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澄江生物群、凯里生物群、加拿大布尔吉斯生物群和西伯利亚藻群中均有丰富的藻类化石。根据前寒武纪宏观藻类的分布以及凯里生物群和布尔吉斯页岩生物群中藻类和后生动物的相似性,讨论了前寒武纪至中寒武世期间生物地理分区的控制因素。对几个生物群中的藻类化石和后生动物化石的对比研究发现,在相近的纬度范围内, 动植物化石组合特征非常相似; 而纬度明显差异时, 藻类生物群及后生动物群也具有明显的差异。由于后生生物在前寒武纪至中寒武世期间具有低的演化程度和分异能力,因此生物地理分布的主要控制因素是古纬度。而Schopf (1976)的生物地理分区模式不适合这一时期的生物地理分区。结合前寒武纪至中寒武世后生生物化石的分布情况,建立了前寒武纪-中寒武世时期的生物地理分区模式。这个模式较好地解释了分布在北美大陆和华南大陆上的寒武纪生物群相似的原因。 相似文献
583.
针对条斑紫菜栽培过程中出现的有害藻类问题,进行了叶状体和丝状体有害藻类分离与鉴定等相关研究。通过形态学分析和分子生物学鉴定,发现叶状体中的杂藻主要有大型绿藻(浒苔、曲浒苔)、大型红藻(红毛菜)以及微型绿藻和硅藻,丝状体中的杂藻主要为褐藻、微型绿藻和硅藻。针对部分微型杂藻进行了抑制剂处理实验,结果表明低浓度的抗生素可以有效抑制部分硅藻和绿藻的生长,二氧化锗对硅藻生长具有显著的抑制效果。研究结果为系统、全面认识条斑紫菜栽培过程中的有害藻类提供了科学依据。 相似文献
584.
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饮用水源地藻类增殖监测和预测对于改善水生态系统环境和保护人类健康具有重要意义。利用多源遥感数据能够获取高时空分辨率的藻类动态信息,结合长时序遥感监测与机器学习算法能够适应藻类生长复杂的影响机制和非线性特征,实现藻类增殖风险时空变化的预测。本文利用Landsat与MODIS长时间序列卫星遥感数据,采用FAI与NDVI两种方法提取2000—2020年丹江口水库藻类浓度的时空变化信息,在此基础上分析藻类增殖对气象因子(气温、气压、相对湿度、风速和累计日照时间)的时间滞后效应。利用支持向量机、朴素贝叶斯与随机森林3种机器学习算法预测藻类增殖风险,并对3种算法的预测性能进行评价和对比。结果表明:丹江口水库藻类浓度年际变化呈现出先增后降的趋势,呈现出明显的季节性周期变化,春末夏初是藻类快速增殖时期。空间上入库支流和库湾等局部地区藻类浓度相对较高,为藻类增殖高风险区,丹江口水库藻类增殖风险预测模型能够较为准确地确定藻类增殖高风险区位置并反映短期内的空间变化情况,3种算法的预测结果呈现出整体上的一致性,其中支持向量机与朴素贝叶斯算法表现出更高的精度,提前4~5天是最佳预测时间。 相似文献
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