海洋生物-光学算法研究──南黄海叶绿素浓度的估算

根据1995年9月中日合作南黄海现场观测资料，对南黄海生物一光学算法进行研究。首先对南黄海现场多光谱反射比数据进行因子分析，解反射比协方差矩阵的特征问题；解出特征值和对应的特征向量，求出主因子，然后建立叶绿素a浓度对主因子的多元线性回归方程，并对算法进行回报和预报检验。计算结果表明，该算法具有较高精度，同时也显示出天气条件对估算精度产生较大影响。     

利用卫星遥感技术监测赤潮的研究

赤潮灾害的频繁发生，给海洋生态环境和海洋渔业经济造成了严重危害。卫星遥感技术的不断完善，为快速、有效地动态监测赤潮灾害提供了可能，通过卫星图片的校正、合成、分析、解释、判断分析，可以迅速连续地掌握赤潮的发生状况，对于研究防控和治理赤潮灾害有着十分重要的意义，本文就如何利用卫星遥感技术监测赤潮进行了探讨。     

海洋浮游植物铁限制的研究进展

介绍了海洋铁限制的研究进展和它对全球气候的影响,铁对海洋浮游植物的生长有着重要的作用,在高营养盐低叶绿素（HNLC）区域,铁是藻类生长的限制因子,海洋施铁对降低温室效应有着很好的前景,铁也是近岸赤潮发生的激发因子之一。     

Development of a real-time PCR method for Thalassiosira rotula rapid detection

Gene specific primers and DNA probe were designed based on the sequence of 18S rDNA cloned from the red tide alga Thalassiosira rotula. A real-time fluorescent quantitative PCR (RFQ-PCR) method was developed for quantitative detection of T.rotula. The RFQ-PCR assay data showed that the results obtained with the RFQ-PCR quite good agreement with those with the light microscope (LM) counting method, which suggested that the RFQ-PCR could be a useful method for red tide alga detection.     

基于荧光原理的叶绿素a传感器校准方法研究

利用传感器对水体叶绿素a 浓度进行原位测量是获取实时、连续、长时间序列数据的重要手段。本文在对RBR 传感器和ECO（Environmental Characterization Optics）传感器进行原理分析和线性度、稳定性、重复性等基本性能测试的基础上，利用单一藻种培养液和2020年南海北部海域现场数据校准传感器，并对新的传感器校准系数进行验证。结果表明：两台传感器使用新系数比原出厂系数的叶绿素a 浓度测量准确度有明显提高。RBR 传感器现场数据校准系数的计算结果与叶绿素a 标准值误差最小，平均绝对误差从1.93 μg/L 减小到0.35 μg/L，平均相对误差从55.1%减小到10.9%；ECO 传感器藻液系数明显优于出厂系数和现场数据校准系数的计算结果，平均绝对误差从1.76 μg/L 减小到0.59 μg/L，平均相对误差从50.3%减小到15.1%。传感器测量准确度的提高，可为海洋环境监测、海洋生态灾害预警等工作获取真实可靠数据提供支撑。     

东海XH凹陷烃资源预测──勘探层分析及石油资源专家系统分析

应用勘探层分析及石油资源专家系统对ＸＨ凹陷下第三系勘探目的层的三个勘探层烃资源量作出了综合预测，结果表明，凹陷内各勘探层，尤其是渐新统勘探层，烃资源量相当可观。提出在渐新统内的地层圈闭中可进一步作详细的勘探工作。     

浮游植物叶绿素a含量简易测定方法的比较

用乙醇、DMF(N,N-二甲基甲酰胺)、丙酮3种不同有机溶剂分别萃取苏州环城河水样中的浮游植物细胞叶绿素a,在分光光度计上测定其叶绿素a含量,试验数据经方差分析、Q检验,结果显示,乙醇法、DMF法的叶绿素a萃取率极显著高于丙酮(F=54.20＞F0.01(2,18)(6.01)).另用这3种萃取方法分别测定无常蓝纤维藻(Dactylococcopsis irregularis )纯培养液叶绿素a含量,通过直线回归,同样证明乙醇法、DMF法重复率较高,稳定性好,萃取率高.从安全、简便、重复性高等方面综合考虑,认为用乙醇萃取法是目前水域环境中浮游植物叶绿素a简易测定的最佳方法.     

应用遗传神经网格方法分析赤潮监测数据

简要介绍了遗传神经网络方法的原理 ,探讨了应用遗传神经网络方法研究辽东湾海域丹麦细柱藻 (Leptocylindrusdanicus)赤潮与其环境因子之间的关系 ,计算了各环境因子对丹麦细柱藻赤潮的贡献。结果表明 ,温度、盐度、DIN的变化对研究海域丹麦细柱藻种群密度的增长有比较重要的影响 ,DIN是营养限制因子。遗传神经网络是分析赤潮监测数据的有效方法 ,值得进一步探索