单体褶牡蛎(Crassostrea sp.)的研究

采用肾上腺素(EPI)和去甲肾上腺素(NE)诱导、颗粒固着基和先固着后脱基三种方法,对褶牡蛎的眼点幼虫进行处理,产生单体蛎苗。EPI和NE诱导的最适浓度为10~(-4)M,最适处理时间为3h,幼虫的不固着变态率分别达47.7％和46.6％。处理时间延长,变态率增加不明显。EPI和NE的诱导效果差别不明显,其诱导作用对稚贝的生长无明显副作用。颗粒固着基以贝壳粉为佳,最适颗粒的规格为幼虫的壳长。幼虫先固着后脱基而形成单体蛎苗,以可弯曲的灰色塑料板效果最好,固着的小贝可通过来回弯曲塑料板而从上面脱落下来,小贝长至1～2cm大小时,脱基最容易。     

海底天然气水合物地球化学探测技术

海底天然气水合物是未来的新型能源，地球化学探测与分析技术在天然气水合物勘探、研究和开发中发挥巨大作用。简要介绍了天然气水合物地球化学探测方法及相关的分析测试技术，包括海底沉积物、海水、海面低层大气中烃类气体(主要为甲烷)、孔隙水中阴阳离子和同位素地球化学异常等。并对发展天然气水舍物地球化学探测与分析新技术提出建议。     

国外荧光技术在海洋光上的应用研究状况

主要介绍国外现场荧光计／电导率、温度、深度传感器拖曳系统的研究及其在海洋深层水体混合扩散实验和快速，大监测海洋中水面下层油溢轨迹的应用方法研究，同时简要介绍了我国水中荧光计研究及其在海洋现场探测中的应用研究现状，并对今后的发展，应用前景作了展望。     

人工养殖点带石斑鱼弧菌病病原菌的分离及鉴定

广东、海南两省多个海水网箱养殖场养殖的点带石斑鱼(Epinephelus malabaricus)发生严重的弧菌病,从海南三亚和广东深圳的发病鱼病灶上分离到2株致病性细菌VAL02和VAL00,经人工回接感染实验证明这2株菌引起点带石斑鱼弧菌病,VAL02对点带石斑鱼苗的半致死量是2.25×10~5 cfu/g。经形态及生理生化特征分析,鉴定出VAL02及VAL00均为溶藻弧菌。应用药敏纸片法研究了22种化学疗剂对VAL02及溶藻弧菌标准株的生长抑制作用,发现VAL02对氯霉素、氟哌酸、卡那霉素和乙酰螺旋霉素等产生耐药性,对复方新诺明和环丙沙星等敏感。     

两种江蓠果孢子的融合研究

本研究以真江蓠(Gracilaria asiatica Zhang et Xia)和龙须菜(Gracilaria sjoes-tedtii Kylin)两个不同物种为材料,探索了果孢子的融合方法和条件。由成熟囊果的藻体经阴干刺激后,放散出大量果孢子。两个物种的果孢子在大小和颜色上都有差异。对这两个物种的果孢子用PEG—高Ca~(++)高pH法诱导融合,首次获得成功,融合细胞能再生成杂种植株。     

一类非线性二阶常微分方程解的多重性

考虑一类二阶非线性常微分方程的边值问题（p（t）u′）′＋h（t）f（u）=0，0＜t＜1和u（0）=u（1）=0。通过引入f（s）／s在∞与0处的极限值，并运用打靶法和相应的Sturm比较定理得到解的多重性定理，推广有关文献中的许多重要结果。     

Delaunay三角网增点生长构造法研究

论述了一种由计算机自动生成Delaunay三角网的增点生长构造法。该方法属于不规则三角网的动态构网法，它借鉴了静态构网法中递归生长算法的部分思想，并利用Lawson提出的最大最小(MAX—MIN)角度法则对三角网进行即时的局部优化，从而达到了快速、有效地构建Delaunay三角网的目的。该方法对快速生成海底DEM数据，进行海底仿真具有重要的作用。     

基于麦克斯韦理论的海底大地电磁探测技术

麦克斯韦理论为海底大地电磁探测技术奠定了坚实基础。大地电磁场的测量通常测取Ex，Ey，Hx，Hy,Hz。大地电磁仪的设计要点包括：高灵敏度、智能化、同步采集数据、锚系硬连接、承压密封和合理的下沉速度所观测的数据经计算机处理后，可获得被测海域的地球物理信息。     

一种改进的周跳多项式拟合方法

多项式拟合探测周跳受相位观测值所含误差的影响,随着采样数的增加,其探测周跳的能力随之降低,通常将观测数据分成若干段来进行处理。这样不可避免的增加工作强度,降低工作效率。本文根据多项式拟合探测周跳的基本原理,对多项式进行改进。经实验证明,利用改进后的多项式进行拟合能够有效地弥补传统方法的不足,使周跳的探测与修复更加稳定可靠。     

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。