Macrobenthic composition of the southeast continental shelf of India

Macrobenthic faunal composition was studied at six different depth ranges (30–50, 51–75, 76–100, 101–150, 151–175 and >176 m) in five transects (off Karaikkal, Parangipettai, Cuddalore‐SIPCOT, Cheyyur and Chennai) in the continental shelf of southeast coast of India. Eleven diverse taxa were found, comprising 113 species of polychaetes, 14 species of bivalves, 10 species of amphipods and ‘others’ (five tanaids, five crabs, four isopods, three echinoderms, two shrimps, two cnidarians, two fishes and one cephalochordate). Polychaetes were the dominant taxa, constituting 88.5% of the total abundance and 30.7% of the total biomass. The number of species (seven per 0.2 m² at >176 m depth range in Chennai to 46 per 0.2 m² at 30–50 m in Cheyyur), abundance (216 per 0.2 m² at >176 m in Karaikkal to 353 per 0.2 m² at 30–50 m in Cheyyur) and biomass (0.09 g per 0.2 m² at 151–175 m in Karaikkal and 4.6 g per 0.2 m² at 30–50 m in Cheyyur) of macrobenthos decreased with increase in depth. DO decreased gradually from 30 m depth; beyond 150 m, the decrease was pronounced due to the presence of the oxygen minimum zone. Using the distance based linear model (DISTLM), it was found that the environmental variables explained about 73.3% of the total variability in macrofaunal distribution. The heavy metals cobalt and mercury, as well as water pressure (proxy for depth), showed a significant relationship with macrofauna, explaining respectively 9, 7.3 and 7% of the total variability. The contribution of other variables was smaller.     

基于不同权重的栖息地指数模型预报阿根廷滑柔鱼中心渔场

本文根据2003-2009年1-5月和2011年1-5月西南大西洋海域阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)的生产数据,结合遥感获得的海表面温度(SST)和海表面高度(SSH)数据,利用不同权重的栖息地指数模型来预报阿根廷滑柔鱼的中心渔场。采用外包络法,利用作业次数与SST、SSH建立适应性指数(SI)模型,依据作业次数比重和产量比重来比较不同权重的算术加权模型(AWM),从而筛选出最佳模型,并对最佳模型进行验证。结果显示,确定AWM(a=0.3,SST权重为0.3,SSH的权重为0.7)为最佳模型,当栖息地适应性指数(HSI)大于0.6时,作业次数的比重为93.23%,产量比重为89.28%,当HSI小于0.4时,作业次数的比重为2.12%,产量比重为3.35%。利用2011年1-5月的生产数据和环境数据对AWM(a=0.3)进行验证,结果显示,在HSI大于0.6的海域,各月作业次数比重均在91%以上,产量比重均在95%以上。研究表明,在阿根廷滑柔鱼渔场形成中SSH比SST更为重要,基于SST和SSH的AWM(a=0.3)能够较好地预测西南大西洋阿根廷滑柔鱼的中心渔场。     

在Zebiak-Cane模式中观测MJO强迫对ENSO可预报性的影响, 第1部分:对最大预报误差的影响

With the observational wind data and the Zebiak-Cane model, the impact of Madden-Julian Oscillation (MJO) as external forcing on El Ni(n)o–Southern Oscillation (ENSO) predictability is studied. The obs...     

温度对刺参繁殖期消化酶和代谢酶活力的影响

为探究刺参(Apostichopus japonicus)繁殖期消化、代谢生理特点,作者以刺参亲参(240 g±15 g)为实验材料,设置了5个温度水平(6、10、14、18、21℃),研究了温度对刺参繁殖期内肠道消化酶和体壁肌肉代谢酶活力的影响。结果发现:温度对亲参繁殖期消化酶、代谢酶活力受培育水温影响显著(P0.05)。其中,胰蛋白酶与淀粉酶活力随水温升高呈先升高后降低的趋势,在10℃时活力最高且达到峰值;脂肪酶活力随着养殖水温升高呈下降趋势,在6℃时活力最高。己糖激酶、丙酮酸激酶、乳酸脱氢酶、苹果酸脱氢酶活力随水温升高出现先增高后降低的趋势,在10℃时达到峰值;而琥珀酸脱氢酶活力随温度升高呈下降趋势。研究表明,10~14℃温度下,亲参消化酶与代谢酶活力均处于较高水平,是理想的亲参室内促熟温度参数。     

三门湾春季温排水增温效应数值模拟研究

采用ECOMSED模式和2012年5月份现场温盐、潮流以及气象观测资料,对三门湾核电站冷却水排放所致海水增温效应进行了数值模拟研究。结果表明,在近期工程建成后,三门湾海水增温范围主要出现在排水口附近,表层增温幅度最大,底层增温幅度最小,在月度时间内,表底层增温范围有大、小极值变化。在全部工程完成后,温排水量大幅提高,三门湾表层海水增温1℃的范围将稳定影响较大面积,4℃增温范围较小。在月度时间内,表底层增温范围大、小极值变化幅度也将增大。     

温度及pH对杀鲑气单胞菌生长的影响研究

利用A值法与活菌平板计数法,测定了杀鲑气单胞菌在不同条件下的生长曲线,研究了不同温度及pH对杀鲑气单胞菌(Aeromonas salmonicha)生长的影响。结果表明,活菌计数法更能真实的反映细菌数量的动态变化。在28℃,15℃,10℃,5℃条件下,随着温度降低,杀鲑气单胞菌生长速率明显下降;在pH6.0~8.0时,酸性条件能明显抑制杀鲑气单胞菌的生长;在28℃、pH7.5条件下,杀鲑气单胞菌生长速率最快,达到稳定期时细菌数量也最多。在养殖生产过程中,为了抑制杀鲑气单胞菌的生长繁殖,建议在不影响鱼类正常生长的条件下,尽量降低养殖水体温度并合理控制水体pH,以降低养殖鱼类发病率。     

温度对赤潮异弯藻生长速率及细胞体积和生化组成影响的研究

在实验室条件下,研究了温度对赤潮异弯藻生长速率、细胞体积和生化组成的影响。结果表明,赤潮异弯藻在10~30℃之间均能正常生长,25℃时生长速率最高,25℃为其最适生长温度;赤潮异弯藻的细胞体积随着温度的升高大致呈逐渐减小的趋势,10℃时细胞体积最大(823.89μm3),25℃时细胞体积最小(387.98μm3)。进一步分析表明,赤潮异弯藻生长速率与细胞体积(对数值)呈显著的负相关关系(P0.05)。在10~25℃之间,赤潮异弯藻单个细胞的碳、氮含量随着温度的升高呈逐渐减少的趋势,其单位体积细胞的碳、氮含量却呈单峰变化(15℃时结果为峰值)现象;叶绿素a含量在单个细胞和单位体积细胞两个层次上随温度的变化趋势一致,即其在整个温度区间内随着温度的升高均呈逐渐增加的趋势。赤潮异弯藻细胞C∶Chl a和N∶Chl a随着温度的升高呈先减小后增加的趋势,均在10℃时最大,在25℃时最小。     

基于Landsat TM影像不同地表温度反演算法的比较

地表温度是反映地表环境的一个重要参数,精确获取地表温度的方法对研究城市热岛效应、进行生态环境监测评价是必不可少的。利用遥感手段进行地表温度的反演是一种较新颖的方法,相对成熟的反演算法主要有单通道算法、辐射传输方程法及单窗算法。本文以山东省威海市Landsat TM数据为例,分别利用辐射传输方程法和单窗算法进行地表温度反演,通过遥感目视解译的方法提取研究区各类典型地物对应的地表温度,进行统计分析,结果表明,两者反演得到的地表温度具有一致的变化趋势,其中单窗算法中不同典型地物的地表温度整体标准差较小,如建设用地为0.530,起伏波动小,算法精度略优于辐射传输方程法。     

Application of a Delay-difference model for the stock assessment of southern Atlantic albacore (Thunnus alalunga)

Delay-difference models are intermediate between simple surplus-production models and complicated age-structured models. Such intermediate models are more efficient and require less data than age-structured models. In this study, a delay-difference model was applied to fit catch and catch per unit effort(CPUE) data(1975–2011) of the southern Atlantic albacore(Thunnus alalunga) stock. The proposed delay-difference model captures annual fluctuations in predicted CPUE data better than Fox model. In a Monte Carlo simulation, white noises(CVs) were superimposed on the observed CPUE data at four levels. Relative estimate error was then calculated to compare the estimated results with the true values of parameters α and β in Ricker stock-recruitment model and the catchability coefficient q. α is more sensitive to CV than β and q. We also calculated an 80% percentile confidence interval of the maximum sustainable yield(MSY, 21756 t to 23408 t; median 22490 t) with the delay-difference model. The yield of the southern Atlantic albacore stock in 2011 was 24122 t, and the estimated ratios of catch against MSY for the past seven years were approximately 1.0. We suggest that care should be taken to protect the albacore fishery in the southern Atlantic Ocean. The proposed delay-difference model provides a good fit to the data of southern Atlantic albacore stock and may be a useful choice for the assessment of regional albacore stock.     

数据驱动的蒸散发遥感反演方法及产品研究进展

蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上,蒸散发约占陆地降水总量的60%;作为其能量表达形式,潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展,全球长期持续的观测数据得以获取和共享,近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品,从经验回归、机器学习和数据融合3个方面展开,对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结,并从驱动数据、反演方法、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究,有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息,同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合,使两类模型能互为补充、各自发挥所长,共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。