二次特征值问题的最佳向后扰动分析

二次特征值问题 (QEP)的主要的求解方法之一是转化为广义特征值问题 (GEP) ,然后用求解广义特征值的方法 (比如 QZ方法 )求解。本文研究由此获得的计算解的范数意义下的最佳向后扰动分析 ,所得结果是 Tisseur最近所得结果的加强。     

珠江口河流输沙、河口沉积与粒度信息之间的联系

河口三角洲地区泥沙供应充分，是现代沉积速率较高的区域。快速沉积的泥沙包含高分辨率的环境信息。采用放射性同位素测年方法研究了珠江口伶仃洋大铲湾海域6个柱样的现代沉积速率，以2mm的间隔分析了其中2个柱样上部的粒度，并对其平均粒径和珠江流域的年输沙量进行了快速傅里叶变换，以期获取河流泥沙供应、河口沉积速率和沉积物垂向粒度变化的对应关系。结果表明，大铲湾海域的沉积速率为1～3cm／a，受动力条件和泥沙供应条件的影响显著。2个柱样的平均粒径的最显著重现周期与珠江年输沙量的周期性有较好的对应关系，并可能反映了季节的、年的和多年的沉积速率信息。对于每年沉积厚度在厘米级的环境，以毫米级的高分辨率进行粒度分析，有可能揭示出沉积物供应的季节变化和年际变化。本研究亦可为其他河口的相关工作提供借鉴。     

气体吸收对“HY-1A”CCD数据处理的影响分析模拟与瑞利散射的吸收修正

卫星传感器接收到的辐射能量不仅受到大气中分子和气溶胶散射的影响,还受到气体分子吸收的影响.对于可见光和近红外波段的水色遥感,吸收气体主要是臭氧、水汽和氧气,因此若传感器的光谱范围包含了这些气体的吸收波段,则应该在数据处理——计算瑞利、气溶胶反射率和透过率时予以考虑.波段光谱宽度为20 nm(两个近红外波段为40nm)的SeaWiFS在数据处理时主要考虑了臭氧和水汽的影响,并在计算气溶胶反射率时对受氧气吸收影响的波段进行了单独修正[1].由于“HY-1A”CCD的四个波段的光谱宽度均超过100 nm,覆盖了三种主要吸收气体的部分吸收线,因此它受到的气体影响会更大.     

一类广义Sine-Gordon方程的概周期解

用最大值原理和Banach压缩映像原理研究一类广义Sine-Gordon方程的概周期解问题,证明概周期解的存在‖u‖L∞<π2中的唯一性。     

Damage Detection Methods for Offshore Platforms Based on Wavelet Packet Transform

1 .IntroductionInthe whole service period of the platforms ,some damage is unavoidable due to the corrosion,impact ,fatigue and so on.The damage whould cause the structures’ultimate capacity and safety de-crease .Presently,it is generally acceptedthat the detection of damage involes considerable statisticaluncertainties,thus lot of efforts is made for the damage probalility model ,for example Song and Lu(1996) usedthefuzzy-settheoryto estimatethe humanerrorsthroughthe definitionof inspection…     

3种蛏类线粒体16SrRNA和COI基因片段的序列比较及其系统学初步研究

对3种蛏类大竹蛏（Solen grandis），长竹蛏（Solen strictus）和小刀蛏（Cultellus attenuatus）的线粒体16SrRNA和COI基因片段序列进行了比较并对其系统学进行了初步研究。得到的序列总长度分别为472-481bp（16S）和658bp（COI）。3种蛏序列的碱基组成均显示出较高的A＋T比例（16SrRNA基因62．1％；COI基因62．8％）。对位排序比较表明，16SrRNA片段种内个体间变异较小，3种类间存在128个碱基变异位点（其中包括127个简约信息位点）和5个插入／缺失位点，总共12个碱基长；COI片段有200个碱基存在变异，其中包括191个简约信息位点，不存在任何插入／缺失位点。数据分析结果表明16SrRNA和COI基因片段大竹蛏与长竹蛏两片段的遗传距离分别为0．0856和0．1712，两竹蛏类与小刀蛏的遗传距离分别为0．3054，0．2798和0．2662，0．2933。作者认为小刀蛏与竹蛏之间的遗传距离已达到科之间的水平，结果支持将其提升为刀蛏科的分类观点。3种蛏类线粒体16SrRNA和COI基因在种间明显的多态性，证实了16SrRNA和COI基因序列均普遍适用于蛏类种及以上阶元的系统学分析。     

黄海大头鳕幼鱼的生长和分布特征

作为黄海的代表性冷温性鱼类,大头鳕(Gadus macrocephalus)的资源量近年逐渐上升趋势,其中幼鱼所占比重较大,种群丰度及补充都受到黄海冷水团的影响,作为2龄性成熟鱼种,探究其当年生和非当年生幼鱼分布和生长的季节变化及与黄海冷水团的关系对了解大头鳕的资源变动有重要意义。本研究基于2016年10月、2017年5和8月的调查结果,分析了黄海冷水团存在时期的海洋环境特征与大头鳕幼鱼分布及生长特征的关系。研究显示,春季,幼鱼主要分布于青海渔场、石岛渔场和连青石渔场,非当年生幼鱼和当年生幼鱼随栖息地水深分别呈东西两区块分布。夏季,幼鱼主要位于122.00°E以东、底温低于10℃的黄海中部较深海域,有少部分分布于黄海北部,这与黄海冷水团强盛时期南北低温中心的位置有关。秋季,黄海北部大头鳕幼鱼的渔获量明显减少,仅在石岛渔场和连青石渔场大头鳕的种群密度仍较高。广义相加模型(Generalized Additive Models, GAM)分析结果显示,温度和盐度对大头鳕幼鱼的资源丰度指数(单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort, CPUE))有显著影响,当栖息地水域盐度在31.90和32.80附近,底温在8.5℃左右时,大头鳕幼鱼的CPUE较高。体长-体重关系显示,春季,幼鱼呈负异速生长,夏秋季呈正异速生长,黄海冷水团强盛时期较高的有机质含量及初级生产力造成的丰富饵料可能是导致大头鳕夏秋季b值较高的原因,因此黄海冷水团的季节变化对大头鳕的分布和生长均有显著影响。     

牙鲆(Paralichthys olivaceus)秦皇岛弧菌感染症及其病原细菌研究

采用病原分离与鉴定、人工感染试验等方法,在对养殖牙鲆病例进行发病情况、病理变化特征检验的基础上,进行病原学检验。结果表明,此病例属于由弧菌属(VibrioPacini1854)细菌引起的败血感染症。经对12株纯培养菌(HQ010712-1—HQ010712-12)进行形态特征、理化特性等表观分类学指征的检验,选择代表菌株(HQ010712-1株)进行16S rRNA基因的测定与系统发育学分析等,判定为弧菌属的一个新种。将HQ010712-1株送中国典型培养物保藏中心(CCTCC)进行了复核鉴定与分类定名,依据分离地定名为秦皇岛弧菌(Vibrioqinhuangdaorasp.nov.);参考菌株为HQ010712-1。     

关于GAOR、GSSOR的特征值关系式

对两种广义迭代方法ＧＡＯＲ和ＧＳＳＯＲ分别导出了其迭代矩阵和Ｊａｃｏｂｉ迭代矩阵的特征值之间的关系式，这些结果推广了已有的结果     

Genetic relationship between Neobenedenia girellae and N. melleni inferred from 28S rRNA sequences

The fragments of 350 bp in 28S rRNA from the closely related monogenea of trematoda, Neobenedenia girellae and N. melleni are obtained by polymerase chain reaction (PCR) amplified using a couple of special primers and then sequenced. The results show that the comparison of 28S rRNA sequences, with only a base varying in 337 bp accounting for 0.3% genetic difference, from the relative species N. girellae and N. melleni parasitized on the different fishes in different farms displays that they possess a very high genetic similarity of 99.7%, higher than that of 99.41% for the single species N. melleni sampled in different areas, and the intraspecific divergence of N.melleni is 0.59%. Meanwhile, the interspecific differences between the two Neobenedenia and three Benedenia (i.e., B. lutjani, B. rohdei and B. seriolae) range from 2.08% tol 1.73%. In addition, UPGMA and MP molecular phylogenetic trees are constructed and proved to be consistent with each other. Though the morphological characteristics and the results of genetic diversity for the two Neobenedenia show a high similarity, whether they belong to a single species or not are still undefined, and the more genes of them should be further investigated, in combination with the systematical and detailed morphological study.