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利用TRMM资料对热带气旋“威马逊”结构及其降水特征的研究 总被引:6,自引:2,他引:6
利用NASA提供的热带测雨卫星(TRMM)资料和NCEP/AVN模式的实况分析场研究了热带气旋“威马逊”(2002)的演变过程、结构和降水特征.对要素场及倾斜对流有效位能诊断分析发现,降水的分布和强度对热带气旋的发展有很好的指示作用.针对MM5的几种积云参数化方案进行了数值试验,初步研究了各方案在热带气旋定量降水预报(QPF)中的作用. 相似文献
255.
为促使水生入侵植物的资源化利用以减少其对环境的危害,本文选取我国3种常见水生入侵植物,即水浮莲(Pistia stratiotes)、凤眼莲(Eichhornia crassipes)、空心莲子草(Alternanthera philoxeroides)作为研究对象,研究不同的植物化感作用方式(植物种植水抑藻、植物粗提物抑藻)对蛋白核小球藻(Chlorella pyrenoidosa)、梅尼小环藻(Cyclotella meneghiniana)、铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)这3种常见水华微藻生长的抑制作用差异及其影响机理。结果表明,3种植物的种植水和粗提物均对不同微藻表现出选择性抑制作用,且种植水的抑藻效果总体强于粗提物。其中以空心莲子草种植水对铜绿微囊藻的抑制作用最强,共培养第7天藻细胞光密度OD750值下降78.19%,叶绿素a(chl a)含量下降96.61%。铜绿微囊藻在空心莲子草种植水影响下,藻细胞的呼吸速率先升高后降低,光合速率逐渐降低,超氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)、过氧化物酶(peroxidase,POD)、过氧化氢酶(catalase,CAT)等抗氧化酶的活性,以及蛋白质和膜脂过氧化产物丙二醛(malondialdehyde,MDA)的含量均呈现先升高后降低的趋势,由此可知铜绿微囊藻在共培养过程中受到了明显的胁迫和伤害。而在共培养第11天,实验组的胞外藻毒素含量较对照组仅增加8.69%,差异不显著(P0.05),说明空心莲子草种植水在有效抑制铜绿微囊藻生长的同时不会促进藻毒素的释放,具有较好的生态安全性。 相似文献
256.
天目山千亩田泥炭腐殖化度记录的中全新世气候变化 总被引:11,自引:0,他引:11
以14C测年为基础,构建了天目山千亩田地区泥炭沼泽剖面年龄-深度模式曲线,通过该区的腐殖化度与烧失量分析研究,发现两者呈现出很好的相关性,共同记录了该地区4 200 aBP以来的气候变化,可划分出3个主要阶段:早期(4 135±40~3 200 aBP)泥炭腐殖化度偏低,指示气候湿热;中期(3 200~630 aBP)泥炭腐殖化度偏高,指示气候温凉偏干;晚期(630 aBP以来),泥炭腐殖化度偏低,气候温凉湿润。 相似文献
257.
富钴结壳资源量评估方法 总被引:5,自引:0,他引:5
富钴结壳是一种重要的海底矿产资源,对其进行资源量评估有着十分重要的意义。主要探讨了当前富钴结壳资源量评估的几种主要方法,并对其进行了分析比较。 相似文献
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罗非鱼源无乳链球菌(Streptococcus agalactiae)新型AI-2信号分子受体RbsB蛋白结晶生长研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了开展无乳链球菌(Streptococcus agalactiae)核糖结合蛋白(Ribose binding protein B,RbsB)结构功能的研究,本实验根据已知无乳链球菌ZQ0910全基因组序列设计相关引物。采用PCR方法扩增其RbsB基因,随后将该基因定向克隆到原核表达载体pGEX-6p-1中,在大肠杆菌BL21(DE3)感受态细胞中进行IPTG诱导表达;采用HRV 3C蛋白酶切除GST标签,分子筛分离获得RbsB蛋白;运用生物信息学软件对RbsB基因序列进行分析,并对RbsB蛋白二级和三级结构进行预测;采用NeXtal Tubes JCSG Core Suite结晶试剂盒筛选蛋白结晶条件。研究结果表明,该基因全长为969碱基,编码322个氨基酸,RbsB蛋白理论分子量33.9ku,等电点为9.41,二级结构中α螺旋结构所占比重最高,建立RbsB蛋白三维结构模式图;经IPTG诱导后表达的融合蛋白分子量为59ku,筛选RbsB蛋白的初始结晶条件为(0.2mol/L di-Potassium hydrogen phosphate,20%(W/V)PEG3350;1.5mol/L ammonium sulfate,25%(V/V)Glycerol),获得RbsB蛋白结晶体。本研究结果可为无乳链球菌核糖结合蛋白(RbsB)的功能解析提供实验及理论基础。 相似文献
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集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)方法已广泛应用于地下水水流和污染物运移模拟相关问题的求解。但前人研究多建立在同化系统预报模型是准确的基础上,忽视了模型概化的不确定性。当模型概化不准确时,将导致预报偏差,可能带来错误的系统估计。因此,文章提出考虑模型预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波(Bias aware Ensemble Kalman Filter with Confirming Option,Bias-CEnKF)方法。以地下水水流数据同化为例,研究模型概化存在不确定条件下,边界条件、初始条件、源汇项概化不准确时新方法的有效性。结果表明,当预报模型概化不准确时,使用标准EnKF方法进行数据同化,可能会导致滤波发散,造成同化失败。Bias-CEnKF方法不仅保留了较好的同化性能,同时减小了参数、变量、偏差项非线性关系带来的不一致性。针对文章中4种情景,Bias-CEnKF同化获得的含水层渗透系数场以及水头场均接近真实场,且预报结果可靠。本研究进一步提升了模型概化不确定时EnKF方法的适用性,为实际野外复杂条件下地下水水流数据同化问题提供了可靠的方法。 相似文献