石岛湾四种常见鱼类的热耐受性比较研究

作者分别采用动态法和静态法两种实验方法,以石岛湾4种常见鱼类(许氏平鲉(Sebastes schlegeli)、大泷六线鱼(Hexagrammos otakii)、褐菖鲉(Sebastiscus marmoratus)和矛尾虎鱼(Chaeturichthys stigmatias))为研究对象,对比研究了在4个季节基础水温(5.0~26.0℃)和9个温升速率(0.5~15.0℃/h)下这些鱼类的热耐受性。结果表明,4种鱼类的CTM(最大临界温度)和24 h UILT_(50)(24 h高起始致死温度)均与基础水温呈显著正相关,温升速率对鱼类耐热性的影响因鱼种和季节基础温度而异;相同基础水温下4种实验鱼类的CTM值均高于24 h UILT_(50)。4种鱼类的24 h UILT50依次为:矛尾虎鱼许氏平鲉褐菖鲉大泷六线鱼。     

高水压条件下大理岩破坏机理试验研究

锦屏二级水电站深埋隧洞中大理岩洞段处于高水压力和高应力环境中, 该段在施工过程中多次发生严重突水灾害。对该段大理岩的高水压条件岩石力学试验表明, 高水压条件下, 岩石应力-应变曲线在峰值应力附近出现明显平缓段, 应力降大, 岩石峰值强度及脆性破坏后破碎程度随水压力升高而升高, 岩石试件以压致拉裂破坏为主。基于高水压条件下裂纹周边应力解析分析, 认为裂隙中高水压力存在降低了裂隙尖端附近高应力集中效应, 与加载方向一定小夹角范围内的微裂隙尖端附近最大拉应力集中程度接近, 这使得岩石中应变能可进一步积累、压致拉裂型微裂隙数量进一步增加, 岩石呈脆性破坏, 并且破碎程度明显增加。研究工作对深埋隧洞突水灾害防治及强降雨诱发高速滑坡灾害预防具有重要的理论和现实意义。     

高CO2浓度对石莼光合作用及营养盐吸收的影响

在室外自然条件下用高CO     

结合地物空间特性的高光谱图像分类方法研究

以往的高光谱或多光谱图像分类与识别,往往只关注像元光谱维上的特性,其一切特征统计也只在光谱及波段维上展开。但是自然界的复杂性、混合像元问题的存在,仅靠像元的光谱特性是不够的,常会出现"麻点"现象。针对这一问题,本文提出一种结合地物空间特性的高光谱图像分类方法,其分类过程可以分为两个阶段,第一阶段是基于像元光谱特性的图像分类,获得影像分类图;第二阶段是针对第一阶段的分类结果,结合地物空间特性进行空间后分类处理。试验研究结果表明,该方法能够保持地块的连续性和均一性,同时克服了"麻点"现象,大大提高分类的精度。     

潮汐调和分析的一种算法

本文在常规潮汐调和分析方法的基础上，提出了一种由高低潮资料进行潮汐分析的算法。具体计算表明，该算法与现今通用的常规算法（即等间隔最小二乘法）相比，既可大大减少所需原始样本量，在相同记录长度内，是常规算法的三分之一还少，同时减少样本处理的前期工作量；又能保证潮位拟合的精度和预报的可信度，两者精度相当，结果一致。该算法原理简单、实用有效，对于局部样本缺损较易处理，具有实际应用价值。     

基于码字匹配和引力筛选的半监督协同训练算法

针对传统的Co-training和Tri-training协同训练算法中基分类器独立性低、迭代过程中误差累积和整体泛化性能低的问题,将多视图理论、编码理论和万有引力公式引入协同训练分类算法中,提出了改进算法,算法有效地防止了迭代过程中的误差累积,同时提高了分类系统的泛化性能。在高光谱图像分类实验中,随机地从数据集中抽取5%、10%和20%样本作为已标记训练集时,码字匹配的协同训练分类算法对比Co-training和Tri-training算法,在分类精度上平均分别提高了12.38%和6.13%,在Kappa系数上平均分别提高了0.2和0.07。进一步加入引力筛选机制,对比Co-training和Tri-training算法,在分类精度上平均分别提高了21.30%和10.99%,在Kappa系数上平均分别提高了0.26和0.13,结果表明了本文算法的有效性。     

四种海水透明度现场测量方法的对比分析及发展趋势研究

随着海洋探测的不断发展,海水透明度作为海水光学性质的一个重要参量,也越来越受到人们的关注。文章对比分析了4种海水透明度现场测量方法:透明度盘法~([1])、光纤式高光谱剖面测量法~([2])、激光衰减测量法~([3])和基于双光路原理的海水IOPs高光谱测量法~([4]),主要分析了4种方法的测量原理,对比各自的优缺点,并提出了海水透明度测量未来发展设想。     

高植被覆盖区遥感岩性识别研究

遥感技术的出现,为各大领域的研究提供了一种新的手段。目前,随着遥感技术的发展,尤其是高光谱遥感技术已使岩性或矿物的直接识别成为可能,开辟了遥感地质应用的新局面。岩性分类是遥感地质中应用最广泛的领域之一。近几十年来,国内外涌现了大量利用遥感数据进行岩性识别的研究,取得了丰硕的成果。综合来     

以海原断裂甘肃老虎山段为例浅析走滑断裂古地震记录的完整性——兼论古地震研究中的若干问题

在简单介绍海原断裂老虎山段松山探槽点古地震工作的基础上,分析了制约走滑断裂上古地震记录完整性的因素。松山探槽点跨断裂开挖的2个探槽揭示颜色和粒度不同的地层互层的沉积序列呈近水平面状展布。在断裂带内地层发生错断、旋转和拖曳等变形现象。多个层位上的这种变形表明该点揭示了6次古地震事件。炭屑的~(14)C年龄限定了6次事件均发生在距今3500～3900年以来,其中最新的4次事件从老到新分别为0～410aAD、890～1000年之后不久、1440～1640 aAD和1990年景泰-天祝Mw5.8级历史地震。该序列及其他例子表明连续的、高沉积速率的微构造环境是走滑断裂上探槽选取的重要原则。     

科马提岩与苦橄岩的区别及对若干晚古生代“科马提岩”的质疑

以往学术界更多的关注科马提岩和苦橄岩的相似性,忽略其差异。通过全数据模式,采集数据库内全球的太古宙科马提岩、后太古宙低/高钛苦橄岩数据,对比三者之间的差异发现,科马提岩更富MgO、Cr、Ni、Cs、Pb、Co和Zn,其次为低钛苦橄岩(除Co和Zn),其余主量、微量元素的含量由高至低依次为高钛苦橄岩、低钛苦橄岩、科马提岩。依据元素间的差异(如Cr/Ga、MgO/Ga、MnO/Zr、Cr/Zr等),采用密度分布函数(Density Distribution)在Matlab软件中绘制出可有效区分3类岩石的等密度判别图,并用该图对若干晚古生代"科马提岩"的岩性重新厘定。结合岩相学和地球化学特征研究表明,晚古生代"科马提岩"中,印度东部为高钛苦橄岩,越南为化学成分与科马提岩类似的低钛苦橄岩,印度拉达克地区为低钛苦橄岩。