海萝抗氧化酶系与失水响应因子表达模式分析

潮间带红藻海萝(Gloiopeltis furcata)对失水胁迫具有很强的耐受能力。为探索海萝周期性失水过程中的响应机制,本研究在24 h内设计了两次连续的失水-复水循环处理,测定了海萝抗氧化酶活力的变化情况。同时,利用转录组测序技术,结合荧光定量PCR方法(qRT-RCR),对海萝失水响应基因的转录表达进行了验证。结果表明:海萝转录组共组装到32681条基因。与对照组相比,处理组共表达了7161条差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs)。KEGG分析显示, DEGs分布在代谢、环境信息加工、有机体系统、遗传信息加工、细胞进程等方面。海萝抗氧化酶活力测定发现,抗氧化能力对海萝响应失水胁迫十分重要。过氧化氢酶(CAT)、硫氧还蛋白还原酶(TrxR)、超氧化物歧化酶(SOD)参与抗氧化过程,其中CAT酶活力对海萝抵抗失水胁迫尤为重要。此外,qRT-PCR结果显示,海萝中渗透调节物质红藻糖苷合成的相关基因(GfUGPase、GfGK、GfGPDH)只对初次失水处理有正响应。而热激蛋白70基因(GfHSP70)、碳酸酐酶基因(GfCA)、MYB蛋白编码基因(GfMYB)以及谷胱甘肽S转移酶基因(GfGST)在两次失水过程中其转录水平均有上调表达,它们也参与了海萝失水响应机制。     

基于低成本单频u-blox接收机的GPS/BDS定向性能分析

针对高精度GNSS定向应用场景,通过实验对比对低成本单频u-blox接收机的数据质量和解算精度。结果表明,u-blox接收机GPS、BDS观测值的信噪比略低于测量型接收机;伪距精度分别为0.91 m、0.56 m,相位精度分别为1.35 cm、1.20 cm。在静态观测环境下,u-blox的定向精度可以达到航向0.2°/m和俯仰0.4°/m;动态环境下解算结果稍差,但也可以达到航向0.3°/m和俯仰0.6°/m,略低于高成本测量型接收机单频数据的实时动态定向精度。     

新息向量的抗差Kalman滤波方法及其在UWB室内导航中的应用

针对超宽带（ultra wideband,UWB）室内导航中非视距（non line of sight,NLOS）测距误差会大幅降低导航精度以及系统噪声的不确定性导致滤波精度不高的问题,提出了一种基于新息向量的抗差Kalman滤波方法。该方法在UWB室内导航线性化模型的基础上,利用单个新息值构造抗差因子矩阵,从而消除非视距测距误差的影响,同时对系统噪声协方差矩阵进行实时估计和修正。实验结果表明,该方法不但能有效地消除非视距测距误差对导航解算的影响,而且能进一步提高导航解算的精度和稳定性。     

随机模型对解算西安流动SLR站坐标的影响

合理的参数估计及精度评定不仅需要可靠的函数模型,而且需要正确的随机模型。从权函数和粗差编辑两方面,研究了不同随机模型对西安流动卫星激光测距（satellite laser ranging,SLR）站坐标解算的影响,采用全球Lageos-1卫星观测数据计算了西安流动SLR站坐标。计算结果表明:①西安流动SLR站的观测精度和坐标解算精度均达到厘米级。②随机模型直接影响SLR站坐标的解算结果及可靠性;对于相同的计算弧段,抗差方差分量估计得到的站坐标精度最高、结果最稳定,残差加权均方差最小,观测资料利用率也最高;对于相同的计算方案,采用的SLR数据越多,坐标估计精度越高。     

三频BDS/INS紧组合的抗差自适应Kalman滤波

构建了适合北斗三频信号的北斗/惯性紧组合模型。针对三频模糊度解算算法的错误整数解可能对滤波结果造成"污染"这一问题,应用了抗差自适应Kalman滤波算法,优化了所建的模型。车载组合导航实验结果表明:三频模糊度解算算法得到的模糊度正确率平均值为99.84%,直接用于紧组合模型将造成最高达0.7 m的天向位置误差;抗差自适应Kalman滤波算法能消除错误模糊度整数解的影响,东、北、天三个方向的位置最大偏差值在厘米级。此外,载体姿态和速度频繁变化造成的状态预测误差也被自适应处理校正,组合导航的位置均方根误差为东向0.007 m,北向0.014 m,天向0.023 m。研究表明,在三频信号条件下,所采用的抗差自适应Kalman滤波能够增强所构建的紧组合模型的可靠性。     

浅谈深海抗风浪网箱养鱼业

1发展深海抗风浪网箱养鱼业的意义随着生活水平的不断提高,人们对水产品的需求量不断增加。由于海洋自然鱼类资源日趋衰退,所以水产养殖业在全国沿海得到了迅猛发展,致使中国的近海内湾海域已处于高度的饱和状态,不少内湾海域已破坏了生态平衡,导致病害频发,产量下滑,效益降低,严重制约了中国海水养殖业的健康可持续发展。但是湾外广阔的深海水域资源受环境和技术条件的限制,长期处于荒废闲置状态。     

抗差卡尔曼滤波在聊城古建筑动态数据处理中的应用

古建筑在日照、风压等因素的影响下,易产生老化变形,一般会采用及时补救的方法,有时并没有分析其根本原因,本文在布设动态监控网,获得监控数据后,用抗差卡尔曼滤波对监控数据进行分析的方法,对变形方向进行预测,预测值与平差值的误差均在限差范围内,且变化方向大致相同,可以将它作为古建筑变形方向的预报,做到防患于未然。     

陆缘海底滑坡及其影响

当块体水下重量向坡下的分量超过了破裂面上的抗剪强度时,就会发生海底滑坡。滑坡事件的结果取决于受影响的块体、范围以及事件的动力学机制,其结果可能对海底设施和建筑物毫无影响,也有可能造成巨大破坏,甚至可能诱发海啸并对沿岸造成广泛影响。我们是通过在河流三角洲和冰川冲积扇附近的陆坡上所见的滑坡痕迹以及广泛运移的海洋沉积物发现了大型的滑坡事件。这些滑坡发生在坡角非常低的陆坡区,从较深的水域一直延伸至陆架外缘。在更新世期间,这些地区沉积物的堆积量大而且比较快速,