真鲷仔稚鱼微粒饲料中DHA与EPA最佳比例的研究

制备4种n-3HUFA含量相同,DHA和EPA含量比[m(DHA)：m(EPA)]分别为1．70：1,2．00：1,2．30：1和2．60：1的微粒饲料,探讨DHA与EPA的配比对真鲷(Pagrus major)仔稚鱼生长、存活和体内相关成分的影响。30d的养殖试验结果表明．m(DHA)：m(EPA)≥2．30：1的2种微粒饲料与m(DHA)：m(EPA)≤2．00：1的2种微粒饲料相比,真鲷仔稚鱼的生长速度和成活率,前者明显优于后者。该比例即m(DHA)：m(EPA)≥2.30：1应是真鲷微粒饲料中DHA与EPA的最佳配比。养殖试验结束后,对仔稚鱼体内相关成分的分析结果表明,仔稚鱼体内DHA的含量随微粒饲料中DHA含量的增加而增大。     

不同营养条件下铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)和小球藻(Chlorella vulgaris)的生长竞争行为

蓝藻的暴发通常是藻类之间竞争的结果,了解环境中蓝藻与其它藻类的竞争特点和生存策略对揭示藻华暴发的机制及治理具有重要意义。本文以营养竞争为例,以铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)和小球藻(Chlorella vulgaris)为受试对象,通过测定细胞密度、胞内C、N、P、S四种主要元素含量以及培养基中总氮(TN)、总磷(TP)的消耗,研究不同营养等级(超富营养、富营养、中营养、贫营养)以及单独N、P限制下两种藻在单独培养和共生培养条件下的生长特征和竞争行为。结果表明:(1)在超富营养、富营养、中营养、贫营养条件时,单独培养下的两种藻生物量与营养丰富程度呈正相关;(2)共培养条件下,在高营养水平时铜绿微囊藻在竞争中占优势,低营养水平时小球藻具有竞争优势;(3)胞内C、N、P、S的测定发现,随着营养水平的下降,两种藻胞内N、P的百分含量逐渐减少,而C、S并未呈现显著变化;(4)N限制时,铜绿微囊藻的半饱和常数Ks及最大比增长率μmax均大于小球藻;P限制条件下铜绿微囊藻的半饱和常数Ks小于小球藻,而最大比增长率μmax大于小球藻。综合分析,同一营养条件下,铜绿微囊藻竞争优势的先决因子是N,小球藻是P。因此,从营养竞争与生物适应力角度考虑,降低水体中富余的N或适当提高P的浓度可让小球藻获得竞争优势,对限制单一物种的形成具有平衡作用,可作为防治藻华的潜在方法。     

锈蚀钢筋在疲劳荷载作用下压磁场分布研究

针对锈蚀钢筋的疲劳损伤与寿命评估中的难度大、精度低等问题,引入压磁检测技术,对锈蚀钢筋疲劳过程中的压磁场分布进行检测,从宏观与微观相结合的角度分析压磁场分布与疲劳损伤之间的联系。试验结果表明,锈蚀钢筋的压磁场分布能够反映疲劳损伤的演变规律,疲劳后期非线性特征加剧,锈蚀率及应力幅越大则变化越为明显,磁感强度值、磁场分布梯度、"反转"现象等均有助于进行疲劳损伤评价与寿命预测。研究结果可为压磁无损检测技术在钢筋混凝土结构中的应用提供依据。     

基于局部回波幅值统计的海杂波背景下小目标检测

针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于局部回波幅值统计的方法来检测海杂波背景下小目标.该算法基于数学统计思想:计算不同距离单元海杂波的幅值的最大值和标准偏差,分析发现距离单元含有小目标回波的最大幅值明显小于其它距离单元只含有海杂波回波的最大幅值,距离单元含有小目标回波的幅值的标准偏差明显大于距离单元只含有海杂波回波的幅值的标准偏差,因此可以在对小目标没有任何先验知识条件下,较准确地检测出海杂波背景下的小目标.实验证明,该算法是有效的.     

改进型经验正交函数海洋声速剖面预报方法

鉴于深海温跃层以下往往声速值缺乏,声速剖面不完整的原因,提出一种声速剖面的预报方法:在传统经验正交函数预报法基础上,首先改进协方差矩阵的求解方法,将原始数据的空间信息和时间信息有效地融合到协方差矩阵中,通过由大量实测数据统计得出的时间函数的经验公式,得到合成剖面,将二者结合,把不完整剖面垂直向下延拓到海底,较为有效地解决了传统方法求解协方差矩阵和时间函数较粗糙的问题,给出了完整的海洋声速剖面的准确预报.实测数据检验结果表明,改进方法的预报精度比传统方法有了很大提高.     

低聚羧甲基壳聚糖的抗氧化性能

将低聚壳聚糖(chitosan oligosaccharide,COS)醚化得到O-羧甲基壳聚糖(O-carboxymethyl chito-sanolig osaccharide,O-CMCOS)和N-羧甲基壳聚糖(N-carboxymethyl chitosanolig osaccharide,N-CMCOS),其取代度(substituting degree,DS)均为0.54,用红外光谱对其结构进行表征。同时,考察了其结构对超氧阴离子的清除活性以及还原能力。结果表明,COS及其衍生物清除超氧阴离子的活性及还原能力的强弱顺序均为:O-CMCOSCOSN-CMCOS。     

基于分段副产物瞬时选择性的反应器网络综合

针对第三类反应体系的反应器网络综合问题,提出将串联反应以反应物到目的产物的反应步数为依据的新分段策略。通过比较不分段目的产物、不分段目的产物和中间产品、分段副产物和分段目的产物这四种不同的瞬时选择性,提出以分段副产物瞬时选择性为参数,以其对关键组分浓度或转化率的导数为依据选择各阶段最合适的反应器,以目的产物总选择性最大为目标采用遗传算法优化反应器网络。通过三个实例验证了本文所建立方法在解决复杂反应反应器网络综合问题的有效性,且本方法同样适用于简单反应体系。     

Increased Tibetan Plateau Snow Depth：An Indicator of the Connection between Enhanced Winter NAO and Late-Spring Tropospheric Cooling over East Asia

The authors present evidence to suggest that variations in the snow depth over the Tibetan Plateau (TP) are connected with changes of North Atlantic Oscillation (NAO) in winter (JFM). During the positive phase of NAO, the Asian subtropical westerly jet intensifies and the India-Myanmar trough deepens. Both of these processes enhance ascending motion over the TP. The intensified upward motion, together with strengthened southerlies upstream of the India-Myanmar trough, favors stronger snowfall over the TP, which is associated with East Asian tropospheric cooling in the subsequent late spring (April--May). Hence, the decadal increase of winter snow depth over the TP after the late 1970s is proposed to be an indicator of the connection between the enhanced winter NAO and late spring tropospheric cooling over East Asia.     

Study of tide prediction method influenced by nonperiodic factors based on support vector machines

Harmonic analysis, the traditional tidal forecasting method, cannot take into account the impact of noncyclical factors, and is also based on the BP neural network tidal prediction model which is easily limited by the amount of data. According to the movement of celestial bodies, and considering the insufficient tidal characteristics of historical data which are impacted by the nonperiodic weather, a tidal prediction method is designed based on support vector machine (SVM) to carry out the simulation experiment by using tidal data from Xiamen Tide Gauge, Luchaogang Tide Gauge and Weifang Tide Gauge individually. And the results show that the model satisfactorily carries out the tide prediction which is influenced by noncyclical factors. At the same time, it also proves that the proposed prediction method, which when compared with harmonic analysis method and the BP neural network method, has faster modeling speed, higher prediction precision and stronger generalization ability.