南麂列岛海洋自然保护区潮间带贝类资源时空分布

为了解南麂列岛海洋自然保护区潮间带贝类十多年来的动态变化,在1992年研究基础上,于2003年度再赴南麂列岛对岩、沙相贝类进行了研究.本次调查鉴定出贝类105种,其中岩相93种、沙相12种,6种为南麂列岛新记录种,对岩相、沙相贝类组合的生态特征进行了分析,岩相多样性和均匀度指数(1.25~2.20和0.54~0.70)高于沙相的(0.23~0.95和0.17~0.94).岩相贝类数量为3025.70g/m2和2660个/m2,生物量垂直分布为低潮区最高(6471.99g/m2),中潮区居中(3772.09g/m2),高潮区最小(78.35g/m2),栖息密度为中潮区最大(4245个/m2),低潮区居中(2973个/m2),高潮区最小(439个/m2).沙相贝类数量为16.81g/m2和11个/m2,低潮区(29.43g/m2和11个/m2)大于中潮区(14.01g/m2和10个/m2).通过与以往资料比对发现,岩礁贝类数量有所增加,沙滩贝类数量则明显下降,监控区贝类数量明显多于其他区域,对贝类资源变化产生影响的相关因子作了分析探讨.     

近1800年以来内蒙古达里湖浮游植物群落演变及驱动因素

湖泊是地质历史上区域生态环境演变的重要载体,其沉积物中包含了丰富的环境演变信息。达里湖是典型的草原内陆封闭型湖泊,位于东亚夏季风的北部边缘,地理位置关键。本研究基于在达里湖采集的约238 cm沉积物岩芯 (GDL-1),通过²¹⁰Pb和¹³⁷Cs (岩芯上部20 cm)、AMS¹⁴C测年,以及沉积物样品中甾醇等生物标志物含量分析,重建了近1800年以来达里湖硅藻、蓝藻等典型藻类含量的演化历史,并结合总氮(TN)、总磷(TP)、盐度(Sr/Ba)和温度(T)等环境代用指标,分析藻类群落的主要影响因素。结果显示达里湖典型藻类总量平均为2.03 ng/g(最高6.69 ng/g,最小0.53 ng/g),其中蓝藻占比平均为60%,绿藻和硅藻占比平均为20%;环境因子对硅藻、蓝藻和典型藻类生物量的解释率分别为47.7%、55.20%和48.10%,T、TN和Sr/Ba是影响浮游植物群落的主要影响因素;硅藻占比与温度呈显著负相关,小冰期硅藻占比最高,中世纪暖期占比最低;在达里湖的高盐环境下,湖泊营养盐浓度对藻类的影响受到限制,成为藻类等生长的限制因素;Sr/Ba小于0.9时,硅藻含量与典型藻类总量随着Sr/Ba值的升高而增加,Sr/Ba大于0.9时,典型藻类总量与Sr/Ba值呈负相关关系,而硅藻则表现出对盐度具有一定的耐受性;整体上,近1800年以来,区域或全球性气候事件通过改变达里湖盐度、营养元素浓度和温度来影响典型藻类群落结构。在暖期阶段,蒸发作用增强等导致的湖泊盐度增加成为达里湖典型藻类群落结构演变的主要影响因素;在冷期,营养元素浓度和温度的降低成为湖泊水体浮游植物生物量的主要影响因素。     

藏东南部泥石流堵河试验研究

通过模型试验对泥石流入汇主河后堵塞坝形成过程以及堵塞坝体溃决后主河河床形态特征进行了研究。实验历时3个月,共13组试验。在支主沟交汇角为90°的情况下,通过改变支沟泥石流容重、支主沟的流量比和动量比,建立了泥石流堵河的判别公式,当r>1 001.16时容易发生堵河现象,并对培龙沟两次泥石流堵河事件进行了判定;定义了主河的束窄率S与主河流速变异系数Fv,并发现了主河的束窄率与支主沟动量比之间存在线性关系;主河稳定后的平均宽度与流速变异系数之间存在幂的关系。该实验能够较好地模拟泥石流堵塞坝形成的过程,结果比较合理,并为泥石流灾害的防治提供了相应的理论基础。     

菲律宾自然灾害研究及抗灾能力脆弱原因分析

菲律宾长期遭受各类自然灾害的侵袭,损失惨重。2010年菲政府颁布政令致力于发展国家自然灾害响应体系,建立了一套自上而下的自然灾害响应机制。本文从政策与规范、响应计划和响应流程3个方面对菲律宾国家自然灾害响应机制开展研究,结合菲政府应对超级台风“海马”的案例,总结分析菲政府在应对自然灾害中的经验与教训。     

大型海藻对富营养化海水养殖区的生物修复

随着海水养殖的快速发展,养殖水体的自身污染和富营养化已成为严重的环境问题。作为生物滤器的大型海藻可以有效地吸收、利用养殖环境中多余的氮、磷等营养物质,从而减轻养殖废水对环境的影响,并提高养殖系统的经济输出,被广泛应用于鱼、虾和贝类等的综合养殖系统中,对富营养化海水养殖区进行生物修复。文章概述了大型海藻对富营养化海水养殖区进行生物修复的原因、原理、优点、研究进展以及应用大型海藻产生的效益和需要注意的问题。并指出在富营养化海水养殖区养殖大型海藻进行生物修复的方法可以实现海水养殖业的可持续发展。     

具有负顾客的GI/M/1工作休假及休假中止模型

针对GI/M/1排队模型可能出现的影响因素,研究具有负顾客的GI/M/1工作休假及休假中止模型.其服务规则为先到先服务,休假策略为空竭服务多重休假,负顾客抵消队尾的正顾客。若休假期中一个服务完成时,系统中还有顾客,发生休假中止。通过矩阵几何解方法求得到达时刻队长的稳态分布.     

椒江口潮间带大型底栖动物群落beta多样性分析

于2007年10月在椒江口共布设6条潮间带采样断面,每条断面在中潮带上区、中区、下区和低潮区各设1站位进行大型底栖动物采样。分析了不同采样站位数与大型底栖动物种数的关系,选用Wilson-Shmidabeta多样性测度方法,对以下3种空间环境梯度下大型底栖动物群落beta多样性进行了研究:(1)断面内垂直环境梯度;(2)河流到海洋的环境梯度;(3)河口两岸间的距离梯度。分析了不同采样站位数对群落beta多样性指数的影响,结果显示:(1)随着采样站位数的增加,物种数呈增加趋势但增速渐慢,同时beta多样性指数呈下降趋势;(2)不同的潮区间隔下的be-ta多样性指数均有显著差异;(3)在北岸和南岸,随着断面间距的增加beta多样性指数均呈升高趋势,而且与各断面的沉积物粒度、油类含量呈显著相关;(4)椒江口为喇叭形河口,随着河口两岸断面距离的增加beta多样性指数呈升高趋势。     

Effect of superstrong magnetic field on electron screening at the crusts of neutron stars

The influences of electron screening (ES) and electron energy correction (EEC) are investigated by superstrong magnetic field (SMF). We also discuss in detail the discrepant factor between our results and those of Fushiki, Gudmundsson and Pethick (FGP) in SMF. The results show that SMF has only a slight effect on ES when B < 10⁹ T on the surfaces of most neutron stars. Whereas for some magnetars, SMF influence ES greatly when B > 10⁹ T . For instance, due to SMF the ES potential may be increased about 23.6% and the EEC may be increased about 4 orders of magnitude at ρ/μ_e = 1.0×10⁶ mol/cm³ and T₉ = 1. On the other hand, the discrepant factor shows that our results are in good agreement with FGP's when B < 10⁹ T . But the difference will be increased with increasing SMF.     

恒星内部核素~(56)Fe、~(56)Co、~(56)Ni和~(56)Mn电子俘获过程中微子能量损失高斯修正

采用高斯修正法,研究了核素~(56)Fe、~(56)Co、~(56)Ni和~(56)Mn电子俘获过程中微子能量损失.结果表明:对核素的Gamow-Teller(G-T)共振跃迁能级分布的高斯修正使中微子能量损失率增加.在低能跃迁电子俘获过程为主导地位的反应中,高斯修正对中微子能量损失的影响很小,而对高能G-T共振跃迁为主要的电子俘获过程的中微子能量损失的影响将大大增加.如核素~(56)Fe在密度ρ_7=100(ρ_7以10~7 mol·cm~(-3)为单位),高斯函数半宽度△=14.3,18.3,22.3 Mev时,修正差异大约达2个数量级,核素~(56)Ni在△=6.3,18.3Mev差异分别达60%和40%.     

我国能源格局:二十年内仍将以煤炭为主

<正>煤炭是我国工业化进程中的基础性能源,我国是世界上少数几个能源以煤为主的国家之一,也是世界最大煤炭消费国。中国煤炭工业协会数据表明,2013年全国煤炭消费量36.1亿吨,同比增幅由前10年年均增长9%左右下降至2.6%左右,占一次能源总消费量的60%以上。虽然煤炭产量和消费量同比增幅均大幅收窄,但我国以煤为主的能源格局短期难变。数据显示,2012年,煤炭提供了电力燃料的75%、钢铁用能的85%、建材用能的71%、化工用能的40%。从消费结构上看,电力用煤占52.9%,钢铁用煤占15.3%,建材用煤占16.1%,化工用煤占6.6%,其他用煤占9.1%。