深海鲣鱼(Katsuwonus pelamis)眼窝油中DHA和EPA的提取及其抗抑郁活性研究

为了探索鲣鱼(Katsuwonus pelamis)鱼头眼窝肉中的DHA(C22:6n3)和EPA(C20:5n3)的抗抑郁活性效果,采用现代食品分离技术分离提取鲣鱼眼窝肉中的DHA和EPA,并对其抗抑郁活性效果进行研究。研究结果发现,当DHA和EPA剂量分别为50,100和300mg/kg时,能够对强迫游泳实验和悬尾实验的小鼠产生抗抑郁作用,其中低剂量(50mg/kg)表现为最活跃。DHA和EPA还能够对引起头抽动综合征的5-羟色胺小鼠产生轻微的增强作用。通过高效液相色谱-电化学法同时测定小鼠大脑区域内主要的单胺类神经递质及其代谢产物。本实验发现,与用压力媒介物处理的小鼠相比,DHA和EPA能够显著增加主要神经递质5-羟色胺和去肾上腺素在小鼠海马体、下丘脑及皮质层中的浓度,并减少5-羟色胺的代谢。DHA和EPA能够在预测抗抑郁特性的动物模型中(强迫游泳实验,悬尾实验)明确其具有抗抑郁活性效果,具有潜在的生物医学应用前景和环保效应。     

白缘(鱼央)5S rDNA的扩增分析及其在染色体上的FISH定位

本文分别对雌雄白缘(鱼央)的5S rDNA进行了PCR扩增和序列分析,并采用双色荧光原位杂交(FISH)技术,以白缘(鱼央)的5S rDNA序列和小麦的45S rDNA为探针,对其在白缘(鱼央)雌雄中期染色体上进行了FISH定位研究。结果表明,白缘(鱼央)5S rDNA序列无雌雄差异;5S rDNA的保守区序列为117 bp;5S rDNA和45S rDNA分别被定位于白缘(鱼央)的性染色体和第5号染色体上。同时从GenBank中获得了22种鱼的5S rDNA,运用DNAman软件构建了23种鱼的系统发育树,对白缘(鱼央)的进化地位进行了初步研究。本研究为阐明白缘(鱼央)在鱼类系统进化中的位置、重复序列在脊椎动物性染色体上的分布状况以及与性别决定与分化的关系,提供了资料积累和分析依据。     

CMIP5气候模式下淡水通量变化

基于全球降水气候态计划(GPCP)的降水资料和美国伍兹霍尔海洋研究所(WHOI)的客观分析海气通量(OAFlux)的蒸发数据,对CMIP5的13个耦合模式的淡水通量历史模拟结果进行评估。结果表明:模式能够模拟出淡水通量的气候态空间分布,但普遍存在双热带辐合带(ITCZ)现象,热带海域是模式模拟不确定性最大的区域。模式能较好模拟出纬向平均的淡水通量的分布特征,但量值较实测偏小,且由于模式对1月10°S附近淡水通量的模拟过低,导致年平均的赤道和10°S之间的淡水通量模拟存在明显的偏差。季节尺度上,模式对北半球淡水通量的变化特征有很好的模拟能力,但对南半球的模拟能力不足。年际尺度上,模式普遍能够刻画ENSO引起的淡水通量在太平洋中部同西太平洋以及印尼贯通流反相变化的空间分布特征,但是时间特征模拟很差。从各个方面评估模式的历史模拟结果,多模式集合的结果都要优于单个模式的结果。全球变暖背景下,未来淡水通量变化最显著的区域位于热带和亚热带区域。原本蒸发(降水)占主导的海域,蒸发(降水)更强。不同气候情景下,淡水通量变化的空间形态没有显著变化,但RCP8.5气候情景下模拟的淡水通量变化幅度及模式间变化的一致性均强于RCP4.5的结果。     

CMIP5模式对中国近海海表温度的模拟及预估

基于观测和再分析资料;利用多种指标和方法评估了国际耦合模式比较计划（CMIP5）中21个模式对中国近海海温的月、季节和年际变化模拟能力。多模式集合能够再现气候平均意义下近海海温的空间分布特征;但量值上存在一定的低估。在渤海和黄海;集合平均与观测差别比较明显。在年际尺度上;与观测数据对比;模式模拟海温与Niño3指数相关性较小。中国近海海表面温度在1960-2002年有明显的升高趋势;从2003年开始增温趋缓。评估结果表明;ACCESS1.0、BCC-CSM1.1、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM、FGOALS-g2、CNRM-CM5-2、INMCM4八个模式对中国近海海温的变化有较好的模拟能力。利用ACCESS1.0、INMCM4、BCC-CSM1.1、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM这5个模式结果对中国近海海温未来的变化进行了预估。在RCP4.5、RCP8.5情景下;未来近100年中国近海海温有明显升高趋势;最优模式多模式集合平均增温分别可达到1.5℃、3.3℃;净热通量变化和平流变化共同促进了东海升温。     

CMIP5地球系统模式溶解氧模拟结果分析

本文基于常用的统计方法,通过与WOA09观测的海洋溶解氧浓度数据进行比较,定量地评估了9个CMIP5地球系统模式在历史排放试验中海洋溶解氧气候态特征的模拟能力。在海表,由于地球系统模式均能很好地模拟海表温度（SST）,模式模拟的海表溶解氧浓度分布与观测一致,模拟结果无论是全球平均浓度偏差还是均方根误差均接近0,空间相关系数与标准偏差接近1。在海洋中层以及深层这些重要水团所在的区域,各模式的模拟能力则差异较大,尤其在溶解氧低值区（OMZs）所在的500m到1000m,各模式均出现全球平均偏差、均方根误差的极大值以及空间相关系数的极小值。在海洋内部,模式偏差的原因比较复杂。经向翻转环流和颗粒有机碳通量均对模式的偏差有贡献。分析结果表明物理场偏差对溶解氧偏差的贡献较大。一些重要水团,比如北大西洋深水,南极底层水以及北太平洋中层水在极大程度上影响了溶解氧在这些海区的分布。需要指出的是,虽然在海洋内部各模式模拟的溶解氧浓度偏差较大,但是多模式平均结果却能表现出与观测较好的一致性。     

Prediction of Seaward Slope Recession in Berm Breakwaters Using M5' Machine Learning Approach

In the design process of berm breakwaters, their front slope recession has an inevitable rule in large number of model tests, and this parameter being studied. This research draws its data from Moghim’s and Shekari’s experiment results. These experiments consist of two different 2D model tests in two wave flumes, in which the berm recession to different sea state and structural parameters have been studied. Irregular waves with a JONSWAP spectrum were used in both test series. A total of 412 test results were used to cover the impact of sea state conditions such as wave height, wave period, storm duration and water depth at the toe of the structure, and structural parameters such as berm elevation from still water level, berm width and stone diameter on berm recession parameters. In this paper, a new set of equations for berm recession is derived using the M5'' model tree as a machine learning approach. A comparison is made between the estimations by the new formula and the formulae recently given by other researchers to show the preference of new M5'' approach.     

三组火山强迫资料差异及其对模式模拟结果的影响

Gao2008、Crowley2013和Sigl2015火山强迫资料,均基于极地冰芯重建。由于每组重建使用的冰芯数据和分析方法等不同,因此结果存在差异,从而影响气候模式应用。文中详细梳理三组火山强迫资料在原始冰芯数据、信号识别提取和沉积通量计算等方面的差异;介绍重建中涉及的对未知火山事件发生季节、纬度及从极地硫酸盐沉积通量向平流层辐射强迫通量转换等所做的假设;归纳资料中存在的共性问题。在此基础上,总结重建不确定性对模式应用的影响,希望为涉及气候模式的研究工作提供从气候系统外强迫资料解读或审视气候变化模拟与影响评估的视角,更好为气候模拟和预测服务。     

我国台风高发期东海和南海海区GIIRS/FY-4A温度反演廓线精度研究

基于欧洲中期天气预报中心再分析资料ERA5,对GIIRS/FY-4A温度反演廓线在我国台风高发期东海和南海海区的反演精度进行研究,结果表明:（1）东海海区,无云时GIIRS质量控制0的数据总体RMSE为1.71 K,150~450 hPa高度范围内RMSE小于1 K,450 hPa至近海面RMSE在2 K以内。质量控制1的数据反演精度低且随高度的增加误差增大;有云时,质量控制0和1的反演数据总体RMSE为4.72 K和5.55 K。（2）南海海区,无云时,质量控制0的数据总体RMSE为1.67 K,150~800 hPa范围内RMSE小于1 K,反演精度较东海海区略高。质量控制1的数据RMSE为5.07 K。有云时,质量控制0和1的数据RMSE为6.68 K和7.56 K。（3）随着台风“利奇马”等级加强直至最大等级（海上发展阶段）,GIIRS可信度较高的反演数据量呈现下降趋势,反演台风周边热力结构存在诸多不确定性,需要借助其他资料进行验证。      

Intercomparison of CRA-Interim Precipitation Products with ERA5 and JRA-55

By using the hourly data from surface meteorological stations in China, the 3-hour precipitation data from CRA-Interim (Chinese Reanalysis-Interim), ERA5 (ECMWF Reanalysis 5) and JRA-55 (Japanese Reanalysis-55) are compared, both on the spatial-temporal distributions and on bias with observation precipitation in China. The results show that: (1) The three sets of reanalysis datasets can all reflect the basic spatial distribution characteristics of annual average precipitation in China. The simulation of topographic forced precipitation in complex terrain by CRA-interim is more detailed, while CRA-interim has larger negative bias in central and East China, and larger positive bias in southwest China. (2) In terms of seasonal precipitation, the three sets of reanalysis datasets overestimate the precipitation in the heavy rainfall zone of spring and summer, especially in southwest China. CRA interim’s location of the rain belt in the First Rainy Season in South China is west by south, the summer precipitation has positive bias in southwest and South China. (3) All of the reanalysis datasets can basically reflect the distribution difference of inter-annual variation of drought and flood, but the overall the CRA-Interim generally shows negative bias, while the ERA5 and JRA-55 exhibit positive bias. (4) For the diurnal variation of precipitation in summer, all the reanalysis datasets perform better in simulating the daytime precipitation than in the night, and bias of CRA-interim is less in southeast and northeast than elsewhere. (5) ERA5 generally performs the best on the evaluation of quantitative precipitation forecast, the JRA-55 is the next, followed by the CRA-Interim. CRA-Interim has higher missing rate and lower threat score for heavy rains; however, at the level of downpour, the CRA-Interim performs slightly better.     

柱色谱分离-分子筛络合洗脱过程中正构烷烃单体碳同位素分馏研究

应用气相色谱-气体同位素质谱(GC-C-IRMS)分析正构烷烃单体碳同位素之前,需要对饱和烃样品中正构烷烃和异构烷烃进行预分离、富集,在预分离和富集过程中正构烷烃单体碳同位素是否发生分馏是高精度分析正构烷烃单体碳同位素比值(δ~(13)C)的关键。本文以正构烷烃混合溶液为对象,利用柱色谱、5■分子筛络合、环己烷-正戊烷混合溶剂两次洗脱,GC-C-IRMS分析正构烷烃单体碳同位素,研究前处理过程中正构烷烃单体碳同位素是否发生分馏。结果表明:使用柱色谱分离前后,多数正构烷烃单体碳同位素比值相差-0.2‰～0.2‰;当5■分子筛不完全络合时,未络合的正构烷烃单体碳同位素比值偏重约0.7‰,可能发生了微弱的碳同位素分馏,但并未影响洗脱后的正构烷烃单体碳同位素比值;使用环己烷-正戊烷混合溶剂洗脱前后,碳同位素比值相差-0.2‰～0.5‰,以同样方式洗脱第二次,获得的正构烷烃单体碳同位素比值与模拟样品相差-0.3‰～0.2‰。分析不同回收率(20%)正构烷烃的单体碳同位素比值,处理前后的差值基本在0.3‰以内,可见当正构烷烃回收率低至20%左右时,其单体碳同位素仍未发生明显分馏。柱色谱分离-5■分子筛络合-混合溶剂洗脱方法适用于回收率大于20%的正构烷烃单体碳同位素分析。