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541.
在103-105a的尺度上,地磁场强度变化是影响陆地宇生核素生成速率的主要因素,其影响程度取决于样品的地理位置和暴露时间。根据已有的磁场古强度数据,模拟200 ka以来海拔2 km、25°N和40°N的地表10Be生成速率的变化,进而分析地表宇生核素生成速率变化对岩石暴露年代测定的影响及其模式年龄的校正。校正磁场强度变化后,海拔2 km、25°N上,50-200 ka的模式年龄可被压缩14%~19%,大于1σ的误差,相同海拔40°N上的模式年龄可减小约8%。对中低纬两组模式年龄的校正充分证明,磁场强度引起的陆地宇生核素生成速率变化是暴露年代测定中主要误差源之一,尤其在低纬高海拔地区这一影响更不容忽视。 相似文献
542.
基于2020年中国近海31个浮标的逐小时数据,使用统计分析方法对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(HRCLDAS-V1.0)和欧洲中期天气预报中心第5代全球大气再分析数据(ERA5)海面风场进行了系统的检验,检验结果表明:两者在我国近海均具有较高的可信度,风速平均绝对误差(MAE)分别为1.16 m/s和1.09 m/s,风向MAE分别为23°和22°。随着风力增大两者的风速准确度均有所降低,当风力等级≥10级时,前者准确度优于后者;对于风向而言,随着风力增大,两者准确度均升高。此外,选取2020年典型的两次冷空气过程和2008号台风“巴威”过程,检验两者在不同天气过程影响下的准确度,两类融合产品均能较好地再现冷空气过程引起的风向变化,而对不同强度的冷空气过程下的风速反映存在差异;对于台风引起的大风,在风速较低时两者风速均具有不错的表现,但HRCLDAS-V1.0对峰值强度的表现优于ERA5。 相似文献
543.
参照鱼类病毒性出血性败血症病毒序列,根据PCR引物设计的原则,设计巢式PCR引物,采用巢式逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)方法,对如何快速检测鱼类病毒性出血性败血症病的方法进行了较为系统的研究,并对RT-PCR的反应条件进行了优化.结果表明,巢式RT-PCR扩增获得279bp的特异性片断,阴性对照无扩增条带.巢式RT-PCR扩增出的特异性片段经测序分析,结果证实与报道的序列完全一致.该方法最低可检测出0.1pg的鱼类病毒性出血性败血症病毒RNA.初步建立了VHSV的巢式RT-PCR检测方法,该方法灵敏、特异,可为VHSV的检测提供一个快速、有效的手段. 相似文献
544.
三个牙鲆育种群体亲本效应及遗传参数估计 总被引:3,自引:4,他引:3
针对牙鲆(Paralichthys olivaceus)养殖品种生长速度变慢、抗病力降低这一问题。近年来构建了牙鲆抗病群体(RS)、日本群体(JS)和黄海群体(YS)3个育种群体,开展牙鲆选择育种,建立了63个家系,收集了所有家系5 328尾鱼苗的体长和体重数据。借助线形混合模型(Linear mixedmodel)、"加性-显性"模型、约束极大似然法(REML)及最佳线性无偏预测(BLUP)分别估计亲本效应值、体重和体长遗传力和遗传相关、父母本效应和杂交效应。预测结果显示,其中父本130,141,146,170,218,229,303和308随机效应达到了极显著效应水平(P<0.01),父本112,122,141,190,212达到显著水平(P<0.05),所有母本体重随机效应达到了极显著水平(P<0.01);体长和体重两性状的加性、显性、表型和基因型相关分量都达到极显著水平(P<0.01),体长和体重的加性方差比率均大于显性方差比率,可见两性状的遗传效应主要取决于基因的加性效应。体长的总遗传效应率为31.20%,体重的总遗传效应率为33.58%,体长和体重的随机方差比率分别达到68.80%和66.41%,说明养殖环境等因素对牙鲆体长和体重的影响较大,同时说明在牙鲆选择育种中消除环境影响极为重要。体长和体重的狭义遗传率分别为0.199和0.256(P<0.01),广义遗传率分别为0.312和0.336(P<0.01),牙鲆在以上两性状上属于中等遗传力,通过选择育种可取得较大的遗传进展。对3个牙鲆育种群体杂交随机效应估计结果显示,抗病群体和黄海群体在体长和体重两性状上加性随机效应显著(P<0.05);抗病群体分别与日本群体、黄海群体杂交,其后代表现出显性随机效应达到0.10的水平(P<0.10),黄海群体自交、日本群体和黄海群体杂交随机效应不显著(P>0.05),因此在杂交组配中选择抗病群体与其他两个群体交配可取得较好的效果。 相似文献
545.
546.
For the study of the parametric vibration response of submerged floating tunnel tether under random excitation,a nonlinear random parametric vibration equation of coupled tether and tube of submerged floating tunnel is set up.Subsequently,vibration response of tether in the tether-tube system is analyzed by Monte Carlo method.It may be concluded that when the tube is subjected to zero-mean Gaussian white noise random excitation,the displacement and velocity root mean square responses of tether reach the peak if the circular frequency of tube doubles that of tether;the displacement and velocity root mean square responses of tether increase as the random excitation root mean square increases;owing to the damping force of water,the displacement and velocity root mean square responses of tether decrease rapidly compared with tether in air;increasing the damping of the tether or tube reduces the displacement and velocity root mean square responses of tether;the large-amplitude vibration of tether may be avoided by locating dampers on the tether or tube. 相似文献
547.
548.
549.
Arctic sea-ice motion and its relation to pressure field 总被引:5,自引:0,他引:5
Daily Arctic sea-ice motion maps during the winter seasons (December–March) from December 1988 to March 2003 derived from
NSCAT, QuikSCAT, SSM/I, and AMSRE data by a wavelet analysis method have been merged with those derived from buoy data. These
merged sea-ice motion data have been used to study the circulation regimes and winter-to-winter variability of Arctic sea-ice
motion. The relation between sea-ice motion and the pressure field in the Arctic Ocean was also studied by applying Principal
Component Analysis (PCA) to the monthly merged sea-ice motion data and the monthly pressure field data from IABP. The mean
Arctic sea-ice motion map of the 15 winter seasons has two distinct features: the Beaufort Gyre and a cyclonic circulation
system in the Eurasian Basin, which moves ice from the Laptev Sea to Fram Strait. The strengths and sizes of the two features
change from one winter season to another. Seasons with a strong or normal Beaufort Gyre alternate with seasons with a weak
or no Beaufort Gyre every one to three seasons. The principal components of the first two modes of PCA of the monthly sea-ice
motion are closely correlated with their counterparts of the monthly pressure field in the Arctic Ocean. The mode-one components
of these two anomalies alternate between anticyclonic and cyclonic circulation systems. The correlation between Arctic Oscillation
indexes and the principal components of the first mode of PCA of the monthly Arctic sea-ice motion is low but statistically
significant. 相似文献
550.