深海调查绞车牵引机构和储缆机构分离技术系统分析

简要介绍了深海调查绞车的技术发展状况,分析了牵引机构和储缆机构分离技术为基础的绞车的组成部分和其相应的功能,探讨了牵引卷筒、储缆卷筒和直角排缆器的液压传动系统和控制系统的基本工作原理,并对绞车储缆卷筒的自适应张力控制器做了简单的介绍。     

浑江末前寒武纪丝状藻类及其环境意义

本文初步探讨了吉林浑江晚前寒武纪丝状藻类与沉积环境的关系。这些丝状藻类产自晚前寒武纪不同层位,大多属蓝绿藻类。通过对丝状藻类整体面貌和个体丰度的分析,笔者将其划分为三类即:藻席型、孤立生存型和其间的过渡类型。根据对现代丝状藻类生态及环境的研究,采取比较古生物学的方法,具体讨论了浑江地区晚前寒武纪丝状藻类的指相意义。根据沉积学与事件地层记录分析的沉积环境模式与对丝状藻类环境分析的结果是一致的。     

利用海洋温度剖面与海表盐度反演盐度剖面方法研究

为解决海洋中大量观测数据只含有温度剖面而缺乏盐度观测的问题, 基于历史观测的温盐剖面资料, 考虑到盐度卫星数据的发展, 采用回归分析方法, 在孟加拉湾建立了盐度与温度、经纬度、表层盐度的关系, 并对不同反演方法的反演结果进行检验评估。结果发现, 在不引入海表盐度(sea surface salinity, SSS)时, 最佳反演模型是温度、温度的二次项与经纬度确定的回归模型, 而SSS的引入则可以进一步优化反演结果。将反演结果与观测结果进行对比, 显示用反演的盐度剖面计算的比容海面高度误差超过2cm, 而引入SSS后的误差低于1.5cm。SSS的引入能够较为真实地反映海洋盐度场的垂直结构和内部变化特征, 既能够捕捉到对上混合层有重要影响的SSS信号, 又能够反映盐度在跃层上的季节内变化以及盐度障碍层的季节变化。水团分析显示, 与气候态相比, 盐度反演结果可以更好地表征海洋上层水团的变化特征。     

影响南极海洋石油烃低温降解菌希瓦氏菌NJ49生长和降解率的环境因素研究

以柴油为唯一碳源和能源,从南极海水海冰微生物资源库中筛选到一株石油烃低温降解菌希瓦氏菌NJ49,并对影响其生长和降解率的环境因素(pH、温度、盐度、营养盐和表面活性剂)进行了初步研究。结果表明:希瓦氏菌NJ49可作为低温海域石油烃污染生物修复的菌源,其生长和降解的最适条件为:初始pH7.5,温度15℃,盐度6%,摇瓶装量80ml,最佳氮源硝酸铵,最佳磷源为磷酸二氢钾和磷酸氢二钾的混合物,添加表面活性剂可促进希瓦氏菌NJ49的生长和生物降解率。     

两种反映东亚夏季风异常的指数的比较研究

本文利用文献^ [4]提出的一种新的反映东亚夏季风异常的海陆温差指数分析了夏季风异常时我国气温、降水异常以及东亚环流状况，通过分析指出，东亚夏季风偏强，则中国东部夏季气温偏高，江淮干旱，华北多雨；夏季风偏弱则夏季气温偏低，江淮多雨，易涝，华北少雨。通过两种夏季风指数的对比，海陆温差指数能更好地反映东亚夏季环流及天气气候异常。文中还指出，海陆温差指数能更好的反映夏季风异常的原因是它的定义方法更科学，更全面的反映东亚海陆热力差异，既包含了东亚纬向海陆热力差异的影响，又考虑了东亚经向海陆热力差异的因素，并用地表气温和海表温度差来表示海陆热力差，好于以往用海平面气压差来反映海陆热力差。     

西秦岭甘南地区上二叠统毛毛隆组古环境演变:基于遗迹网络分析

西秦岭地区是二叠系—三叠系之交深水相保存较为连续的地区,西秦岭甘南地区上二叠统毛毛隆组发育丰富的遗迹化石(12属17种)。遗迹网络分析作为新兴的研究方法,侧重于用相互连接的遗迹分类群来重建遗迹群落系统,这为研究遗迹群落的行为学和生态学提供了丰富的手段。笔者以西秦岭甘南地区上二叠统毛毛隆组发现的遗迹化石为数据源,运用遗迹网络分析方法,揭示出毛毛隆组遗迹群落具结构化特征,遗迹群落体现出环境驱动的遗迹组合面貌特征: Palaeophycus-Lockeia-Arenicolites-Dictyodora-Planolites-Protovirgularia-Chondrites组合(C1,近源浊流区),Palaeophycus-Lockeia-Arenicolites-Dictyodora-Protovirgularia-Phycodes-Chondrites-Helminthopsis组合(C2,浊流过渡区—浊流远源区),和Palaeophycus-Nereites-Scolicia-Protovirgularia-Helminthopsis组合(C3,远源浊流区)。该遗迹群落由C1演变至C3的过程,揭示了古环境从近源浊流区至远源浊流区的演变历程。     

罗斯海西北陆架(JOIDES海槽)末次冰期以来冰架消融过程及水动力变化

罗斯冰架的消融过程对全球气候和大洋环流的变化都有重要影响。通过分析罗斯海西北陆架上中国第31次南极考察所采集的ANT31-JB06岩心重建末次冰期以来罗斯冰架的消融历史。通过AMS14C测年,建立了该岩心的地层年代框架,其沉积物被划分为末次冰期(36.6 ka)以来到全新世的沉积序列,并对该岩心进行了粗组分含量分析、粒度组成及其端元模拟的综合研究。该岩心的粒度端元分析结果显示,峰态中值为15.1和18.9 μm的组分端元的变化可分别代表弱和强水动力环境,而峰态中值为63.4和234.1 μm的组分端元的变化可分别代表海冰和冰山搬运等沉积动力的变化。末次冰期罗斯冰架在研究站位并未触底,在27~21 ka左右增长到最大位置,可能已经到达该岩心所在的位置。罗斯冰架在21 ka左右开始退离JOIDES海槽,在AIM 1暖期(17~14 ka)大规模崩塌消退;而在南极冷反转ACR时期(14~12 ka)罗斯冰架消退缓慢;ACR之后冰架继续崩塌直到全新世中期,在5 ka左右罗斯冰架基本达到稳定状态。该处水动力在冷气候时期较强,在暖气候时期较弱,可能是气候较冷时结冰过程形成的盐度较大的水下沉到底部促进了上下水体交换,使得沉积界面的水动力相对也比较强,沉降下来的颗粒相对偏粗。     

利用风云3D微波成像仪数据估算北极海冰密集度的精度评价

卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）已用于星载全球导航卫星系统反射测量（global navigation satellite system-reflectometry,GNSS-R）海冰检测,其具有数据预处理简单、最大限度保留反射面信息等优势,但已有GNSS-R CNN海冰检测方法研究的数据集时间跨度较小,代表性有限,且未考虑训练集内海水、海冰时延多普勒图（delay-Doppler map, DDM）的比例对方法泛化能力的影响。针对该问题,首先提出一种筛除畸形DDM方法,有效筛除错误数据;然后,设计合适的CNN结构及参数,通过小样本对比实验发现CNN模型在训练集内海水、海冰DDM的比例为1∶1时具有高准确率和最佳泛化能力,并优化数据集选取策略;最后使用2018年全年大样本数据集评估改进的方法在大数据量和大时间跨度时的有效性和可靠性。研究表明,改进的方法通过加强数据质量控制、优化数据集选取策略,提升了CNN海冰检测方法的泛化能力及可靠性,使其更适用于实际应用场景,为海冰消融等研究提供参考。

     

冲绳海槽中部热液区及典型喷口区地形地貌特征

利用最新测量的高精度深水多波束资料,对冲绳海槽中部热液活动区的地形地貌特征进行了系统的分析后发现,研究区地形情况相当复杂,起伏变化较大,总体上呈沿SW—NE向延伸的裂谷地势,裂谷水深范围约在1 500~1 800 m,大量呈SW—NE向的线性海山链和裂谷、洼地地貌交错出现,分析认为其形成可能与冲绳海槽的弧后扩张作用有关。另外,通过ROV(Remotely Operated Vehicle)上获得的影像,结合浅表层沉积物和岩石样品分析发现,2处喷口地形地貌情况明显不同,Iheya North喷口区地形起伏变化大,具有较多烟囱体、丘体,周围沉积物以硫化物砂为主;Iheya Ridge则以裂隙式溢流为主,分布范围广,地形倾斜平整,少见烟囱体、丘体,底质较硬,热液沉积物分布较少。