虾塘充气增氧精养高产试验

虾塘鼓风机充气增氧精养高产试验,目前在我国很少见到报道。 鉴于当今养虾业日趋严重的虾病危害,又缺乏经济、有效的防治办法,在对虾养殖活动中实行精养高产,面临重重困难。为另辟蹊径,以求既能防止病害,又能达到高产高效的     

逆方法最优解确定九州近海流速、流量

日本以南海域的调查研究,过去已有不少报道[1~3].众所周知,东海黑潮、西太平洋水和九州沿岸水在九州附近海域交汇,近年来,这里一直是中日黑潮合作调查研究[4]的重点海区之一这些工作显示,日本以南海域的基本特征表现为黑潮路径的大弯曲及其伴生的大冷水团和黑潮两侧中尸度涡的消长过程等等,同时表明确定该海区的流速、流量是探讨以上特征的主要内容之一以往多数作者是采用动力计算方法来确定黑潮相对流速、流量.大家知道,动力计算在不同的参考零面下所得的结果是不同的,这在黑潮强流区表现得尤为明显[5].     

苗儿山矿田花岗岩型高品位铀矿成矿环境及控制条件

(1)透镜状菱形断块及其对花岗岩型高品位铀矿床的控制 走滑叠接带所形成的透镜状菱形断块是花岗岩型高品位铀矿床最普遍、最重要的成矿构造场地.矿床定位于菱形断块内,如苗儿山矿田由新宁一资源断裂的次一级控制断裂双瓜断裂、天金断裂、香草坪断裂、茶狮断裂、孟沙断裂呈向北撒开,由南收敛的走滑带状叠接,形成东西高角度对倾、具地堑式正断层组合的菱形断块,控制了沙子江、双滑江及孟公界等高品位铀矿床分布(图1).     

基于名单控制方法的探空测风数据质量分析

提出一种基于观测数据获取率、获取准时率、质量控制正确率和模式一致率的综合名单控制方法,使用2019年全国120个探空站测风数据对该方法进行验证,并对观测数据质量进行分析.结果 显示:名单控制可以有效检查出观测数据存在问题的站点,名单站点观测数据相对于模式数据存在明显的系统性偏差,偏差和均方根误差相对于全国平均值都显著偏...     

1990年代中期南海季风系统年代际转型模态的时空特征

利用1979—2007年的CMAP降水、HadISST的海表面温度数据和NCEP的850 hPa风场数据,应用多变量联合季节经验正交分解(MV-SEOF)方法,研究了南海季风系统的前两个主模态特征,发现一个模态是厄尔尼诺/南方涛动（ENSO）模态,一个是在1990年代中期的年代际转型模态。区域敏感性试验发现南海季风系统的1990年代中期的年代际转型在去除南海热带区域(105~125 °E,5~25 °N)的范围内是最显著的,年代际转型模态出现在MV-SEOF的第一模态中,且主要体现在“季风年”季节循环顺序的MV-SEOF中;而变换其它纬度和经度以及非“季风年”季节循环顺序时,ENSO模态出现在第一模态中,同时年代际转型信号都会减弱并出现在第二模态中。南海季风系统的年代际转型反映了南海局地季风型海-气耦合系统的特征,其中南海局地海表面温度（SST）的年代际变化表现出对全球变暖的响应特征,而南海局地的海-气耦合作用则起到了“放大器”的作用,使南海中北部SST的年代际信号强化并影响到整个季风系统中。      

南堡油田保持中深层泥页岩井壁稳定钻井液研究

在南堡油田中深层钻井过程中,东二、东三、沙一段泥页岩的剥落掉块经常造成井壁坍塌掉块、钻具阻卡、电测遇阻等井下复杂情况。分析了中深层泥页岩的理化特性,研究探讨了泥页岩的坍塌机理。在此基础上,提出了选用强封堵抑制型钻井液是有效抑制中深层泥页岩剥落掉块的根本措施。这一研究成果对于在南堡油田中深层开发工程中提高钻速、减少井下复杂情况发生具有重要意义。     

1990s年代际转型前后南海季风系统的季节变化

利用多变量经验正交分解(MV-EOF)等方法,研究了在季节变化尺度上南海季风系统的时空分布特征。结果表明:南海夏季风的爆发时间在1993—1994年前后存在显著的年代际转型,由爆发偏晚转变成爆发偏早。第一模态表现为冬夏反位相的年周期变化,但爆发早年夏季风持续时间略长于爆发晚年,空间上都反映了南海中央海盆区的夏季强降水和850 hPa上南海北部的气旋性环流异常,但夏季风爆发早年中国华南沿海降水加强而南海南部降水偏少。相应的大范围环流场上主要反映了南海夏季风爆发后进入盛夏时节亚太地区大范围的环流特征,南海夏季风爆发偏早年索马里越赤道气流偏强,东亚季风槽位置偏北,爆发偏晚年则相反。第二模态反映了南海季风系统春秋反位相的季节变化,且秋季的振幅更强,空间降水场上对应着秋季华南沿海和南海北部与南海中南部北旱南涝的跷跷板式分布,850 hPa风场上则主要表现为异常的东北季风,该模态时空特征表明南海夏季风爆发偏早年的秋季,冬季风建立也偏早,越南及周边地区的降水偏多。相应的大范围环流场上则主要反映了冬季风的环流特征,在南海夏季风爆发偏早年的秋季,菲律宾以东的热带对流减弱,PJ波列增强,爆发晚年则相反。     

应用KDD技术分析气象地质灾害与降水的关系

应用人工智能技术——数据库中知识发现(KDD)技术,分析研究发生在云南省境内造成重大损失的气象地质灾害的发生与当日及前期降水的关系。结果表明,绝大多数气象地质灾害都是由强降水诱发的,云南气象地质灾害与发生当日及前期降水的关系主要有3种类型,即暴雨诱发型、多日中大雨诱发型和连阴雨诱发型。所得到的云南气象地质灾害与当日及前期降水的定量关系,为云南地质灾害的气象监测、预报模式的建立提供了依据。