沙坡头没蒿和柠条叶片δ13C 和 N 含量的季节变化特征

通过对腾格里沙漠东南缘沙坡头人工固沙区油蒿和柠条叶片稳定碳同位素分辨率（△）和N 含量的测定，研究了不同种植方式下油蒿和柠条叶片△ 和 N 含量的季节变化及其关系。结果表明：在不同种植方式下，两种植物的△ 与 N 含量在不同月份之间均存在显著差异。油蒿叶片 △ 极显著高于柠条的：在不同种植方式下，油蒿单种下 △ 显著高于混种，柠条则反之。 油蒿叶片 N 含量极显著低于柠条的：不同种植方式下柠条叶片 N 含量无显著差异，而单种油蒿叶片 N 含量则显著低于混种。在 △ 与 N 含量的关系中，柠条叶片 △ 与 N 在两种生境、单种和混种下均极显著正相关，雨明柠条叶片 N 含量可以作为其 △ 与 N 含量的季节变化及其关系在不同微生境有所差异。     

基于小波包变换特征向量提取的隐蔽水声通信性能评价方法研究

针对水声通信系统的隐蔽性缺乏客观、有效的评价手段,提出一种基于小波包变换提取信号特征向量并比较特征向量相似度的信号隐蔽性评价算法。为了区别截获信号和环境噪声,考虑从能量分布特征的角度,提取截获信号的特征参数。所提算法利用小波包变换具有更高的时频分辨率、自适应选择频带等特点,获取信号的小波包能量占比、小波包能量熵、小波包尺度熵,采用上述 3 个特征参数组成特征向量和利用余弦相似度算法判别信号隐蔽性。仿真实验和海试结果表明,所提方法得到的信号隐蔽性能基本符合实际信号隐蔽性能随信噪比变化规律,为隐蔽水声通信系统评估设计和水声对抗性能评级提供有效参考。     

基于多模态感知的水下目标检测应用构想

水下目标检测在海洋生物研究、考古探索、军事防御等多领域广泛应用,随着人工智能快速发展,水下目标检测也朝着无人化、智能化发展。深度学习采用神经网络挖掘信息特征,在速度和精度上均表现出优异的性能,成为了计算机视觉技术的主流算法,然而水下环境复杂,将其应用于水下图像目标检测仍存在较大的挑战。水下目标各模态信息互补,特征丰富,有利于目标检测识别,因此结合应用场景调研现有技术,然后设计基于深度学习的多模态水下目标检测系统,同时对比分析了现有关键技术的优缺点,最后对多模态目标检测系统未来发展进行总结与展望,具有重要意义。     

采用泵喷补偿技术的近底拖体水压场数值模拟研究

采用标准 k-ε 模型,结合 Fluent 软件,对采用泵喷补偿技术的拖体水下被拖行运动所产生的压力场变化进行了数值模拟实验。结果表明：采用泵喷补偿技术对拖体水压场的“马鞍形”分布特性影响较小, 但随着喷水速度的增加,拖体首端压力负值略有增加,而中段的负峰幅值显著增加,当喷水速度达到一定值后,拖体的压力特性曲线已经较为接近期望值,证明泵喷补偿技术具有一定的可行性。     

充分利用海洋环境提升声呐装备性能的研究

声呐装备的性能发挥与海洋环境密切相关。研究海洋环境对声呐装备的影响,积极推动环境适配型声呐装备的发展,对于综合利用水下探测和通信手段,提升我国水下信息化能力具有重要意义。着重分析典型海洋环境和过程对声呐性能的影响,包括不规则海底边界、海水的介质特性以及多尺度海洋动力过程, 通过算例对比说明环境效应对声呐的影响。进而,针对声呐装备的使用和发展,围绕环境适应与适配提出相关建议与措施。     

基于ROSE2.0的普洱地区CINRAD/CC雷达冰雹探测算法评估及参数本地化

为提高冰雹探测算法（Hail Detection Algorithm,HDA）产品的可用性,针对2015—2020年普洱地区监测到的22次冰雹个例,利用新一代雷达业务应用软件ROSE2.0对相关雷达基数据进行回放及产品分析,以命中率、虚警率、临界成功指数为指标对HDA算法在普洱地区的识别效果进行评估并给出本地化参数配置方案。结果表明:HDA算法在普洱地区命中率接近100%,但虚警现象非常普遍,使用强冰雹概率（Probability of Severe Hail,POSH）的预警效果优于任意大小冰雹概率（Probability of Hail,POH）,且冰雹尺寸越大POSH虚警的概率越低。进一步使用模拟测评法对POSH算法的适配参数进行分析,发现正确输入降雹日当天的0 ℃层和-20 ℃层高度能有效减少POSH的虚警率及提高临界成功指数;同时使算法预测的最大冰雹直径普遍偏大的情况得到控制,其中,中小冰雹直径偏离百分比减小76.07%,改善效果显著高于大冰雹。此外,增大反射率因子及POSH阈值能有效控制虚警,但也导致漏报次数快速增加,当阈值太大时命中率明显降低,为了保证较高的命中率和临界成功指数,选择Z=50 dBz或POSH=70%为阈值能明显改善HDA算法的识别效果。     

Characterization and Application of S-Band Polarimetric Radar and X-Band Phased Array Radar for a Tornadic Storm Event on June 16,2022

The X-band phased array radar offers faster scanning speed and higher spatial resolution compared to the S-band radar, making it capable of enhancing tornado monitoring and early warning capabilities. This study analyzed the char- acteristics and nowcasting signals of a tornado case that occurred on June 16, 2022 in the Guangzhou region. Our findings indicate that the violent contraction of rotation radius and the dramatic increase in rotation speed were important signal characteristics associated with tornado formation. The X-band phased array radar, with its high temporal and spatial resolution, provided an opportunity to capture early warning signals from polarimetric characteristics. The X-band phased array radar demonstrated noteworthy ability to identify apparent tornado vortex signature (TVS) features in a 10-minute lead time, surpassing the capabilities of the CINRAD/SA radar. Additionally, due to its higher scanning frequency, the X- band phased-array radar was capable of consistently identifying TVS with shorter intervals, enabling a more precise tracking of the tornado’s path. The application of professional radars, in this case, provides valuable insights for the monitoring of evolutions of severe local storms and even tornadoes and the issuance of early warning signals.     

太湖表层沉积物多环芳烃的空间分布、来源及其风险

随着太湖流域社会与经济的发展,多环芳烃(PAHs)在各种环境介质中逐渐累积,污染日益严重,可能对太湖生态环境及周边人体健康构成威胁。为探究太湖沉积物PAHs的来源及生态风险,于2021年12月在太湖采集30个表层沉积物样品,利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)检测样品中16种PAHs含量;利用受体模型和苯并[a]芘(BaP)毒性当量法进行来源解析及生态风险评估,并将各来源贡献与毒性当量浓度相结合,量化源风险。结果表明,太湖表层沉积物中16种PAHs总含量介于124~592 ng/g之间,平均值为294 ng/g,中值为279 ng/g;高环多环芳烃(HMW PAHs)为主要组分,占∑PAHs的67%。高含量区域位于竺山湾、梅梁湾、贡湖湾和西太湖,与国内外其他湖泊沉积物相比,太湖沉积物PAHs含量处于较低水平。源解析的结果表明,太湖表层沉积物中PAHs交通排放源贡献率为29.1%、煤炭燃烧源贡献率为26.7%、生物质燃烧源贡献率为28.7%、石油源贡献率为15.6%。生态风险评价结果表明,交通排放源、生物质燃烧源、煤炭燃烧源和石油源的BaP毒性当量含量(TEQ_BaP)均值分别为19.34、17.81、16.33和9.1 ng/g,均小于70 ng/g,几乎处于无风险水平。西太湖、贡湖湾和梅梁湾的部分区域ΣTEQ_BaP大于70 ng/g属于潜在风险区,具有一定潜在毒性。在后续的污染治理中应重点关注太湖西北部地区污染物的排放。本研究可为沉积物中PAHs污染的研究提供数据支撑,为地方政府精准、高效地管控PAHs污染提供理论依据。     

有机碳同位素示踪古环境变化研究

对有机碳同位素示踪环境变化的原理、研究对象、取得的进展和存在的问题等进行了详细研究，认识到C～H键比C-O键有利于富集^12C，从而导致生物或有机碳δ^13C为极低的负值，使有机碳与无机碳之间存在显著的碳同位素差异。光合作用类型的不同使植物分为C3，C4和CAM3种类群，并导致不同类群的植物具有不同的碳同位素组成，C3植物δ^13C=-20‰～-32‰，平均-28‰，而C4植物δ^13C=-9‰～-17‰，平均-14‰。气候环境的差异影响了光合作用的类型和强度，使不同环境的植物类群特征不同，不仅造成植物组合的碳同位素组成不同，而且导致不同食性的动物牙齿等化石的碳同位素组成的差异，甚至相应的无机碳同位素的变化，因此生物链及其衍生物的碳同位素研究也就成为反演某一地区或某一时期气候环境的有效手段。被作为研究对象的地质记录可分为有机和无机两类，有机类主要包括树轮等植物化石、牙齿等动物化石、煤等陆相沉积有机质、海相沉积有机质、土壤(前者的衍生物)，这些研究对象分别适合于目的不同的环境研究，并获得了较好的效果。进而发现有机碳同位素在研究重大生物灭绝事件、C4植物起源、地球早期生命起源、地外生命存在与否、矿产资源形成时的有机质作用等问题上将有重要作为。