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11.
基于9210工程的通用气象信息编辑与传输系统 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍通用气象信息编辑、传输系统的设计方法、主要功能模块及其技术实现。 相似文献
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贵州铜仁松桃锰矿国家整装勘查区位于扬子地块东南缘的武陵山成矿带。著名的南华纪大塘坡早期(660-667 Ma)"大塘坡式"锰矿,形成于Rodinia超大陆裂解背景下的南华裂谷盆地。近年来,项目团队在该国家整装勘查区及黔渝湘毗邻区,通过长期的产学研协同攻关,厘清了锰矿大规模成矿作用的独特地质背景和构造古地理格架,发现了新的锰矿床类型——古天然气渗漏沉积型锰矿床,建立锰矿裂谷盆地古天然气渗漏成矿理论和深部隐伏矿找矿预测模型,圈定了若干找矿靶区。通过该整装勘查区的实践检验,累计投入各类勘查资金6亿多元,先后新发现了松桃西溪堡(普觉)、松桃道坨、松桃高地和松桃桃子坪四个隐伏超大型锰矿床。该整装勘查区新发现的超大型锰矿床数,占全球已发现超大型锰矿床总数约三分之一。新发现的锰矿资源量,超过了2011年全国锰矿保有资源量的总和,实现了我国有史以来锰矿找矿的最大突破,且锰矿找矿潜力依然巨大。使黔东成为中国锰矿资源最丰富的地区和新的世界级锰矿资源富集区。古天然气渗漏沉积型锰矿床成为中国最重要的锰矿床类型,是继传统的海相沉积型、沉积变质型锰矿床类型之后,全球最重要的三大锰矿床类型之一。 相似文献
14.
位于贵州铜仁松桃国家锰矿整装勘查区内的高地富锰矿床,(332)+(333)类碳酸锰富锰矿石资源量达7 166. 84万吨,锰平均品位25. 75%,矿体平均厚度4. 52 m,富锰矿体赋存于总资源量达1. 61亿吨的高地超大型锰矿床之中,由一个单一的富锰矿体构成,是我国新发现的首个特大型富锰矿床,富锰矿资源量相当于我国富锰矿资源量总和的2倍。成因类型属古天然气渗漏沉积型锰矿床,富锰矿产于古天然气渗漏沉积成矿系统中心相区。高地富锰矿床地处独特的"新月形"南华纪早期李家湾-高地-道坨(Ⅳ级)地堑盆地中心,菱锰矿体中均出现以块状构造夹被沥青充填的气泡状富菱锰矿石。地表燕山期北北东向的断裂构造十分发育,但主要为上陡下缓犁式正断层,未触及高地深部隐伏巨型锰矿体,以致富锰矿体保存亦十分完整,易于开发利用。 相似文献
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旨在探究养殖水体中添加球形赖氨酸芽孢杆菌对斑马鱼幼鱼生长、抗氧化免疫、肠道菌群与代谢的影响。将初体重为(0.019±0.003) g的270尾斑马鱼随机均分为3组, ZF0组(对照组, 基础饲料)、ZF5组(基础饲料+105CFU/mL球形赖氨酸芽孢杆菌)与ZF7组(基础饲料+107CFU/mL球形赖氨酸芽孢杆菌), 每组3个平行,试验周期为33 d。实验结果表明: (1) 各组间的终末体重、增重率和特定生长率都没有显著性差异(P>0.05)。(2) ZF5和ZF7组的GPT活性显著高于ZF0组(P<0.05), ZF5组AKP的活性显著高于其他组(P<0.05)。(3) ZF7组胰蛋白酶和脂肪酶的活性相对于ZF0和ZF5组显著提高(P<0.05)。(4) ZF7组肠道绒毛高度、V/C都显著高于ZF0与ZF5组(P<0.05); ZF7组的隐窝深度显著低于其他两组(P<0.05)。(5) 从肠道菌群组成来看, 各组间优势菌门均为变形菌门(Proteobacteria), ZF5和ZF7组显著降低了肠道中梭杆菌门(Fusobacteriota)的丰度并显著提高了放线菌门(Actinobacteriota)的丰度(P<0.05)。属水平上, 对照组与试验组的优势菌属为鲸杆菌属(Cetobacterium), 试验组显著减少了邻单胞菌属(Plesiomonas)的丰度同时显著提高了戈登氏菌属(Gordonia)、细杆菌属(Microbacterium)等有益菌属的丰度(P<0.05)。(6)ZF5和ZF7组与ZF0组的肠道代谢物差异明显, 其中Lipoxin a4、Prostaglandin g2和11-dehydrothromboxane b2显著上调(P<0.05), 5''-phosphoribosyl- 5-amino-4-imidazolecarboxamide (aicar)显著下调(P<0.05)。差异代谢物主要富集在ABC转运蛋白、神经活性配体-受体相互作用以及丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸通路中。综上所述,养殖水体中添加球形赖氨酸芽孢杆菌有利于改善斑马鱼幼鱼的肠道消化性能、组织结构和微生物多样性及其代谢产物。 相似文献
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加权平均温度(Tm)是将天顶湿延迟转换为大气可降水量的关键参数,针对青藏高原地区海拔高、地形起伏大、水汽高度分布复杂的特点,本文利用2010—2014年GGOS Atmosphere Tm格网数据和地表高程数据建立Tm垂直递减率函数,进而建立一种顾及Tm垂直递减率变化的适合青藏高原地区的新模型(QTm模型)。此外,利用2015年青藏高原地区14个探空站和GGOS Atmosphere Tm格网数据评估模型精度和适用性。试验结果表明,与GGOS Atmosphere Tm相比,QTm模型的年均Bias和RMSE分别为0.29和2.49 K,相对于GPT2w-1和GPT2w-5模型,RMSE分别提升了38.97%、67.06%;与探空数据相比,QTm模型的年均Bias和RMSE分别为0.16和2.90 K,相对于GPT2w-1和GPT2w-5模型分别提升了31.12%、39.46%。新模型的构建为青藏高原地区提供了可靠的Tm值,进而提供实时、高精度GNSS水汽信息。 相似文献