精养虾池主要水化学因子变化规律和氮的收支

由于养殖过程投入大量富含蛋白质的人工配合饵料,氮在体系中的积累成为养殖生态环境的重要因素之一。氮的收支质量平衡对加强养殖生态环境的科学管理具有重要的指导作用。但尚未见有关对虾养殖方面的此类报道。为配合斑节对虾精养模式养殖试验［１］,作者于１９９６年４～８月在对虾精养模式养殖场对Ｓ,ｐＨ,ＤＯ,ＣＯＤ,ＴＡＮ等主要水化学因子进行整个养殖周期的现场监测,以探讨在高密度放苗、大量投饵的情况下水质变化规律,并与蓄水池和普通虾池作比较。根据现场观测结果,对精养虾池氮的收支作了估算。１材料与方法１．１虾池基…     

关于对虾池混养中的几个问题

在两年围隔实验的基础上讨论了对虾池混养中存在的几个问题,认为：（1）虾池混养能够提高养殖产量和池塘氮磷的利用率,有助于缓解养殖对环境的污染,但由于养殖种类在池塘氮磷收支所占的比例很小,仅靠混养还不能彻底解决养殖污染问题;（2）罗非鱼与海产贝类的食物灶存在一定的分化。二者对虾池水质的影响具有互补性,因此虾鱼贝混养较虾鱼混养或虾贝混养效果更好。（3）对多个池塘组成的养殖系统的总体优化应是今后虾池生态系统结构优化研究的重要内容。     

基于流变特性与纹理特征的底质层界智能识别

针对传统的人工识别浅剖图像层界方法精度不足、效率低下的问题,提出了一种基于浮泥流变特性与灰度共生矩阵的航道底质层界智能识别方法。利用航道浅剖数据计算灰度共生矩阵特征值来描述底质层界纹理,粗略提取层界边缘;通过浮泥流变特性模型智能识别、连接同一层层界矢量点,准确识别底质层界。对比智能和人工提取连云港航道浅剖数据层界实验的结果表明:结合浮泥流变特性与灰度共生矩阵算法的层界识别方法,可以准确描述底质分布情况,快速自动识别层界线,智能化提取航道底质层界。     

益生菌对海水虾池浮游生物的生态调控效果研究

研究了益生菌对海水虾池浮游生物的生态调控效果.通过对对虾养殖系统中浮游动物与浮游植物进行为期3个月的监测,结果表明试验池的浮游植物数量表现为前期低,种类以硅藻类为主,中期迅速增长,后期达顶峰,并维持在70×106～160×106个/L的水平,种类则以绿藻类为主;不施加益生菌制剂的对照池则在后期出现较大比例的有害的蓝藻类,而试验池的蓝藻类只占较少的数量,说明益生菌群能抑制蓝藻类的繁殖,促进有益藻类生长;同时试验虾池浮游动物的数量也保持稳定增长态势,并在养殖后期维持在顶峰水平,密度达到25×103-30×103个/m3,种类以广盐、适低盐的沿岸种为主,优势种明显,而对照池的浮游动物数量较低且起伏较大.浮游动物与浮游植物的数量变动趋势基本一致,两者之间呈现较为密切的线性关系,两者之间的线性系数平均为0.724;多样性指数在1.1～1.6之间,低于自然海区;种类均匀度则较高,与自然海区相当,在0.5～0.7之间,试验池比对照池的养殖效果好.     

基于粒子群优化算法的PSO-BP海底声学底质分类方法

利用粒子群优化算法（PSO）较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值。基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特征向量,利用PSO-BP方法对海底底质进行分类识别。实验表明,3类底质分类精度均大于90%,高于BP神经网络70%左右的分类精度,表明PSO-BP方法可有效应用于海底底质的分类识别。     

海底表层底质探测系统测试仪的设计

海底表层底质探测系统是一种新型的声学探测设备,它利用声学信号实时走航式地遥测海底的表层底质。本测试仪用于在试验室条件下对海底表层探测系统性能的测试。由于该测试仪在设计过程中充分考虑到了目前测深仪的情况,所以也可以用于测深仪的性能测试。     

杭州湾南岸互花米草潮滩底质粒度及其分布特征

以杭州湾南岸为例,探讨互花米草（Spartina alterniflora）潮滩底质的粒度及其分布特征。结果表明杭州湾南岸互花米草潮滩底质由黏土质粉砂、粉砂、粉砂质砂和砂质粉砂组成;从杭州湾口向湾内,互花米草潮滩底质中值粒径逐渐变粗,分选性变好;从低潮滩向高潮滩,互花米草潮滩底质的中值粒径逐渐变小,分选性变差。互花米草盐沼的形成使得潮滩底质粒度及其分布特征产生明显改变。     

多波束回声数据的统计与底质分类应用

利用声反向散射数据作海底沉积物分类,是海洋地质学家感兴趣的话题,也是目前多波束声纳应用的一个研究热点。结合胶州湾实际调查数据,探讨了贝叶斯分类方法在该领域的应用。研究结果表明,该方法可以对不同的底质类型进行分类,可以识别未知的底质类型以及对混合在一起的两种不同类型的目标进行分类。     

潮流场对渤、黄、东海陆架底质分布的控制作用

运用二维潮流数学模型，模拟了渤、黄、东海陆架的M2潮汐、潮流。结果表明，渤、黄、东海陆架的潮流有强弱之分以及往复流和旋转汉之别。在此基础上，计算了8种粒径沙的湖平均悬移输沙率、潮平均推移输沙以及相应的输沙率散度。根据输沙率散度的正负，划分了海底冲刷区与淤积区。根据不同粒径泥沙输沙率散度的相对大小，确定出海底的主要底质类型为砂质沉积、粉砂质泥沉积和以粉砂为主的混合沉积。计算结果表明，海底3种主要底负类型的分布格局与海底的冲淤格局以及与输沙率矢量的发散和聚合状况基本一致。在渤、黄、东海陆架，沙脊主要在强往复流区形成，沙席主要在强或较强的旋转流区形成，泥质沉积主要在弱潮流区形成。砂质沉积、泥质沉积以及混合沉积这3种主要底质类型并非孤立存在，而是受渤、黄、东海陆架潮流场控制而形成的一个完整的潮流沉积体系。渤、黄、东海陆架的砂质沉积与泥质沉积并非残留沉积，而是潮流沉积。在没有冷涡的情况下，黄、东海陆架的典型泥质沉积在弱潮流环境中同样可以形成，因此，认为冷涡并非黄、东海陆架典型泥质沉积形成的必要条件。     

多波束海底底质分类软件Simrad Triton的应用

研究了利用声学信号对海底底质自动分类的技术。介绍了挪威Simrad公司海底底质分类软件Triton的分类原理，它所应用的分类方法及其软件的体系结构。最后，用实例来说明Simrad Triton在海底底质分类中的应用。