甲壳质、壳聚糖及其衍生物的免疫与抗癌活性

自１８１１年Ｂｒａｃｏｍｎｏ发现甲壳质以来,人们对它进行了广泛深入的研究及开发利用。其研究和利用已涉及到工业、农业、医学、环境保护、国防、食品、日用化工等众多领域,尤其是在医药方面的应用,引起极大关注。据报道,甲壳质、壳聚糖及其衍生物具有辅助免疫、抑制癌细胞及肿瘤生长等作用,因此,这类物质不仅可以作为健康人防癌、提高免疫力的保健品,还可以在临床上治疗早期癌症,并对中晚期癌症病人的放化疗起到保护作用,从而有效提高疗效、减少痛苦、延长病人的生命。１　甲壳质、壳聚糖及其衍生物的免疫活性及机理１．１　免…     

基于SWOT分析的南海区海洋牧场发展路径

海洋牧场作为修复海洋生态系统和实现渔业资源增殖的现代渔业模式,是促进海洋经济绿色发展、推动传统渔业转型升级和构筑海洋命运共同体中的重要一环。然而,在实际建设中存在多种制约现代海洋牧场高质量发展的因素。合理规划海洋牧场,充分发挥其生态、社会、经济效益,对海洋牧场持续发展至关重要。文章对南海区海洋牧场的建设、技术发展及政策管理现状进行了总结,并利用SWOT分析法对南海区海洋牧场的发展情况进行了综合分析,阐释了南海区海洋牧场发展存在的优势、劣势、机遇和挑战,并结合国内外海洋牧场建设的经验及发展趋势,提出了南海区海洋牧场产业发展的路径,以期为我国海洋牧场高质量发展提供借鉴。     

基于多源资料的一次弓状强飑线成熟结构研究

利用局地分析和预报系统(Local Analysis and Prediction System, LAPS),结合多源资料,分析了2018年3月4日暖区强飑线成熟阶段的热动力结构和大风形成机制。结果表明：暖区内层结不稳定范围向东扩展和强的垂直风切变,驱动飑线组织化加强并向前移动和发展。成熟阶段飑线热动力结构呈现出两支强入流和冷池的典型特征,即前侧入流在低层(0～3.0 km)辐合上升,部分气流在高层翻转流向系统前侧,无后向流出;后侧中层(4.0～5.5 km)入流进入云体后部,在水凝物强烈相变降温作用下,密度增大转而下沉;下沉气流区降雨蒸发冷却增强了雷暴冷池。相比于飑线南段单一的对流线,北段弓形特点突出,后侧入流下降,加之存在尾随层状云,有更大的潜在冷却作用,促进气流加速下沉增强地面雷暴高压,最终导致更强的极端大风。     

海图出版质量检测系统的设计与实现

从目前海图出版的实际出发,分析了数字环境下海图生产质量控制需要解决的具体问题,以用户为最终目标设计,阐述了海图出版质量检测系统的总体结构和实现的技术思路。     

基于迁移学习的地球物理测井储层参数预测方法研究

随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行迁移学习,以提升储层参数预测效果和效率.文中详细阐述了基于迁移学习的测井储层...     

澳门路环地区地磁场的环境及近期变化

2002年5月,对澳门路环岛地区及相邻珠海横琴岛的地磁流动观测网的25个测点进行了地磁场总强度(F)的观测。同时还进行了地磁环境噪音的测量及十字剖面测量。2003年1月,对此流动观测网进行了复测。尽管该地区四周邻海,存在相当数量的干扰因素。但两次观测结果经通化处理后表明大多数测点的地磁场总强度的变化不大,变化量在1～2nT左右。两次观测结果的总体均方差为2．8nT。     

群体大小对微囊藻细胞昼夜垂向迁移的影响

针对群体形态对微囊藻昼夜间上浮下沉规律的影响问题,利用柱状培养装置对室内培养的单细胞、群体细胞以及在太湖采集的群体细胞进行了昼夜间分层观测实验,探讨了细胞形态对微囊藻垂向迁移的影响.实验结果表明:单细胞表现出一定的昼夜迁移规律,但无论是室内培养群体细胞还是太湖采集的群体细胞,都未观察到显著的昼夜上浮下沉的变化规律.另一方面,太湖采集的群体细胞表现出显著的漂浮特点.由此认为,室内培养的细胞与实际湖泊细胞之间存在比重上的差异,群体的大小对于上浮有明显的影响.     

基于改进的BP神经网络构建区域精密对流层延迟模型

利用神经网络算法挖掘海量数据的规律已成为科技发展的一种趋势,本文针对卫星信号的天顶对流层延迟进行建模.对流层延迟是影响卫星定位精度的重要因素之一,建立精密区域对流层模型对高精度定位有着重要的意义.对区域测站对流层延迟数据的分析,考虑到实时建模中传统BP（Back Propagation）神经网络计算量大,易出现"过拟合"现象、不稳定等因素,通过改进的BP神经网络建立了区域精密对流层模型.详细介绍了新模型的建立过程,并与常用的对流层区域实时模型进行了对比.还讨论了建模测站数目对预报精度的影响.相比现有的其他对流层延迟模型,基于改进的BP神经网络构建的区域精密对流层延迟模型无论在拟合和预报方面都有较好的精度,且随着测站数目的增加模型精度趋于平稳.改进的模型参数较少,可以进行实时的区域精密对流层延迟改正;需要播发的信息量小,适用于连续运行参考站系统（Continuously Operating Reference Stations,CORS）的应用.研究表明：改进的BP神经网络模型能够更好的充分利用大规模历史数据描述卫星信号对流层延迟的空间分布情况,适用于实时大区域精密对流层建模.基于日本地区2005年近1000多个测站的NCAR（National Center Atmospheric Research）对流层数据进行区域对流层延迟建模,结果表明改进的BP神经网络模型在拟合和预报精度上都有较大提升,RMSE（Root Mean Square Error）分别为：7.83 mm和8.52 mm,而四参数模型拟合、预报RMSE分别18.03 mm和16.60 mm.     

基于小震定位与震源机制解信息的阿尔金断裂带东段构造转换研究

阿尔金断裂带东段地区的造转换及其动力学机制研究一直是地学工作者关注的焦点.本文利用双差定位法获取研究区域2008—2017年间6013次地震事件的精确定位数据;整理筛选前人震源机制解36个,并采用P/S波振幅比方法计算获得221个以及CAP方法获得25个震源机制解信息.选择野马河—大雪山断裂作为研究区构造转换研究的突破口,综合小震定位数据与震源机制解信息,并开展野外地质调查进行验证,清晰刻画出该断裂的深部构造形态以及现今的运动特征：由阿尔金断裂带向祁连山方向过渡,断层产状由近直立逐渐转变为倾向南,倾角变缓,震源机制解由走滑性质为主转变为逆冲性质为主,是一个连续渐变的过程,为研究区的构造转换研究提供了直接证据.     

基于FFT-MA的随机介质建模方法

随机介质是描述地球介质小尺度非均匀性的有效模型,在地震散射波场分析、储层描述等领域具有广泛应用,快速准确的随机介质建模方法是开展相关研究的基础与前提.本文首次将FFT-MA（Fast Fourier Transform Moving Average）算法引入到随机介质建模研究中,分析了该方法与传统随机介质建模方法相比具有的优势,并提出了基于FFT-MA的非平稳随机介质建模方法.建模实验表明,与传统的基于谱分解定理的随机介质建模方法相比,基于FFT-MA的方法在空间域产生随机数序列,使随机数序列与结构参数分离,因此,随机数序列与所建模型存在空间上的对应关系,可以分区域建模和局部修改模型.在非平稳随机介质模型建模时,滑动窗口的大小可以根据自相关长度变化而变化,避免了每个采样点都建立一次完整大小的模型,提高了建模效率.因此,FFT-MA随机介质建模方法能准确构建满足自相关函数要求的平稳及非平稳随机介质模型,具有建模效率高、灵活、实用的优点.