难性萎缩,大面积湖床干涸暴露于地表,形成富含盐分的新型荒漠。由于积累了巨厚的湖相或海相沉积物,在强物理风化作用下,干裂破碎形成松散颗粒物质,受地带性强风的频繁侵蚀,极易形成裹挟大量盐类物质的沙尘暴,每年有大量混合多种化学物质及农药的盐尘及细沙颗粒从干涸湖床吹走,对咸海区域的生态安全和周边居民的生理健康构成巨大威胁。

  盐/沙尘活动的形成与地表环境密切相关,尤其是地表覆被状况,土地覆被类型直接决定了盐/沙尘的来源。另外咸海是全球土地覆被变化最突出的地区,半个世纪以来干涸湖床的地表环境一直在不断变化,原生植被演替现象悄然进行,表层沉积物和土壤类型也发生了明显转变。及时获取盐/沙尘源的空间分布及其变化,是盐/沙尘灾害防治工作的关键所在。监测咸海干涸湖床的地表覆被变化并进行制图,既能为咸海荒漠盐/沙尘源区的地表特征及准确位置提供信息,也有助于调查水资源及其它自然资源的分布状况。

  为查明与盐/沙起源密切相关的下垫面状况,中国科学院新疆生态与地理研究所研究员吉力力·阿不都外力团队结合多年野外调查,借助长时间尺度Landsat卫星遥感数据,采用集元胞自动机和马尔科夫两种模型优势的Markov-CA模型,研究了咸海湖盆尺度地表覆被变化及演变趋势。研究结果表明,自1977年以来咸海水体萎缩幅度达82.45%,直接形成大面积裸地和含盐表层(盐壳和盐土),截至2015年,裸地面积达到26391.51 km2(38.99%),盐土和盐壳覆盖面积21174.94 km2(31.29%)。荒漠化面积占湖盆面积的70.28%。相比之下,太阳集团城官方app官网下载植被覆盖则较为稀少,仅占咸海湖盆的15.38%,其中草地占13.34%,灌木占2.04%。而且根据Markov-CA模型的模拟预测结果显示,若以过去40年来的地表覆被转化概率,2025年咸海东南部将完全干涸,地表覆被类型的空间分布格局也将更为复杂。

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  为查明与盐/沙起源密切相关的下垫面状况,中国科学院新疆生态与地理研究所研究员吉力力·阿不都外力团队结合多年野外调查,借助长时间尺度Landsat卫星遥感数据,采用集元胞自动机和马尔科夫两种模型优势的Markov-CA模型,研究了咸海湖盆尺度地表覆被变化及演变趋势。研究结果表明,自1977年以来咸海水体萎缩幅度达82.45%,直接形成大面积裸地和含盐表层(盐壳和盐土),截至2015年,裸地面积达到26391.51 km2(38.99%),盐土和盐壳覆盖面积21174.94 km2(31.29%)。荒漠化面积占湖盆面积的70.28%。相比之下,植被覆盖则较为稀少,仅占咸海湖盆的15.38%,其中草地占13.34%,灌木占2.04%。而且根据Markov-CA模型的模拟预测结果显示,若以过去40年来的地表覆被转化概率,2025年咸海东南部将完全干涸,地表覆被类型的空间分布格局也将更为复杂。

  相关研究以Remote sensing?based land surface change identification and prediction in the Aral Sea bed, Central Asia 为题发表于期刊International Journal of Environmental Science and Technology。

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