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31.
用KCl、肾上腺素(EPI)、去甲肾上腺素(NE)、L—DOPA和GABA(γ-氨基丁酸)进行了不同浓度不同处理时间对硬壳蛤(Mercenaria mercenaria L )幼虫变态诱导实验。结果表明,KCl、肾上腺素、去甲肾上腺素和DDOPA对硬壳蛤幼虫的变态均有诱导作用,而GABA的诱导作用不显著。KCl的最佳诱导浓度随处理时间不同而有所不同。处理时间为1~24,48,72h时KCl的最佳诱导浓度分别为33.56,20.13~26.85,13.42mmol/L。肾上腺素和去甲肾上腺素的诱导作用与浓度和处理时间均有关。肾上腺素的最佳处理浓度为100μmol/L,最佳处理时间均为8h,此时幼虫变态率提高最大,为36.97个百分点。当去甲肾上腺素的诱导浓度为100μmol/L,处理时间为8~16h时,幼虫变态率提高也较大,均大于18个百分点,死亡率增加,但均低于30个百分点,当去甲肾上腺素诱导浓度为500μmol/L时,虽然在8~16h的处理时间范围内,幼虫变态提高率也较大,均大于18个百分点,但当处理时间超过8h,在16~48h范围内,幼虫死亡率提高明显增大,均大于50个百分点。L-DOPA的适宜诱导浓度为10~50μmol/L,适宜处理时间为8~24h,此时幼虫变态率均提高30个百分点以上,最高可提高79.43个百分点。GABA的诱导作用较弱,最佳诱导浓度随处理时间的不同而有所不同,处理时间为24h和48h时,最佳诱导浓度为0.1μmol/L;处理时间为0.5~16h时,最佳诱导浓度为100μmol/L。  相似文献   
32.
Marine manganese nodules and crusts, when processed, yield tailings which may be utilized for environmental and economic benefit. The key to the reasonable and effective utilization of these tailings lies in making a systematic appraisal of their composition and properties. This article gives an introduction to the investigation of manganese tailings properties. The tailings have a high iron and/or manganese content, high surface area, high porosity, and fine grain size. Some tailings have a high rare earth element content which is valuable. They may also have high SO3, arsenic, and uranium contents which are harmful. Depending on the process used to produce the tailings, there will likely be some differences in chemical composition, mineral assemblages, surface area and adsorption capability, pore diameter and volume, density and pH. In assigning potentially beneficial applications for these tailings, these differences should be taken into account to optimize utilization.  相似文献   
33.
本文对用于模式分类、函数逼近、参数估计的多层感知器 (MLPs)给出 1个清晰的关于内部行为的解释。作者以单隐层的 MLP为例 ,论述了关于 MLP的内部行为的半线性分析理论。对受训的MLP,将隐层单元的输出分别定义为网络输出的正、负“内部分量”;定义内部分量的连接权重集为给定问题的“内部判别模式”;建立了 MLP和模糊集相结合的新模型 ;分析了 MLP的结构为 N- 2 - 1和N- H- 1 ,给出权重初始化的方法 ;提出了 1种从受训神经 -模糊模型 (NFMs)中提取知识的全新的具有实用价值的方法。  相似文献   
34.
气溶胶光学厚度的时空变化   总被引:2,自引:0,他引:2  
在大气中气溶胶微粒是一种重要的大气微量成分。气溶胶光学厚度也是大气校正所需的重要大气参数,同时也是海洋水色卫星主要的数据产品。由于气溶胶光学厚度的时空变化较大,所以如何准确获取大气校正和卫星数据产品真实性检验所需的气溶胶光学厚度则是至关重要的。在简述气溶胶光学性质的基础上,并结合2002年6月HY—1南海实验数据来阐述现场气溶胶光学厚度的准确获取。  相似文献   
35.
36.
南极中山站大气气溶胶的化学组成及其来源的判别   总被引:1,自引:1,他引:1  
从1998年3月7日至1999年11月23日历时21个月,在南极中山站连续采集89个海洋气溶胶样品,本文提供全部样品的13种化学元素Cu、Pb、Zn、Cd、Fe、Al、Mn、Cr、V、K、Na、Ca、Mg含量的实测值.研究表明中山站气溶胶化学成份的含量具有季节性变化的特征.通过相关分析、因子分析、富集因子等方法判别不同时间段中山站气溶胶化学成份的来源。  相似文献   
37.
38.
南海西南部晚更新世以来元素地球化学特征的古环境意义   总被引:3,自引:0,他引:3  
对南海西南部近湄公河三角洲中陆坡上的MD01-2392站样品进行的地球化学分析表明,该站的沉积物主要为湄公河带来的陆源碎屑,并且其物源四十万年来没有发生明显变化。分别用元素TiO2、CaO估算出沉积物中陆源碎屑的含量及CaCO3的含量,结果显示CaCO3在间冰期时高,而在冰期时低,表现出“大西洋旋回”的特征。陆源碎屑含量与CaCO3含量相反,显示出南海CaCO3旋回属于稀释旋回。元素的Ti标准化值表明,该站沉积物源区在冰期时化学风化弱,而在间冰期时相对较强,说明间冰期时物源区存在相对温暖湿润的气候环境。  相似文献   
39.
A risk assessment of Tributyltin (TBT) in Tokyo Bay was conducted using the Margin of Exposure (MOE) method at the species level using the Japanese short-neck clam, Ruditapes philippinarum. The assessment endpoint was defined to protect R. philippinarum in Tokyo Bay from TBT (growth effects). A No Observed Effect Concentration (NOEC) for this species with respect to growth reduction induced by TBT was estimated from experimental results published in the scientific literature. Sources of TBT in this study were assumed to be commercial vessels in harbors and navigation routes. Concentrations of TBT in Tokyo Bay were estimated using a three-dimensional hydrodynamic model, an ecosystem model and a chemical fate model. MOEs for this species were estimated for the years 1990, 2000, and 2007. Estimated MOEs for R. philippinarum for 1990, 2000, and 2007 were approximately 1–3, 10, and 100, respectively, indicating a declining temporal trend in the probability of adverse growth effects.A simplified software package called RAMTB was developed by incorporating the chemical fate model and the databases of seasonal flow fields and distributions of organic substances (phytoplankton and detritus) in Tokyo Bay, simulated by the hydrodynamic and ecological model, respectively.  相似文献   
40.
Empirical orthogonal functions (EOFs) or principal components were used to extract the significant modes of shoreline variability from several data sets collected at three very different locations. Although EOFs have proven to be a valuable tool in the analysis of nearshore data, most applications have focused on the ability of the technique to describe cross-shore or profile variability. Here however, EOFs were used to help identify the dominant modes of longshore shoreline variability at Duck, North Carolina, the Gold Coast, Australia, and at several locations within the Columbia River Littoral Cell in the U.S. Pacific Northwest. In part one of this analysis, characteristic patterns of shoreline variability identified by the EOF analysis are described in detail. At each site, the dominant modes consisting of the first four eigenfunctions were found to describe nearly 95% of the total shoreline variability. At both Duck and the Gold Coast, several interesting longshore periodic features suggestive of sand waves were identified, while boundary effects related to natural headlands and navigational structures/entrances dominated the Pacific Northwest data sets.  相似文献   
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