冰层取心回转钻进模拟实验台的设计与测试

极地钻探实践表明,冰盖底部冰岩交界附近地质情况异常复杂,不但可能存在暖冰、基底融水,甚至还存在厚度不等的冰岩夹层,取心钻探异常困难,而优选钻头类型、确定合理的钻进参数是保证其安全、快速钻进的重要因素。本文设计了一套能够模拟冰层回转钻进的实验台,其技术参数为：钻压、转速分别可在0～10 kN、0～300 r/min范围内调节,最大扭矩约100 N·m。该实验台能够测量钻头切削具温度、钻孔深度及钻进速度等参数,为深入研究钻头类型及结构参数、钻进参数对扭矩、钻速和切削温度的影响规律提供了手段。采用PDC复合片钻头进行了冰钻实验,结果表明,实验台能够准确调节钻压和转速,可满足实验要求。     

浅析北京平原区热储温度与断裂关系

本文搜集了38个水样点的水化学数据,这些水样点位于北京平原区的5个地热田。水样点的取水层位均为蓟县系雾迷山组,水样点揭露的地热水均属于同一个含水系统。根据水化学类型分析,该含水系统地下热水径流方向由西北、西南部向东部流动。利用Na-K-Mg三角图和饱和指数选取合适的地热温标,估算了各水样点的热储温度范围。热储温度的空间分布形态呈现北东向为长轴方向的椭圆形,与黄庄—高丽营断裂、良乡—前门断裂、八宝山断裂、顺义断裂、南口—孙河断裂和小汤山断裂等控热断裂有关,且北东向断裂对于温度的控制作用更大,热储温度在断裂交汇处出现高值区域,这些高值区域正是寻找地热的有利地区。     

海洋卡盾藻对青岛大扁藻的化感作用及其对UV-B辐射的响应

本研究以海洋微藻——赤潮藻海洋卡盾藻(Chattonella marina)与饵料藻青岛大扁藻(Platymonas helgolandica var.tsingtaoensis)为研究对象,采用单培养和共培养的方法,研究二者间的竞争关系,并在此基础上研究海洋卡盾藻去藻过滤液和藻细胞裂解液对青岛大扁藻的化感作用,同时进一步探讨两种海洋微藻间的化感作用对UV-B辐射增强的响应。结果显示:共培养条件下,海洋卡盾藻在2个高浓度下对青岛大扁藻的生长产生显著抑制(P0.05);海洋卡盾藻去藻过滤液和藻细胞裂解液对青岛大扁藻的生长也具有显著抑制作用(P0.05),且藻细胞裂解液的抑制作用更强,说明海洋卡盾藻对青岛大扁藻产生化感作用,且通过细胞间直接接触传递的化感物质多于通过介质传递的。不同密度比例的2种藻共培养组用UV-B辐射(2.16J/m2)处理后,海洋卡盾藻对青岛大扁藻生长的化感作用有所减弱。     

象山港海洋牧场示范区大型底栖生物的时空变化

根据象山港海洋牧场示范区建设前(2011年)、建设中(2012年)、建设后(2013年)对象山港全港区、邻近区、示范区11个站位,进行5个航次调查所获得的大型底栖生物的资料,对比分析建设前后大型底栖生物的时空变化。结果表明:共鉴定出大型底栖生物59种,建设后建设中建设前,优势种变化明显。大型底栖生物密度、生物量表现为:建设前建设中建设后;建设中建设后建设前。多样性指数H’、丰富度指数d均表现为:建设前建设后建设中,均匀度指数J则表现为建设中建设后建设前。多因子方差分析结果表明:建设前后,大型底栖生物种类数、栖息密度、生物多样性指数均存在显著性差异。根据群落聚类及n MDS排序分析,建设前后大型底栖生物群落组成存在明显差异,双因素相似性分析(ANOSIM)结果同时表明,群落建设前后存在显著性差异(综合检验R=0.215,P=0.004)。SIMPER分析,大型底栖生物群落的平均相似性建设前建设后建设中。根据调查站位的数据作出丰度/生物量比较曲线(ABC曲线)分析表明,建设中大型底栖生物受到了强烈的干扰,人工鱼礁投放、大型海藻移植、增殖放流会对其周围海域产生影响,但建设后扰动消失,表明随着时间的推移,海洋牧场建设过程中带来的扰动逐渐减小,并围绕鱼礁群逐渐形成新的人工生态系统。     

中国近海以及邻近海域海洋再分析产品(CORA)中季节内变化的评估

A regional reanalysis product—China Ocean Reanalysis(CORA)—has been developed for the China's seas and the adjacent areas. In this study, the intraseasonal variabilities(ISVs) in CORA are assessed by comparing with observations and two other reanalysis products(ECCO2 and SODA). CORA shows a better performance in capturing the intraseasonal sea surface temperatures(SSTs) and the intraseasonal sea surface heights(SSHs) than ECCO2 and SODA do, probably due to its high resolution, stronger response to the intraseasonal forcing in the atmosphere(especially the Madden-Julian Oscillation), and more available regional data for assimilation. But at the subsurface, the ISVs in CORA are likely to be weaker than reality, which is probably attributed to rare observational data for assimilation and weak diapycnal eddy diffusivity in the CORA model. According to the comparison results, CORA is a good choice for the study related to variabilities at the surface, but cares have to be taken for the study focusing on the subsurface processes.     

中国科学院西太平洋“海山成因、演化及深部物质循环”创新交叉与合作研究团队讨论会在南京大学召开北大核心CSCD

2016年1月28-29日,由中国科学院海洋研究所海洋地质与环境重点实验室与南京大学内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室联合主办的第二届中国科学院＂海山成因、     

海洋生态重要性区域的内涵与识别方法研究——以黄河口为例

海洋生态环境目前正在承受来自人类活动和气候变化的巨大压力;急需必要的管理工具或决策支持系统来应对这些压力所带来的生态环境问题。对海洋生境的分类识别是开展生物多样性保护的基础和前提;海洋生态重要区识别作为一种客观、科学和灵活的生境分类评估和选划方法;已被科学界和管理者广泛接受和认可。本文首先介绍了海洋生态重要区的概念内涵以及识别方法的研究进展;给出了海洋生态重要区的定义;之后以黄河口为例;初步建立了针对该区域的生态重要区识别标准和评价方法;对黄河口及邻近海区进行了生态重要性等级划分。本文是对生态重要区识别方法在我国近海的首次应用尝试;研究结果可为我国基于生态系统的海洋管理提供科学方法和工具;也可为其他区域的研究提供借鉴。     

高效液相色谱-离子阱质谱法测定海洋微藻藻粉中的8种脂溶性毒素

建立了利用高效液相色谱-电喷雾离子阱质谱(HPLC-ESI-IT-MS)测定海洋微藻藻粉中8种典型脂溶性毒素的分析方法。藻粉样品经超声细胞破碎后,采用超声波辅助提取法对藻毒素进行提取,用HPLC-ESI-IT-MS多反应离子监测(MRM)模式对各种毒素(包括大田软海绵酸(OA)、鳍藻毒素1(DTX-1)、扇贝毒素2(PTX-2)、虾夷扇贝毒素(YTX)、原多甲藻酸1(AZA1)原多甲藻酸2(AZA2)、罗环内酯毒素(SPX),米氏裸甲藻毒素(GYM))进行测定。8种脂溶性藻毒素均在线性范围内线性关系良好(R2均在0.991以上),检出限均介于0.085～1.315 pg之间,加标回收率在88.5%～111.4%之间,方法重复性相对标准偏差(RSD)在4.82%～10.17%范围。应用该方法对利玛原甲藻干藻粉中的毒素进行了测定,分析结果良好,说明本方法是海洋微藻藻粉中脂溶性藻毒素测定的有效方法。     

南海中尺度涡强度的季节和年际变化分析

为了研究南海中尺度涡强度的季节和年际变化规律,利用Matlab提取50 a(1958~2007年)简单海洋资料同化(Simple Ocean Data Assimilation,SODA)月平均数据集中流场和海表面高度场数据,应用一个涡旋自动探测算法对南海中尺度涡初始生成位置进行分析,并分析了海表面高度异常均方根值的季节变化和年际变化。结果表明:50 a里南海中尺度涡主要分布在吕宋岛西北海域、吕宋岛西南海域和越南以东广大海域,秋、冬季中尺度涡能量较高,春季中尺度涡最弱,中尺度涡强度高值区年际变化明显。从季节变化上看,海面高度异常均方根春、夏季最小,秋冬季最大;从年际变化上看,与同时期Nino3指数有显著负相关,周期大约为3 a。     

基于BP神经网络的海洋监测数据等级划分

数据的分类是数据处理和应用的重要环节和前提。在海洋领域中,海洋数据呈现多元、多类等的复杂多样性,给数据的分类带来一定的技术挑战。主要针对海洋数据分类难这一问题,首先利用BP神经网络技术对海洋环境监测数据进行分类,且通过对获取的海洋环境监测数据进行分类预测,最后,实验验证了海洋环境监测数据分类方法的正确性和可行性,给海洋监测数据根据秘密等级进行数据分类提供了支持。