不同条件延缓未受精卵激活对鱼类细胞电融合的影响

泥鳅未受精卵先在合成卵巢液、郝氏液中分别浸泡15、20、30min,然后再受精孵化,统计发育情况,结果表明,合成卵巢液可有效延缓未受精卵遇水后被激活的时间,郝氏液对延缓未受精卵被激活也有一定作用,但效果比合成卵巢液差。用合成卵巢液配制不同浓度胰酶处理受体卵进行细胞电融合实验,胰酶质量浓度为5 mg/mL时,融合卵发育至囊胚期的比例比对照组(郝氏液)高2%,统计分析表明该差异是显著的(P<0.05);但发育至原肠期及孵出期的比例则与对照组无显著差异。胰酶质量浓度为2和1 mg/mL时,融合卵发育到各阶段的比例均低于对照组,统计分析表明两者的差异是显著的(P<0.05)。研究表明,溶液种类、胰酶浓度等对电融合卵的发育有明显的影响,但延缓受体卵的激活时间并不能提高电融合卵的出苗率。用郝氏液配制的2 mg/mL的胰酶溶液处理受体卵,可获得较高比例的融合鱼。     

文化生态学视角下的南海诸岛地名文化

地名具有丰富的文化内涵,正日益受到学术界的高度关注。南海诸岛及其附近海域是中国政治敏感地带,多国为主权归属问题摩擦不断,研究其地名文化历史演变问题可为维护中国领土主权提供有力证据。基于南海诸岛地名命名、变更和演变等资料,采用文本分析方法,分析《更路簿》和不同时期公布的南海诸岛命名资料,并利用 GIS 将地名的演变情况进行地理可视化表达,同时对南海诸岛及其附近海域的开发者--渔民和老船长等进行深入访谈。研究发现：南海诸岛的土地名主要依据岛礁的自然地理环境特征而命名,地名的更替、消亡与社会文化环境紧密相关;1935 年公布的地名以音译英文地名为主,1947 年更名以去外国化、美化、纪念地名为主,1983 年对 1947 年所公布的标准地名更改很少,在这 118 个地名中,增加了前几次未公布地名 39 个,这些地名几乎都沿用渔民命名的土地名。     

格尔木河水质现状及生态风险评估

为了解经济迅速发展背景下格尔木河流域水体中痕量元素分布、水环境质量现状和生态风险,对格尔木河9个采样点水样21种痕量元素的分布及相关性进行了分析,以Cu、Zn、Hg、Cd、Cr和Pb为目标重金属,评估了格尔木河水质现状及生态风险。结果表明:重金属Pb浓度在所有水样中均低于检出限,其它痕量元素浓度在0.001(Cd)～6297.013(Sr)μg·L~(-1)范围变化。根据相关性分析,推测格尔木河水体中Li、Sc、Ti、V、Cu、Ge、Rb、Sr、Mo、Cd来源可能相同。采样点水样6种重金属浓度均达到地表水环境质量I类的标准。采用5种方法评价了格尔木河水质现状,研究区水质处于无污染的理想状态。格尔木河重金属引发的潜在生态风险处于低风险水平(生态风险指数变化范围为0.35～0.68)。     

河北省粮食生产发展趋势及其地区差异

河北省2002年粮食作物播种面积为6484.4千hm2,其中小麦占37.8%,玉米39.7%;粮食、棉花、油料的种植比例为15.9:1.0:1.6。北部四地市粮食播面占全省的23.3%,南部七地市76.7%。2002年粮食总产2435.8万t,为1949年的5.2倍;粮食单产3756kg/hm2,为1949年的5.8倍;人均粮食362kg,为1949年的2.4倍。北部地区粮食总产占全省的17.2%,南部地区82.8%。据回归分析与双向差分建模分析,2010年粮食总产可达3087.5万t,粮食单产4478kg/hm2,人均粮食460kg。据灰关联分析,影响粮食总产的主要因子有:粮食单产、农副产品收购价格总指数(1978年=100)、农业机械总动力、农村用电量、农田化肥施用量与有效灌溉面积等。根据笔者预测,若2010年农业机械总动力达8989万kw,农村用电量240.8亿kwh,农田化肥施用量356.1万t,有效灌面4549.2千hm2,则其粮食单产可达4664kg/hm2;若2010年仍保持2000年小麦播面所占比例(0.387),玉米播面所占比例达0.439,则其单产可达4387kg/hm2。     

一种带误差校正的横波速度预测方法

本文提出一种基于纵横波速度关系的带误差校正的横波速度预测方法,它主要针对在进行横波速度预测时所采用纵波模量M近似变换结果与标准的Gassmann关系(K变换)之间存在的误差提出了校正的方法,并给出了完整的基于纵横波速度关系的带误差校正横波预测技术流程,该技术是一个简单实用的横波速度预测工具.     

Predicting the visualization intensity for interactive spatio-temporal visual analytics: a data-driven view-dependent approach

The continually increasing size of geospatial data sets poses a computational challenge when conducting interactive visual analytics using conventional desktop-based visualization tools. In recent decades, improvements in parallel visualization using state-of-the-art computing techniques have significantly enhanced our capacity to analyse massive geospatial data sets. However, only a few strategies have been developed to maximize the utilization of parallel computing resources to support interactive visualization. In particular, an efficient visualization intensity prediction component is lacking from most existing parallel visualization frameworks. In this study, we propose a data-driven view-dependent visualization intensity prediction method, which can dynamically predict the visualization intensity based on the distribution patterns of spatio-temporal data. The predicted results are used to schedule the allocation of visualization tasks. We integrated this strategy with a parallel visualization system deployed in a compute unified device architecture (CUDA)-enabled graphical processing units (GPUs) cloud. To evaluate the flexibility of this strategy, we performed experiments using dust storm data sets produced from a regional climate model. The results of the experiments showed that the proposed method yields stable and accurate prediction results with acceptable computational overheads under different types of interactive visualization operations. The results also showed that our strategy improves the overall visualization efficiency by incorporating intensity-based scheduling.     

基于GWR模型的中国城市雾霾污染影响因素的空间异质性研究

基于全国城市的PM_2.5监测数据,识别PM_2.5的时空分布特征,并着重利用地理加权回归模型分析自然和社会经济因素对PM_2.5影响的空间异质性。结果显示：2015年全国PM_2.5的年均浓度为50.3 μg/m3,浓度变化呈现冬高夏低,春秋居中的“U型”特征;PM_2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM_2.5的污染重心。地理加权回归结果显示：影响因素除高程外,其余指标均呈现正负两种效应,且影响程度具有显著的空间差异性特征。从回归系数的贡献均值来看,自然因素对城市PM_2.5浓度影响强度由高到低依次是高程、相对湿度、温度、降雨量、风速、植被覆盖指数;各类社会经济指标对城市PM_2.5浓度影响强度排名依次是人口密度、研发经费、建设用地比例、产业结构、外商直接投资、人均GDP。由于各指标对城市PM_2.5浓度变化的影响程度存在着空间异质性,因此在制定大气治理对策时可以考虑不同指标影响程度的空间差异,从而使得治霾对策更具针对性。     

江苏常州4.2级地震前的重力变化

利用江苏地区2019~2021年流动重力观测资料,分析江苏省常州市4.2级地震前不同时间尺度下的重力场变化。结果表明：1）0.5 a尺度重力场变化图像较好地反映了此次地震下降-转折上升-持续上升-反向变化及零值线附近发震的演化过程;2）常州4.2级地震前0.5 a和1 a尺度下的重力场均显示,地震发生在重力变化零值线附近。     

利用LM-BP神经网络估算西北地区太阳辐射

气候、生态、水文等模型的应用需要空间连续分布的太阳辐射数据,由于地形等条件的制约,气象站点的分布有限,无法利用稀少的站点获得空间连续分布的辐射数据,而BP(Back-propagation)神经网络模型对太阳辐射具有很好的预测性,但以往的研究都是基于单个站点估算太阳辐射,而且BP神经网络模型存在收敛速度慢、学习时间长等问题,为解决BP算法存在的不足,采用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化后的BP神经网络(简称LM-BP神经网络)结合DEM(Digital Elevation Model)数据估算西北地区128个气象站点2011年的太阳总辐射月均值,通过乌鲁木齐和银川两台站的实测数据进行验证,两台站的平均百分比误差分别为2.89%和3.24%,平均偏离误差分别为0.27 MJ·m-2和0.61 MJ·m-2,且拟合优度均0.90。该模型各项误差指标较小,估算精度较高。最后将模型模拟出的辐射值,结合已有的24个辐射站点的实测值进行空间插值,得到西北地区2011年逐月太阳辐射精细化空间分布图。     

黄土高原大南沟流域非耕地中土壤养分变化

选取黄土高原区大南沟流域非耕地中灌木林地、摞荒地、荒草地、林地土壤养分数据,利用常规数据处理软件进行分析,得出如下结论:(1)水土流失造成摞荒地中土壤养分最低,需要把摞荒地改为灌木林地或林地;(2)磷含量从生长季开始随着时间推移一般呈现逐渐降低趋势,主要是水土流失造成的;(3)改变非耕地土地利用结构,增加地表植被覆盖率;占黄土高原一半以上的非耕地区是环境脆弱区之一,非耕地区土壤养分变化对环境产生重要影响,为土地利用结构的改变和当地的可持续发展提供理论支持.