北大西洋大青鲨渔业生物学初步研究

大青鲨(Prionace glauca)是金枪鱼延绳钓渔业中最主要的兼捕鱼种之一,作为海洋生物链的顶端物种对海洋生态系统的稳定性和多样性起到了重要作用。作者根据中国金枪鱼渔业科学观察员在北大西洋海域(3°~55°N,15°~40°W)采集的2 112尾大青鲨数据,按不同性别对其渔业生物学特征进行初步研究。结果表明:雌、雄大青鲨的优势叉长组分别为180~220 cm、190~230 cm,雄性叉长均值显著大于雌性,雌、雄性比符合1︰1;大青鲨叉长-全长、尾凹长-全长的线性关系分别为L_F=0.8008L_T+7.3361,L_P=0.7576L_T–1.8479;北大西洋热带海域(3°~13°N)兼捕的大青鲨群体组成以大个体为主(180~240 cm),冰岛附近海域(48°~51°N)兼捕的大青鲨群体组成以小个体为主(100~210 cm);大青鲨叉长和质量关系式为W_R=7×10~(–6)L_F~(2.9994);大青鲨肝脏为性腺的发育提供能量,成熟个体的肝质量指数显著小于未成熟个体;热带海域兼捕的大青鲨以性成熟个体为主(96.9%),冰岛海域兼捕的大青鲨以未成熟个体居多(77.1%);50%雌性性成熟个体对应的叉长为178.7 cm,50%雄性性成熟个体对应叉长为173.6 cm;雌性怀仔大青鲨的叉长与其怀仔数量线性关系为L_S=0.419×L_F–49.7(R~2=0.3905),幼仔雌雄性比符合1︰1;胃含物中以沙丁鱼和鱿鱼出现频率最高。作者的研究有助于更好地了解北大西洋大青鲨的生物学特征,为区域性渔业管理组织评估大青鲨种群资源状态提供数据参考。     

页岩油在纳米级狭缝中吸附特征的分子动力学模拟

利用分子动力学模拟方法研究了页岩油在纳米级有机质狭缝内和二氧化硅矿物狭缝内的吸附特征。在COMPASS(condensed-phase optimized molecular potential for atomistic simulation study)力场下模拟了355K、18 MPa(松辽盆地青山口组Ro=0.9%时的地质条件)条件下,混合烃类分子在纳米级狭缝内的吸附行为,对比了有机质和矿物的吸附能力以论证前人的研究,证明了模拟的正确性;分析了混合烃、各烃组分在二氧化硅狭缝和有机质狭缝中的密度分布特征及温度对有机质狭缝内烃分子吸附的影响。结果表明:(1)混合烃类分子在纳米级狭缝壁面处出现了3个较明显的吸附层,每个吸附层的厚度在0.4~0.5nm之间,且石墨烯单位面积的吸附能力约为石英的1.31倍;(2)由于竞争吸附作用,并非所有的烃类都在靠近固体壁面处吸附最多,那些容易扩散的气态烃和拥有特殊化学键的芳香烃更容易吸附在狭缝壁面处;(3)温度升高,使狭缝内混合烃类分子吸附相密度降低,但由于多组分竞争吸附作用的存在,并不是所有烷烃的密度峰值随着温度的升高而降低,5种混合烃类分子中的正构烷烃和支链烷烃的第1吸附层的密度峰值有所升高。     

西部高原咸化地表静校正方法应用

中国西部高原咸化地表和地下结构复杂多变,静校正问题突出。通过多年探索,逐步形成了针对高原咸化地表的静校正技术系列:复杂地表的初始模型构建技术;极低信噪比的标准层静校正技术;高陡构造的综合静校正技术;盐碱地表的炮、检域叠加迭代静校正技术;流动大沙漠的原生地表初至静校正技术。这一系列静校正技术有效地解决了西部高原咸化地表条件下的静校正问题,对于提高咸化地表地震资料的信噪比和成像质量发挥了积极作用。     

卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例

大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。     

四参数转换模型在两井定向中的应用

结合工程实例,采用四参数转换模型对两井定向中的井下无定向导线进行解算,并且采用平移、旋转、缩放等方法将假定坐标方位角和假定坐标增量转换为与地面坐标系统相同的坐标方位角和坐标增量,进而求取井下实际坐标。     

基于模糊综合评判的动态路径行程时间预测模型

针对城市交通路网的复杂性和不确定性,提出一种基于模糊综合评判的动态行程时间预测模型,将总行程时间分为行驶时间和交通延误时间两部分,分别介绍这两部分时间的预测模型,并利用该模型对一组模拟道路信息和路况信息进行实际预测,对预测结果进行比较和分析。研究表明该模型算法简捷实用,预测结果精度较高。     

三个牙鲆育种群体亲本效应及遗传参数估计

针对牙鲆(Paralichthys olivaceus)养殖品种生长速度变慢、抗病力降低这一问题。近年来构建了牙鲆抗病群体(RS)、日本群体(JS)和黄海群体(YS)3个育种群体,开展牙鲆选择育种,建立了63个家系,收集了所有家系5 328尾鱼苗的体长和体重数据。借助线形混合模型(Linear mixedmodel)、"加性-显性"模型、约束极大似然法(REML)及最佳线性无偏预测(BLUP)分别估计亲本效应值、体重和体长遗传力和遗传相关、父母本效应和杂交效应。预测结果显示,其中父本130,141,146,170,218,229,303和308随机效应达到了极显著效应水平(P<0.01),父本112,122,141,190,212达到显著水平(P<0.05),所有母本体重随机效应达到了极显著水平(P<0.01);体长和体重两性状的加性、显性、表型和基因型相关分量都达到极显著水平(P<0.01),体长和体重的加性方差比率均大于显性方差比率,可见两性状的遗传效应主要取决于基因的加性效应。体长的总遗传效应率为31.20%,体重的总遗传效应率为33.58%,体长和体重的随机方差比率分别达到68.80%和66.41%,说明养殖环境等因素对牙鲆体长和体重的影响较大,同时说明在牙鲆选择育种中消除环境影响极为重要。体长和体重的狭义遗传率分别为0.199和0.256(P<0.01),广义遗传率分别为0.312和0.336(P<0.01),牙鲆在以上两性状上属于中等遗传力,通过选择育种可取得较大的遗传进展。对3个牙鲆育种群体杂交随机效应估计结果显示,抗病群体和黄海群体在体长和体重两性状上加性随机效应显著(P<0.05);抗病群体分别与日本群体、黄海群体杂交,其后代表现出显性随机效应达到0.10的水平(P<0.10),黄海群体自交、日本群体和黄海群体杂交随机效应不显著(P>0.05),因此在杂交组配中选择抗病群体与其他两个群体交配可取得较好的效果。     

辽宁省城市人居环境系统耦合协调度时空格局演变及驱动力研究

人居环境系统内部的耦合协调是保证人居环境均衡发展的基础。基于“人类-居住-支撑-自然-社会”5个子系统,构建人居环境系统耦合协调发展评价指标体系,将2个系统间的容量耦合模型扩展运用到人居环境5个子系统中,综合熵值法、GIS空间分析以及地理探测器对辽宁省2005~2016年人居环境系统耦合协调度的时空演化特征与驱动力进行探讨,阐述人居环境系统内部协调性。研究表明:①2005~2016年辽宁省人居环境系统内部的耦合度与耦合协调度整体呈缓慢浮动上升趋势;②辽宁省人居环境耦合协调度呈分散格局,并且呈现从中间向两侧递减的“屋脊”式格局和“双核结构”;东西方向上,空间演变趋势由倒U型逐渐向一字型演变,南北方向上由斜线型向“L”型演变。③全省出现了中耦合低协调区、中耦合过渡协调区、高耦合低协调区、高耦合过渡协调区、高耦合高协调区5种类型区。④空间分异驱动力主要包括人的需求、经济发展、住房、互联网发展等。     

我与齐齐哈尔市的半生缘

五一节前夕,春光明媚。为了迎接一年一度的“6·25”国土日,我去齐齐哈尔市国土资源局和部分县局采访耕地保护工作。     

怒江兰坪发现亚洲最大铅锌矿

近日,经过地质等部门多年的勘探结果,在怒江州兰坪县境内发现中国最大的铅锌矿,铅锌金属储量达到1500多万吨,潜在价值可达2000多亿元。按照目前的开采速度,可供开采100年的时间。据了解,该铅锌矿位于兰坪县城西北18km处,位于凤凰山矿脉上,矿床规模为特大型,它是目前亚洲最大的铅锌矿,是全球第四大的铅锌矿,探明铅＋锌金属储量1547．61万t,铅锌合计品位达9．44％。