基于线粒体控制区序列的花斑蛇鲻遗传多态性分析

花斑蛇鲻(Saurida undosquamis)是一种重要的底层经济鱼类, 本研究利用线粒体控制区(D-loop区)序列分析了中国近海分布的花斑蛇鲻的遗传结构和遗传多样性, 一共测定了6个地理群体129尾样本的D-loop区全序列。结果显示, 全长为921bp的序列包含71个多态性位点, 共检测到101个单倍型。花斑蛇鲻总体呈现很高的单倍型多样性(0.9873 ± 0.0048)和较低的核苷酸多样性(0.0132 ± 0.0067)的特征。基于邻接法构建的单倍型系统发育树的拓扑结构很浅, 没有形成分化明显的支系。单倍型在各个地理群体中的分布呈分散交叉状态, 表明地理群体间没有显著的遗传分化。6个群体的分子方差分析显示, 花斑蛇鲻绝大部分的遗传变异(99.87%)来源于群体内的个体之间, 而群体间的变异仅占0.13%。大部分地理群体之间的遗传分化指数(F_ST)均很小, 揭示了群体间的基因交流很频繁, 存在高度的遗传同质性。这些研究结果表明中国近海的花斑蛇鲻遗传多样性丰富, 没有明显的遗传分化, 是一个随机交配群, 可以作为同一个渔业单元来管理。     

南海西北部夏冬季浮游介形类的分布及其影响因素

海洋浮游介形类(Ostracods)是一类分布较广的小型甲壳动物, 在海洋碳循环中起重要作用。目前国内海洋浮游动物采样常使用505μm网目孔径的浮游生物网, 从而导致个体较小的介形类被忽略。文章根据2006年7—8月(夏季)和2006年12月—2007年1月(冬季)在南海西北部海域分别使用网目孔径为505μm和160μm浮游生物网采集的样品, 比较不同网目所获浮游介形类种类和丰度的差异, 分析介形类种类和丰度的分布特征, 探讨环境因素对其时空分布的影响。160μm网目采集的浮游介形类种类和丰度均高于505μm。基于160μm网目数据分析浮游介形类群落结构: 1) 鉴定浮游介形类32种, 其种数由近岸向外海递增, 等深线100m以浅海域的种数显著高于100m以深海域(p<0.01); 2) 夏季浮游介形类的丰度高于冬季, 夏季丰度高值区主要出现在雷州半岛东部和琼东近岸, 显著高于外海(p<0.05), 冬季介形类丰度分布较为均匀; 3) 优势种针刺真浮萤(Euconchoecia aculeata)是近岸高丰度的主要贡献种; 4) 介形类种数与温度和水深呈显著正相关, 丰度与叶绿素a浓度呈正相关, 而与温度和盐度呈负相关。夏季琼东沿岸上升流和粤西沿岸流有助于浮游介形类在雷州半岛和海南岛东部近岸海域形成较高的丰度, 最高达1252个·m^-3。同时, 建议今后研究浮游介形类采用网目孔径小的浮游生物网进行采集以便全面评估其群落结构特征。     

圆筒型FPSO优化设计与水动力性能分析

针对圆筒型海上储油装置FPSO垂荡运动性能较差、无法安装干式井口的问题,设计了带延伸筒体与矩形阻尼结构的圆筒型FPSO,根据延伸筒体与矩形阻尼结构是否通海分为两种型式。建立水动力计算模型,比较分析不同延伸筒体和阻尼结构型式对FPSO水动力性能的影响。针对南海作业海域,设计了悬链式系泊系统,基于JONSWAP波浪谱对FPSO的运动进行时域预报,并对系泊系统进行校核。分析结果表明:通海型FPSO垂荡固有周期显著提升,可以错开南海百年一遇谱峰周期,通海型FPSO满足钻井、安装干式井口的运动响应要求,系泊系统系缆张力满足规范要求。     

有限尺度李雅普诺夫指数与海表温度梯度相关性的初步分析

为了探究海表温度和海面高度之间的瞬时相关性,介绍了一种卫星测高数据的拉格朗日分析指数--有限尺度李雅普诺夫指数(Finite Size Lyapunov Exponent,FSLE),以黑潮延伸体区域的涡旋和南大西洋的亚南极锋为例,通过对观测、模式结果和融合产品结果的分析,探讨了该指数与海表温度梯度(Sea Surface Temperature Gradient,SSTG)之间的相关性。比较FSLE图像和SSTG图像发现,FSLE与SSTG均呈丝状结构,对海洋表层水体结构描述具有一致性,尤其在温度梯度大和地转流强的区域更为一致。二者的一致性要远好于其他常用方式,比如全流速、OW参数涡旋识别方法和Winding-Angle涡旋识别方法。不同区域FSLE与SSTG之间的相关性表现不同,黑潮延伸体区域相关系数存在显著的季节变化,而南大西洋亚南极锋区域季节内变化突出。     

春季南黄海、东海浮游植物群落结构与环境因子

2017年春季(04-20—05-09)在南黄海和东海海域(119°30′～125°00′E,26°00′～36°00′N)67个站位进行水文、化学和生物的综合调查,使用水采方法研究调查海域的浮游植物群落结构,并将群落数据与环境因子(温度、盐度和营养盐)进行相关性分析。调查中共鉴定出浮游植物4门55属146种,主要由硅藻和甲藻组成,还有少量的金藻和蓝藻,生态类型以温带近岸性和广布性物种为主。优势物种组成方面,南黄海和东海海域存在差异,其中南黄海海域优势物种为诺氏海链藻(Thalassiosira nordenskioldii)、太平洋海链藻(Thalassiosira pacifica)、微小原甲藻(Prorocentrum minimum)和具槽帕拉藻(Paralia sulcata)等,东海海域优势物种为柔弱伪菱形藻(Pseudo-nitzschia delicatissima)、具槽帕拉藻(Paralia sulcata)、柔弱角毛藻(Chaetoceros debilis)和具齿原甲藻(Prorocentrum dentatum)等。调查区浮游植物细胞丰度为(0.07～547.87)×10~3个/L,平均值为29.45×10~3个/L,高值区集中在南黄海中部和闽浙沿岸区域,其中在南黄海中部的10～30 m水层发生硅藻水华。与环境因子的相关性分析表明,南黄海海域浮游植物细胞丰度与硅酸盐和磷酸盐浓度呈现显著正相关性,与其他环境因子相关性不明显;东海海域浮游植物细胞丰度与温度和盐度呈现显著负相关性,与硅酸盐、铵盐和硝酸盐浓度呈现显著正相关性。调查区香侬-威纳多样性指数介于1.05～4.86,平均值为2.48,高值区出现在调查区的北部近岸区域;Pielou均匀度指数介于0.02～0.97,平均值为0.57,高值区集中在南黄海北部近岸区域和东海外侧区域。     

毛乌素沙地锦鸡儿（Caragana）根系微域细菌群落多样性特征

基于16S rRNA高通量基因测序技术,对毛乌素沙地小叶锦鸡儿（Caragana microphylla)、柠条锦鸡儿（Caragana korshinskii）根系微域（即根系、根际土、根区土、灌丛间空白土）间的细菌群落多样性和结构差异性进行表征。本研究对各根系微域间细菌群落的Alpha多样性指数进行了单因素方差分析以及基于OTU水平的PCA分析,探究其在根系微域间Alpha和Beta多样性的层级变化,证实了有关植物根系微域生态位分化的报道,并发现锦鸡儿属植物根系微域间细菌群落的多样性和结构组成随着4个微域类型由外及内呈现出显著的层级差异性（P<0.05）。通过对优势细菌群组的结构组成分析,发现锦鸡儿属植物对特定细菌群组具有显著的向根系内筛选富集的作用（P<0.05）。这种植物通过根系微域对特定细菌群组的逐级筛选富集作用,是导致锦鸡儿属植物灌丛下不同生态位间细菌群落结构和组成发生层级变异的主要原因。     

中国城市信息网络结构演变特征及驱动因素分析

信息流能够客观反映城市社会经济联系,对城市网络研究具有重要价值。基于2011、2014和2017年中国城市间信息关注度数据,利用社会网络分析法,从网络密度、中心度、城市联系等方面分析中国城市网络结构的演变特征及其驱动因素,研究表明：1）城市信息网络结构明显拓展但网络总体联系强度仍较低;省域内部信息联系强度高于跨区域联系,信息联系仍受行政区划的影响较大。2）网络节点中心度显著提高,热点区主要集中在东部沿海三大城市群;中西部部分区域核心城市如重庆、成都、郑州等成长为全国性核心城市,但中西部地区城市信息发展仍与东部地区差距较大。3）信息联系层级分布特征明显,并呈现局部区域联系紧密、区域一体化特征;核心网络由以北京、上海为核心的“轴-辐”结构演变为以“北京-上海-广深-成渝”为核心的“菱形”结构。4）信息化水平、经济发展基础、城市职能等互补性因素,网络营销、大事件效应等介入性因素及信息技术变革、城市群建设等高效性因素相互作用,共同促进信息网络结构优化重组。     

城市中心体系研究的理论基础与分析框架

“经济—空间”视角下城市中心体系的理论与实证研究之间缺少相互衔接的分析框架。论文通过对经典理论的系统归纳与演绎,建立整体视角下理解城市中心体系形成与发展的理论框架,将城市中心体系的发展规律概括为空间竞争和空间联系2个机制,体现在本地服务功能和非本地功能的空间组织过程,分别形成等级网状结构和专业化点状结构,并相互融合形成“半网格”的城市中心体系,扮演着本地与宏观区域结构之间的“转换发动机”。最后探讨了对实证研究的若干启示,提出城市中心的定义和识别方法应注意与理论研究相互衔接;认为城市中心的本地/非本地功能特征及相应的发展机制亟待实证;认为中心及其空间影响的调控潜力是制定规划政策的前提。     

哈大城市带网络结构韧性演化研究

网络结构韧性是城市空间组织未来发展的重要指向,是社会经济稳定性与恢复力的结构保障。论文借鉴复杂网络指标,构建城市网络结构韧性演化评价模型,以哈大城市带为例,对比分析多重城市网络结构韧性的演化特征。结果表明：① 多重城市网络层级性与匹配性存在分异,在层级性上,交通和金融网络趋于扁平,信息和创新网络趋于立体;在匹配性上,交通和创新网络分别表现为同配性与异配性且特征强化,金融和信息网络为异配性但特征削弱。② 网络结构韧性类型相对稳定,交通运输网络为“同配—核心边缘网络”,金融、信息与创新网络为“韧性网络”;韧性演化综合水平表现为创新合作网络>信息关联网络>0>金融联系网络>交通运输网络。③ 可以从整体结构、片区差异和要素流动三方面优化网络结构韧性演化水平。