I(L)值完全诱导空间

作者引入 I(L)值完全下半连续映射 ,研究其性质。利用 I(L)值完全下半连续映射定义I(L)值完全诱导空间 ,给出 I(L)值完全诱导空间的拓扑基的表达形式 ,证得两个 I(L)值完全诱导空间的映射是连续映射的充分必要条件 ,并建立了乘积空间的 I(L)值完全诱导空间与 I(L)值完全诱导空间的乘积空间的联系     

砷酸根的液—固界面交换吸附研究——pH和Ca(Ⅱ)的影响

研究ｐＨ和Ｃａ（Ⅱ）对砷酸根在海水与ＮａＣｌ介质中对水合氧化物和粘土矿物上交换吸附的影响：（１）在酸性条件下和海水及ＮａＣｌ介质中，砷酸根在针铁矿上的交换率Ｅ（％）—ｐＨ曲线呈平顶峰型、在δ－ＭｎＯ呈峰型、在粘土上分别呈双峰型和肩峰型。这是砷酸根存在多种形式与固体表面发生离子／配位子交换以及介质中阴离子竞争交换吸附共同作用的结果。（２）在碱性条件下的海水介质中，砷酸根与水合氧化物和粘土矿物的Ｅ（％）—ｐＨ曲线都呈Ｖ型，这是因为生成了具有一定结构的液—固界面三元络合物之故。（３）在ＮａＣｌ介质中，Ｃａ加入起促进作用，再次证明液—固界面三元络合物生成机理与Ｖ型曲线的内在关系     

温度对金红色大鳞副泥鳅(Paramisgurnus dabryanus)孵化、仔鱼活力和性别分化的影响

以大鳞副泥鳅(Paramisgurnus dabryanus)新品系“赣红1号”为对象,探究了不同温度(20,23,26,29,32℃)对其受精卵孵化、仔鱼活力和性别分化的影响。结果显示,当温度在20~32℃范围内时,培育周期和孵化周期与温度均呈负相关关系,均随着温度的升高而缩短。培育周期在各温度组间差异显著(P<0.05),孵化周期在29和32℃组间差异不显著,其余各组间均具有显著差异(P<0.05)。随着温度的升高,孵化率先升高后降低,26℃时孵化率达到最高;畸形率呈现与孵化率相反的趋势,26℃时畸形率最低,且显著低于20、29和32℃组(P<0.05);仔鱼的不投饵存活系数(SAI)随着温度的升高而逐渐降低,各组间差异显著(P<0.05),23℃时SAI值为59.77,最大可存活时间为15日龄;此外,雄性率随温度的升高而增加,高温可促进个体趋向雄性发育。研究发现“赣红1号”受精卵孵化、仔鱼活力和性别分化均受到温度的重要影响,结合生产实际和试验数据,其孵化和仔鱼培育的适宜温度应保持在23~26℃。     

广西沿岸海平面变化的关联维数研究

采用相空间重构和关联维数方法，研究了广西沿岸月平均海平面变化的分形特征，结果表明，相空间重构的延迟时间τ为3△t，当关联维数趋于饱和时，石头埠，北海和龙尾的相空间维数为7，而涠洲岛为9，它们的关联维数平均值平均值分别为6.6507,6.5414,6.7059.     

鲈鱼胆汁中芘及代谢产物含量与水体中芘含量的关系

运用GC—MS的方法和荧光分光光度法，研究鲈鱼分别暴露于0．1、1．0和10．0μg／dm^3质量浓度芘溶液中7d，水体中芘及其鲈鱼胆汁中芘和1-羟基芘含量的变化,实验结果显示：(1)鲈鱼对水体中的芘具有非常显著的去除作用。(2)随着芘暴露浓度的增大，鲈鱼对芘的代谢去除作用增强。(3)随着暴露时间的延长和芘暴露浓度的增大，胆汁的1-羟基芘浓度递增。(4)鲈鱼胆汁具有较高的芘浓度，对海水中的芘具有较强的富集作用。(5)鲈鱼胆汁的1-羟基芘及芘的浓度与水体芘浓度均具有很好的相关性，对于指示水体的芘污染程度具有一致性；可作为指示水体芘污染程度的生物标志物。     

SSA1—1型声学水位在长江口潮位站的应用

本文介绍了长江口区水文泥沙概况，举例说明了ＳＳＡ１－１型声水位计在崇头潮位站比测试验和投产应用情况，结果表明该水位计是收集长江口区潮位资料较理想的仪器。     

围隔生态系中叶绿素a浓度、化学耗氧量及透明度之间统计关系的研究

通过对水库中12个围隔两次取样的叶绿素a浓度(单位:μg/L)、化学耗氧量(单位:mg·O_2/L)和塞克透明度(单位:m)的实验数据分析,求得如下回归方程: (1)[Chla]=17.60·[SD]~(-1·86) r=-0.87 (2)[Chla]=-28.85+7.32·[COD] r=0.89 (3)[COD]=6.88·[SD]~(-0·68) r=0.91本文还对这些结果进行了讨论。     

塘沽海区海底地形的SAR影像仿真与反演研究

利用袁业立、金梅兵(1997)提出的海底地形SAR影像仿真与反演模型，对渤海塘沽海区的一张Radarsat SAR影像进行了仿真和水深反演研究。研究结果表明：仿真影像与真实SAR影像基本吻合，反演水深与实际水深也有较好的一致性；进一步证实了袁业立(1997)SAR成像机理的正确性和在中国近海利用SAR影像进行浅海水深探测的可行性。     

Optimum Sample Size to Detect Perturbation Effects: The Importance of Statistical Power Analysis – A Critique

Abstract. The current article describes statistical power analysis as an efficient strategy for the estimation of the optimum sample size. The principle aim is constructively to criticise and enrich the results presented by Mouillot et al. (1999) , who estimate the optimum sample size for evaluating possible perturbations. The authors did not make any reference to statistical power analysis, even though their objective clearly went beyond a simple stock evaluation to assess management strategies in a particular marine ecosystem. Surprisingly, they proposed (a priori) an ANOVA design to test a hypothesis considering both space and temporal scales. However, the authors did not cover important topics related with power analysis and the precautionary principle, both used into environment impact assessment programmes for marine ecosystems. Based on their results and on statistical power analysis, it is demonstrated that the variability (dispersion statistics), a key factor they used to estimate the sample size, is less relevant than the magnitude of perturbation (effect size). Therefore, a greater effort must be devoted to estimate the effect size of a particular phenomenon rather than a desired variability.