赤潮叉角藻18SrDNA和ITS区序列测定与分析

采用PCR及克隆测序的方法，对1998年引发渤海赤潮的叉角藻18SrRNAadldey DNAITS区（Internal Transcribed Spacer Regions)进行了序列测定与分析。并通过因特网从国际分子生物学数据库中获取甲藻另外15个种的18rDNA序列，以Tetrahymena corlissi作为类群，分别采用Neighbor-Joining和Fitch方法构建甲藻较为一致和可靠的进化树图，探讨具有高度多样性和在分类上争议较多的甲藻各类群之间的形态与分子进化关系。结果表明，Prorocentrum(有2个简单的壳板）出现得较早，而大多数多甲藻目（覆盖着多个壳板）、裸甲藻目（大多数不具壳板）和膝沟藻目的成员较晚出现。另外，对叉角藻ITS区的分析表明，ITS区为高变区，是良好的分子标记，可用于叉角藻快速鉴定的专一性核酸分子探针的研制。     

南海西南部新生代盆地类型及演化历史

南海西南部地区发育了多种类型的新生代沉积盆地，各种类型的盆地具有各自的结构特征和演化历史，走滑－周缘前陆盆地－曾母盆地发育了渐新－中中新统层系，晚中新统层系和上新－第四系层系第三套地层，曾母盆地经历了三个发育阶段，拉张剪切盆地－万安盆地发育下第三系－下渐新统层系，上渐新统一中中新统层系和上中新统一第四系层系三套地层，万安盆地经历了四个发育阶段。     

南海海域叶绿素浓度分布特征的卫星遥感分析

介绍了第二代海洋水色传感器SeaWiFS资料的特点汲其基本处理方法，海水叶绿素浓度提取方法，对南海域表层海水叶绿素浓度分布的时空变化特征及其与营养物质和南海环流的关系进行了初步分析。     

黄河三角洲潮滩发育时空谱系

研究黄河三角洲潮滩发育的时空话系指出：在时间上，黄河三角洲潮滩系由不同时期河口滩发育而成，各段潮滩发育时间因素的差异在比较形态学上有清晰反映，在空间上，并存着处于不同发育阶段上的四种类型（阶段）。由此构成了黄河三角洲前沿所特有的湖滩形态时空体系。     

南海东北部及其邻区新生代构造事件

南海东北部及其邻区新生代构造事件主要有白垩纪末－古新世早期，始新世中期，始新世晚期－早新世，中新世晚期－上新世初和上新世末－更新世中期发生的５次事件，它们在区内表现明显，伴有不整合，地层缺失和岩浆，断裂，褶皱等活动，同一构造事件在不同构造单元发生的时间可以有早有晚，程度有强有弱，性质有张有压，或造陆造山或造海造盆，但是这些表现却互有联系且可在全区追踪对比。     

早第三纪济阳湖盆的形成和演变

在构造和气候的综合作用下,本区在早第三纪成为一个大型裂谷湖盆,并在沙四、沙三和沙一期因受古太平洋海泛影响而具有"近海"湖盆的特征,其演变经历了初始形成-强烈扩张-晚期扩张-收缩干涸四个阶段,构成一个完整的湖侵-湖退旋回和湖泊早期形成-中期扩张-晚期收缩三个亚旋回。     

浙西地区“扬子型”铅锌矿床的找矿潜力初探

“扬子型”铅锌矿床的地质特征 一、矿化集中的时空分布 “扬子型”铅锌矿床在准地台周边及其隆起的碳酸盐中分布很广,成矿时期从南华纪至早古生代,最重要的有南华系莲沱组（彭山式）,震旦系陡山沱组上部（董家河式）,震旦一寒武系麦地坪组（大渡河式）,下寒武系清虚洞组（花垣式）。除此,在奥陶系、石炭系和三叠系也有发现。这类矿床形成于晋宁造山后扬子地台伸展裂陷构造环境,是罗迪尼亚超大陆裂解事件的产物。空间上主要分布以下地区：     

干旱区凝结水研究进展

凝结水是维系干旱、半干旱地区主要食物链的水分来源之一,具有重要的生态意义。较详细地列举了目前国内外在干旱区测定凝结量及其持续时间所采用的研究方法,从凝结水的数量特征以及时间格局两方面阐述了不同地域凝结水的时空差异性,并从气象因素、凝结面的类型及其位置、周边植被对其作用等方面综合分析了影响凝结水发生的主要因素,探讨了干旱区凝结水的生态作用及其意义,展望了干旱区凝结水未来的研究趋势。提出在未来的干旱区凝结水研究中应加强与气象学、生态学等多学科的交叉,从能量平衡角度加强对凝结水量的研究;同时,改进和规范凝结水的测量方法,开展荒漠植被对凝结水的生理响应研究以及凝结水对极端干旱胁迫植物的作用研究。     

基于分区的局域神经网络时空建模方法研究

区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力.