青蛤(Cyclina sinensis)IKK基因的克隆及其在鳗弧菌(Vibrio anguillarum)刺激下的表达分析

利用构建的青蛤(Cyclina sinensis)转录组文库,筛选到青蛤IKK基因的类似序列。经设计引物克隆比对后确认为CsIKK基因。利用生物信息学软件在线对该基因进行结构分析。采用PCR技术克隆基因,并使用实时荧光定量PCR技术克隆得到CsIKK基因在青蛤五个不同组织中的表达情况及在鳗弧菌(Vibrioanguillarum)的刺激下IKK基因在青蛤血淋巴中的时序性表达情况。综合结果得到, CsIKK基因序列开放阅读框长2298bp,编码765个氨基酸。IKK基因在青蛤的血淋巴、外套膜、闭壳肌、肝脏、性腺和鳃六个组织中均表达,在血淋巴中表达量最高。青蛤IKK基因在鳗弧菌胁迫下表达量在6h时达到最大值,与对照组相比差异极显著(P0.01),表明该基因所指导的蛋白是青蛤重要的免疫信号通路蛋白。     

西南大西洋阿根廷滑柔鱼资源时空分布研究

通过了解西南大西洋阿根廷滑柔鱼(Illexargentinus)资源丰度年间变化规律,从而对阿根廷滑柔鱼的资源可持续开发与管理打下基础。作者根据2012～2017年西南大西洋阿根廷滑柔鱼生产统计数据,利用灰色关联评价等数理方法对西南大西洋资源渔场的时空分布特征进行了分析。结果表明,2012～2017年间西南大西洋阿根廷滑柔鱼渔场重心主要在经度上分布于58°W～63°W海域,纬度主要集中在41°～44°S、47°～48°S两个区域,高平均网次产量(10 t/网)的海域主要在57°W～67°W、41°S～42°S和57°W～67°W、44°S～50°S海域。灰色关联度表明:6年间,以2015年滑柔鱼资源状况最好,其次是2014年,2012年最差,2013年、2016年和2017年处于中间水平。利用灰色关联分析的阿根廷滑柔鱼资源丰度变化趋势可用于其资源的可持续开发与管理。     

利用卫星遥感海面温度、高度联合反演南海北部三维温度场

利用历史观测得到的温度剖面数据,通过严格筛选和插值,建立了南海北部的气候态垂向温度剖面。随后,利用回归统计分析的方法构建了海面温度异常(SSTA)、海面高度异常(SSHA)联合扩展温度剖面的经验回归模型,并采用卫星遥感得到的SST和SSH数据扩展了南海北部的三维海洋温度场,其时间分辨率为天,空间分辨率为0.25°×0.25°。通过与观测数据的对比研究,扩展得到的温度场可以较为准确地反映南海北部温度剖面的结构特征,并且能有效地体现出一些中尺度变化过程。结果表明,本研究反演得到的三维温度扩展场是较为可靠的,它可以作为海洋数值模型的初始场,实现现场观测数据和卫星遥感数据的互补,有助于更好地分析南海北部温度场的三维结构及变化特征。     

青藏高原东南缘构造应力场重构

采用有限元方法,针对青藏高原东南缘建立更细致、更精确的三维有限元弹性模型。选取9种不同的应力边界条件,分别进行优化分析后处理,将对应台站形变模拟值与GPS实测值进行误差分析,最终选取最佳方案作为古构造应力场。结果表明,青藏高原东南缘4 Ma BP的古应力场主要起源于中国大陆周围板块的相互作用,特别是印度板块NNE向强烈碰撞作用,成为中国大陆尤其是西南部青藏高原地区构造应力场最主要的动力来源,控制各个块体相互作用的方式和运动格局。青藏高原东南缘古应力场主要包括几个力源：西北部青藏高原侧向挤压造成的WE向应力约105 MPa;西南部直接来自于印度板块的NE-WS向应力约70 MPa;南部NS向作用力33 MPa;东南部扬子块体侧向NW-SE阻挡力56 MPa;北东部受扬子块体强烈EW向阻挡力90 MPa。这些力源共同作用于青藏高原东南缘,形成现今复杂应力场。
     

浙江省台州-昌化深部构造特征探测

采用高分辨折射和宽角反射/折射综合地震探测方法,在浙江省中部沿黄岩、临海、东阳、桐庐、昌化进行深部构造探测,获得一条长约350km的速度结构剖面。探测结果表明,地壳结构具有明显的多层性,存在3个速度间断面;基底速度结构图像揭示了速度结构的横向非均匀性,这种不均匀性既对应于地质构造单元的分界线或断裂构造带,也反映出东西部构造特征的差异性。     

ATS藻板与自然礁石上藻群生物多样性的比较

ATS(algal turf scrubber)系统是一种利用潮间带藻类高效去除富营养化水体中氮(N)、磷(P)元素的水质净化系统, 藻类是支持整个系统最重要的组成部分, 其群落结构与水质净化效果密切相关。该研究基于Illumina MiSeq平台的高通量测序技术对海水水族缸的ATS系统中藻板样品和自然礁石上的藻类进行多样性分析。18S rDNA研究结果表明, ATS系统中经筛选得到藻类优化序列21390条, 其中对丝藻属Antithamnion占主要地位, 占序列总数的22.79%, 其次19.07%序列归入斜纹藻属Psammodictyon; 宋井、展南亭、后宅3个地区的藻类经筛选分别得到88435、87129、106458条优化序列, 主要为分枝色指藻属Chroodactylon、宽果藻属Mastocarpus和日本马泽藻属Mazzaella。ATS系统和自然环境样品共有的优势藻为骨条藻属Skeletonema和仙菜属Ceramium。本实验在研究ATS系统与自然礁石上的藻类群落相似性的同时, 深入探究了其群落结构的差异性, 为进一步优化ATS系统的功能提供了理论依据。     

急性高温胁迫对虹鳟二倍体和三倍体幼鱼hsps基因表达的影响

本文以二倍体和三倍体虹鳟(Oncorhynchus mykiss)幼鱼为实验对象,探究急性高温胁迫下,不同倍性虹鳟热休克蛋白家族(hsps)基因表达水平。选取二倍体和三倍体虹鳟幼鱼,分别进行常温处理(14℃)和高温胁迫(22℃),并在高温胁迫48h后,将虹鳟置于常温(14℃)恢复48h。分别在实验开始的0,12,24,48,72和96h进行取样,测定实验虹鳟肝脏和肌肉组织中的hsp70s(hsp70a,hsp70b),hsp90s (hsp90a1a,hsp90a2a,hsp90a1b,hsp90a2a,hsp90b1,hsp90b2)mRNA水平。结果表明:hsp70s和hsp90s的各个亚型均能对热胁迫做出反应,并具有应答幅度的组织特异性和时间特异性。在胁迫6和24h后,上述基因mRNA水平达到最高,随后降低。三倍体幼鱼肝脏和肌肉hsps mRNA表达水平的峰值显著高于二倍体幼鱼。研究结果显示,三倍体虹鳟对高温环境更为敏感,需要消耗更多的能量用于适应高温环境。     

人工冻土观测的冻点对应的土壤温度研究

基于2018年12月至2020年3月喀左、沈阳、辽阳、满洲里4个国家级地面气象站人工冻土器与测温式冻土自动观测仪观测的资料,对人工冻土观测获得的冻点与测温式冻土自动观测仪获得的相应深度的温度进行对比分析.结果表明:人工冻土器获取的冻点对应的土壤温度与0℃总体一致,又不完全重合;0—35 cm深度范围,冻点对应的温度变化...     

Effects of winds,tides and storm surges on ocean surface waves in the Sea of Japan

Ocean surface waves are strongly forced by high wind conditions associated with winter storms in the Sea of Japan. They are also modulated by tides and storm surges. The effects of the variability in surface wind forcing, tides and storm surges on the waves are investigated using a wave model, a high-resolution atmospheric mesoscale model and a hydrodynamic ocean circulation model. Five month-long wave model simulations are inducted to examine the sensitivity of ocean waves to various wind forcing fields, tides and storm surges during January 1997. Compared with observed mean wave parameters, results indicate that the high frequency variability in the surface wind filed has very great effect on wave simulation. Tides and storm surges have a significant impact on the waves in nearshores of the Tsushima-kaihyō, but not for other regions in the Sea of Japan. High spatial and temporal resolution and good quality surface wind products will be crucial for the prediction of surface waves in the JES and other marginal seas, especially near the coastal regions.     

Distribution of the nonlinear random ocean wave period

Because of the intrinsic difficulty in determining distributions for wave periods, previous studies on wave period distribution models have not taken nonlinearity into account and have not performed well in terms of describing and statistically analyzing the probability density distribution of ocean waves. In this study, a statistical model of random waves is developed using Stokes wave theory of water wave dynamics. In addition, a new nonlinear probability distribution function for the wave period is presented with the parameters of spectral density width and nonlinear wave steepness, which is more reasonable as a physical mechanism. The magnitude of wave steepness determines the intensity of the nonlinear effect, while the spectral width only changes the energy distribution. The wave steepness is found to be an important parameter in terms of not only dynamics but also statistics. The value of wave steepness reflects the degree that the wave period distribution skews from the Cauchy distribution, and it also describes the variation in the distribution function, which resembles that of the wave surface elevation distribution and wave height distribution. We found that the distribution curves skew leftward and upward as the wave steepness increases. The wave period observations for the SZFII-1 buoy, made off the coast of Weihai (37°27.6′ N, 122°15.1′ E), China, are used to verify the new distribution. The coefficient of the correlation between the new distribution and the buoy data at different spectral widths (ν=0.3−0.5) is within the range of 0.968 6 to 0.991 7. In addition, the Longuet-Higgins (1975) and Sun (1988) distributions and the new distribution presented in this work are compared. The validations and comparisons indicate that the new nonlinear probability density distribution fits the buoy measurements better than the Longuet-Higgins and Sun distributions do. We believe that adoption of the new wave period distribution would improve traditional statistical wave theory.