秋茄和榕树叶片中正构烷烃分布和单体化合物δ13C值及其光合作用

对深圳福田、阳江、海南新竹红树林秋茄Kandelia candel及海口榕树Ficusm icrocarpa叶中类脂物进行萃取,分离出正构烷烃,通过气相色谱(GC)及色谱-质谱(GC MS)分析,测出了正构烷烃的碳数分布和相对含量.气相色谱-稳定同位素比质谱仪(GC-IRMS)测定了正构烷烃单体化合物的稳定同位素组成δ13C.秋茄叶和榕树叶正构烷烃的碳数分布均为C17C33,主要集中在C23-C31(＞90%).化合物含量最高为C27的有深圳福田秋茄、海南新竹秋茄、海口榕树,而阳江秋茄为C25.单体化合物的稳定同位素δ13C深圳福田秋茄为-31.42‰-34.48‰,阳江秋茄为-31.69‰-33.62‰,海南新竹秋茄为-30.30‰-33.04‰,海口榕树为-29.92‰33.56‰;平均值分别为-32.95‰、32.67‰、31.67‰、-31.74‰.结果表明,秋茄和陆地植物榕树的光合作用都是通过C3途径,是典型C3植物.     

藓羽藻(Bryopsis hypnoides)核酮糖-1，5-二磷酸羧化酶／加氧酶的分离与活性测定

采用硫酸铵分部沉淀与凝胶过滤的方法，进行藓羽藻Rubisco的分离研究。结果表明，分离的藓羽藻Rubisco经SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳检测呈两条清晰条带，分别为Rubisco大亚基与小亚基；与菠菜相比，藓羽藻Rubisco大亚基分子量与菠菜基本相同，而小亚基较之稍大一些。藓羽藻Rubisco活力测定结果表明，Rubisco分离过程中用硫酸铵分部沉淀后活力降低许多，分离后活力有所上升，但仍比粗提液活力弱；在Rubisco活力测定过程中，藓羽藻Rubisco的活化温度与其它物种Rubisco活化的温度不同，在低温下活化效果较好。这些结果说明Rubisco的酶活力受硫酸铵的影响而且藓羽藻Rubisco相对陆地高等植物结构不稳定。     

渤海海域的上第三系油气研究

综述了渤海湾盆地沉积与构造活动在时间与空间上的迁移与演化、烃源岩与储盖层的空间分布规律，结合盆地内的勘探现状分析了渤海湾海域上第三系的油气远景。认为盆地内凸起、低凸起以上第三系为主体，伴有东营组和前第三系油气藏的复式油气聚集带是目前渤海油气勘探最现实的有利目标。     

城市房地产开发建设项目环境管理探讨--以青岛市崂山区为例

以可持续发展战略为主线,总结和探讨了城市房地产开发建设项目的环境管理问题,指出：环境管理尤其是前置审批把关的重点应当是：（1）突出协调发展的重要性;（2）坚持以人为本,内外兼顾原则;（3）注重资源的合理有效利用;（4）提高技术含量,讲求效益统一;（5）建设期与营运期环境保护并重;（6）突出生态保护的重要性;（7）加强公众参与工作。     

基于光谱分析的MODIS云检测算法的研究

在总结云、陆地、植被、水体等目标光谱特性以及云和不同目标间光谱差异的基础上,改进了一种下垫面多光谱云检测算法,并采用MODIS影响进行了试验.试验结果表明,此改进方法行之有效.     

基于RS与GIS技术的变更图斑自动识别方法研究

基于RS与GIS技术的土地利用变更图斑自动识别方法,即"以遥感正射影像图为基础,以地理信息和地物反射光谱为判别依据"的变更信息识别方法,能够尽量避免传统利用遥感影像分类技术进行地物变更识别存在的不足。本文通过对距离算法的改良,有效利用遥感数据的实时性和丰富性,在地理信息系统的支持下,提高了对地物变更地块的识别精度。     

单中继星单低轨卫星的联合定轨精度分析

针对由单中继星和单低轨卫星组成的联合定轨系统,给出了系统内不同轨道卫星摄动项的选取方案和卫星间的可见性判别模型。在模拟出含有白噪声的四程测距观测数据文件的基础上,研究了测距精度和采样弧段对联合定轨中高、低轨卫星定轨精度的影响。得出如下结论:联合定轨更有利于对低轨卫星的轨道改进;同样的采样时间条件下,测距噪声越小定轨精度越高,并且采样时间越短它的影响越明显;同样的测距噪声条件下,所用资料的采样时间越长精度越高,但当测距精度很高时,TDRS达到最好定轨精度所需的采样时间相应有所缩短。并在定出轨道后进行了轨道预报,分析了轨道预报的趋势及精度。     

一种基于启发式算法的等高线局部内插方法

在基于启发式内插等高线算法的基础上提出了一种局部内插方法。首先利用Douglas-Peucker算法提取等高线的特征点,根据特征点判断等高线之间的相似性程度,找出导致等高线出现异常的特征点;然后将相似性程度很低的两条等高线自动分解为若干简单等高线再进行内插。有效地解决了局部弯曲很大、马鞍型地貌等复杂等高线的内插问题。算法已经在以Microstation为平台的数字制图系统中实现并逐渐实用化。     

简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。     

节水稻基农田作物轮作与灌溉模式需水规律研究

采取田间试验方法,研究了南方丘陵典型季节性干旱区节水稻基农田作物轮作与灌溉模式的需水规律和稻田水分利用率.结果表明,节水稻基农田作物轮茬与灌溉模式通过对水稻和油菜等作物产生的生长调控作用和补偿生效应,使植株蒸腾量、棵间蒸发量及稻田渗漏量大幅降低,各阶段的腾发量、需水强度和需水模系均发生显著变化,形成了稻基农田作物轮茬与灌溉模式新的需水规律.与常规双季模式相比,节水灌溉双季稻模式、水旱轮作双季稻模式、稻油轮作模式的需水强度分别减少了0.76、1.15、0.71 mm/d,渗漏强度分别减少了0.12、0.16、0.19mm/d,水分利用率提高了30.14%、47.95%、17.81%.