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本研究通过在2017年秋冬季组织实施的2个绿潮种源调查航次,研究苏北浅滩紫菜养殖区沉积物中的大型绿藻微观繁殖体的垂直分布和物种多样性。对沉积物中的微观繁殖体的定量实验结果表明:表层泥样中绿藻微观繁殖体的丰度最高,随着深度的增加迅速降低。在9月份表层沉积物中丰度为9±2ind./g,而在11月份表层丰度达到98±25ind./g;与9月份相比, 11月份浅滩沉积物中绿藻繁殖体数量呈现出显著升高的趋势。通过对51个绿藻样品的分子鉴定发现:沉积物中存在石莼属(Ulva)、尾孢藻属(Urospora)、盘苔属(Blidingia)等大型绿藻的微观繁殖体;数量占优是石莼属繁殖体,主要包括曲浒苔(Ulva flexuosa)、浒苔(Ulva prolifera)、扁浒苔(Ulva compressa)、缘管浒苔(Ulva linza);其中曲浒苔占据的比例最高,在9和11月份分别达到80.94%和73.33%。在2个调查航次中,都从沉积物中发现了绿潮浒苔的微观繁殖体,这些微观繁殖体是绿潮浒苔在苏北浅滩种源维持的重要方式和关键阶段,也构成了黄海浒苔绿潮连年暴发的"种子库"。  相似文献   
4.
盐水沟北铜矿区位于新疆库车县北部,其大地构造位置处于塔吉克-塔里木陆块区、塔里木陆块、塔里木北缘隆起、库车前陆盆地,区内构造活动强烈。铜矿床赋存于新近纪中新统康村组第一岩性段,矿体呈层状,严格受地层控制。区内共圈定10个铜矿体,矿石矿物主要为孔雀石、赤铜矿、水胆矾、自然铜等,矿体内无夹石,顶、底板围岩均为褐红色及浅红色粉质泥岩。该矿床为砂岩型铜矿床。  相似文献   
5.
目的:探讨中老年2型糖尿病患者肌肉量减少、体脂率肥胖与脾虚的关系,并以此为从脾论治中老年2型糖尿病提供临床依据。方法:采用病例对照研究方法,随机选取≥50岁的2型糖尿病住院患者100 例为研究对象,其中男、女各50 例,按照相关标准辨证分为脾虚组和非脾虚组。对研究对象进行生物电阻抗(BIA)、体脂率(PBF)、肌肉量检测和生化指标检验。结果:不同性别在脾虚组与非脾虚组中PBF、骨骼肌指数(ASMI)之间分别存在差异,且差异具有统计学意义(P<0.05)。以量表评分的高低评估脾虚的程度,不同性别存在差异,男性主要表现为骨骼肌含量减少,与量表评分呈负相关性,女性则以体脂率的增加为主,与量表评分呈正相关性。男性≥70岁者有出现肌肉量减少伴体脂率高的肌少性肥胖倾向。在体脂率及骨骼肌质量中,存在相互依存关系,表现为脂肪组织对肌肉的保护作用。结论:中老年2型糖尿病患者肌肉量减少、体脂率肥胖均与脾虚相关,从脾论治是一个可行的思路。  相似文献   
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7.
地下采煤会引起地表沉降、变形,甚至引发山体、河堤滑坡等地质灾害。采动坡体的稳定性研究一直是采矿工程中实际关心的问题。该文首先介绍分析了概率积分法移动变形稳态、动态预测模型以及基于极限平衡理论的单滑面采动坡体稳定性预测模型,提出了使用概率积分法结合Knothe时间函数对采动坡体稳定性进行预测分析的方法,并使用C#及XML Schema语言编制了相关的计算程序。最后,结合一个工程实例对采动坡体稳定性和动态变化过程进行了预测与分析,通过实测数据验证了提出方法的可行性,得出了采动引起的坡体下沉是影响坡体稳定性的主要因素,并提出了在坡体拉伸阶段进行注浆加固的方法。  相似文献   
8.
乌兰布和沙漠典型植物群落土壤风蚀可蚀性研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为探明植被恢复对乌兰布和沙漠土壤风蚀可蚀性的影响,以乌兰布和沙漠内不同沙地固 定阶段的 8 种典型植物群落及群落内表土作为研究对象,对土壤物理因子(可蚀性颗粒含量、土壤 含水量、有机质含量)、土壤结皮因子、植被因子 3 类土壤风蚀可蚀性因子指标进行监测,分析土壤 风蚀可蚀性因子在不同植物群落类型间、沙地固定阶段间的差异。结果表明:(1)在乌兰布和沙漠 典型植物群落中,沙蓬、沙生针茅、盐爪爪等草本植物群落的土壤风蚀可蚀性最强,白刺、梭梭、沙 冬青等灌木植物群落土壤风蚀可蚀性弱于草本植物群落,说明灌木林能显著降低土壤风蚀作用。 (2)随着沙地的不断固定,土壤结构不断发育,土壤可蚀性不断降低,土壤风蚀可蚀性强弱表现为 固定沙地<半固定沙地<流动沙地。(3)土壤可蚀性颗粒含量、土壤有机质含量、土壤含水量、土壤结 皮、植被因子与植被类型及沙地固定阶段具有显著相关关系。因此,在沙区生态建设工程中,为了 减少土壤风蚀量,不仅要考虑物种的选择,还要促进人工生态系统的演替和恢复,从而有效降低土 壤风蚀可蚀性。研究结果可为乌兰布和沙区植被生态系统服务功能的科学评价、防沙治沙工程的 建设与管理提供一定参考。  相似文献   
9.
朱德辉  杜博  张良培 《遥感学报》2020,24(4):427-438
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。  相似文献   
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