藻类磷酸甘露糖异构酶基因的序列结构特点及系统进化分析

磷酸甘露糖异构酶基因(phosphomannose isomerase,PMI)编码磷酸甘露糖异构酶(PMI),可逆催化甘露糖-6-磷酸和果糖-6-磷酸之间的相互转化,在GDP-D-甘露糖的合成中起重要的作用,后者是生物体合成糖蛋白和糖脂必需的前体物质。本文根据在Genbank中已经登录的部分藻类PMI基因序列,与部分细菌、真菌、植物和动物的PMI基因序列做比较,研究其进化趋势和规律及其基因结构,为以后在大型藻类中研究该基因奠定基础。系统进化分析表明,藻类的PMI基因有2个进化方向,绿藻类的PMI基因与高等植物的进化趋势一致;而杂色藻类(硅藻和褐藻)则单独形成一个进化分支。多序列比对表明,磷酸甘露糖异构酶蛋白有3个保守区,其中有4个氨基酸残基位点是金属离子结合位点,分别为2个Glu和2个His。对部分藻类的PMI基因进行结构分析表明:在比较低等的藻类中,PMI基因没有内含子插入,而较高等的藻类中则有不同数目和长度的内含子插入。对部分藻类PMI基因的生物信息学分析结果显示,PMI基因编码的蛋白为酸性蛋白,分子量在40到60kDa之间;二级结构中均以α-螺旋和无规则卷曲为主;三级结构与二级结构相吻合。     

广西北海涠洲岛海岸侵蚀特征

通过对2006-2013年布设在涠洲岛的15条岸滩剖面3次重复测量和数据对比分析,发现涠洲岛岸线整体遭受侵蚀.岸滩剖面长期变化特征表明,涠洲岛东部与西南部海岸侵蚀较为严重,西南部岸段年均下蚀可达0.18 m;正北部岸滩海岸侵蚀程度相对较轻,南湾段海岸整体变化较小,呈现弱侵蚀弱淤积变化.在短期强热带风暴影响下,冬季至夏季岸滩下蚀明显.     

渤海冰-海洋耦合模式Ⅰ.模式和参数研究

在国内外冰-海洋耦合模式研究基础上,根据渤海水文、气象和冰情特点,以国家海洋环境预报中心的渤海海冰预报模式和POM海洋模式为基础,开发了一个冰-海洋耦合模式.在该耦合模式中,冰和海洋之间的动量和热量交换是双向的,冰厚和冰密集度的变化不仅由冰表面和冰底的热收支决定,还由开阔水的表面热收支决定.侧重阐述了耦合模式的动力和热力学过程的耦合,并对模式中一些热力参数进行了讨论.     

质点-网格海冰模式在渤海的数值预报试验

在海冰动力学和热力学的研究基础上,开发应用于渤海的质点-网格海冰模式.该模式采用质点-网格法,有效地避免了传统海冰模式的数值扩散问题.该模式采用冰厚分布函数取代传统渤海业务海冰预报模式中平整冰、堆积冰和开阔水的三类海冰分型.应用质点-网格海冰模式对2003年～2004年冬季渤海冰情进行了业务化逐日数值预报试验,并对预报结果进行统计检验和分析比较.     

风暴潮灾害现场调查工作机制和规范

为提高我国对风暴潮灾害的灾情评估和防灾减灾水平,文章分析风暴潮灾害现场调查的工作机制和规范。研究结果表明:风暴潮灾害现场调查主要包括前期准备、现场调查、报告编制和成果归档4项工作内容;前期准备工作包括制定调查方案、制作调查底图和配置调查装备,现场调查内容包括气象水文情况、承灾体受损情况、风暴潮淹没情况和防灾减灾措施,报告编制内容包括灾害基本情况、现场调查情况、灾害损失情况、灾害应对情况以及发现的问题和建议,成果归档类型包括记录类等6类。     

海洋沉积物重金属生态风险评价方法比较及实例验证——以莱州湾为例

利用2016年8月份莱州湾沉积物中Hg、Cd、Pb、Cu、As、Cr、Zn监测数据,分别利用单因子污染指数法、潜在生态风险指数法、地积累指数法、沉积物质量基准法、尼梅罗综合指数法、污染负荷指数法等6种沉积物重金属风险评价方法进行评价,以比较沉积物重金属生态风险评估方法的适用性与局限性。结果表明,莱州湾表层沉积物中,重金属Hg、Cd、Pb、Cu、As、Cr和Zn含量分别为0.077 4 mg/kg、0.169 mg/kg、12.1 mg/kg、11.9 mg/kg、11.6 mg/kg、31.1 mg/kg、45.3 mg/kg。不同方法在莱州湾沉积物风险评价结果上存在差异。单因素评价方法中,单因子污染指数法、潜在生态危害指数法、尼梅罗综合指数法的评价结果适中,地累积指数法评价结果偏轻,沉积物质量基准法评价结果偏重。Hg、As、Cd元素的污染评价结果均较大,为主要的污染元素;综合因素评价方法中,污染负荷指数法评价结果风险偏轻,潜在生态危害指数法评价结果适中,内梅罗综合指数法评价结果则倾向偏重。沉积物重金属含量与底栖生物的丰度、生物量的pearson相关系数表明,Hg与底栖生物的生物量呈现显著负相关。6种方法都有自身优缺点和适用范围,但潜在生态危害指数法更适合莱州湾沉积物重金属风险评价。     

粉质土海底边界层动态演化过程波浪水槽实验

The objectives of this study are carried out a series of controlled large wave flume experiments using fine-grained sediment from the Huanghe River Delta, exploring the complete sequence of sediment behavior in the bottom boundary layer(BBL) during wave-induced liquefaction. The results show that:(1) The BBL in silty seabed is exposed to a progressive wave, goes through a number of different stages including compaction before liquefaction, sediment liquefaction, and compaction after liquefaction, which determines the range and thickness of BBL.(2) With the introduction of waves, first, the sediment surface has settled by an amount S(S=1–2 cm) in the course of wave loadings with an insufficient accumulation of pore water pressure. And a thin high concentration layer formed the near-bed bottom.(3) Once the liquefaction sets in, the liquefied sediment with an ‘orbital motion' and the sub-liquefied sediment form a two-layer-sediment region. The range of BBL extends downwards and stopped at a certain depth, subsequently, develops upwards with the compaction process. Meanwhile, resuspended sediments diffuse to the upper water column.(4) During the dynamics process of the BBL beneath progressive waves, the re-suspended sediment increment ranked as sediment liquefaction erosion before liquefaction compaction after liquefaction.     

风和径流量对长江口缺氧影响的数值模拟

受自然和人类活动的影响,海洋缺氧现象日益严重,威胁着海洋生态环境,海洋缺氧问题已经引起了人们的广泛关注。本文应用区域海洋模式并耦合生态模式,对东海的生态系统进行了数值模拟和分析研究。与观测数据比较显示,该模型能较好地模拟长江口外生态变量的分布趋势。另外本文通过设置不同敏感性实验,探讨风和径流量对长江口底层缺氧现象的影响,结果分析表明,风和径流量对长江口外缺氧区的形成有显著的影响。径流量变化虽然对长江口外缺氧区的季节变化影响并不显著,但是对缺氧区域面积却存在显著的影响。径流量增加,水体层化增强,表层叶绿素浓度增加,最终导致缺氧区域范围扩展;径流量减小,水体层化减弱,表层叶绿素浓度减小,缺氧区域范围缩小。风向和风速的改变不仅影响长江口外缺氧区的季节变化,还影响缺氧区域面积。     

基于神经网络模型的湛江湾水体有色溶解有机物的遥感估算

有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter, CDOM)是水体中重要的水质参数之一,是水色遥感的重要研究对象,如何构建适合特定区域的近海二类水体CDOM反演模型一直是国内外研究难点。本文利用2017年5月26～29日对南海西北部海域湛江湾20个站位采集的水样和测量的光谱资料,分析归一化遥感反射率与CDOM浓度a_g(400)的相关性,发现最大负相关系数出现在586nm处,选择580、585、590、595nm这四个波段处的归一化遥感反射率与a_g(400)建立了多元线性回归模型、BP(Back-Propagation)神经网络模型和RBF(Radial-Basis Function)神经网络模型,并与其他算法模型进行对比分析。结果发现, BP和RBF神经网络模型的平均相对误差和均方根误差均远小于多元线性回归模型和其他算法模型,神经网络模型的预测值与实测值拟合效果要优于多元线性回归模型。研究表明,神经网络模型更适合于湛江湾有色溶解有机物的遥感估算。     

Compressive and rarefactive double layers in non-uniform plasma with $$-nonextensive distributed electrons

Electrostatic solitary waves and double layers (DLs) formed by the coupled ion acoustic (IA) and drift waves have been investigated in non-uniform plasma using \(q\)-nonextensive distribution function for the electrons and assuming ions to be cold \(T_{i}< T_{e}\). It is found that both compressive and rarefactive nonlinear structures (solitary waves and DLs) are possible in such a system. The steeper gradients are supportive for compressive solitary (and double layers) and destructive for rarefactive ones. The \(q\)-nonextensivity parameter \(q\) and the magnitudes of gradient scale lengths of density and temperature have significant effects on the amplitude of the double layers (and double layers) as well as on the speed of these structures. This theoretical model is general which has been applied here to the \(F\)-region ionosphere for illustration.