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81.
温度和盐度骤变条件下凡纳滨对虾的行为变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以视频记录分析的方法,研究凡纳滨对虾Litopenaeus vannamei在温度和盐度骤变条件下的运动行为、摄食行为及相关生理活动的变化。结果表明,当温度由29℃骤降至18和23℃时,对虾的活动频率、游走速度和颚舟片的摆动频率明显下降,索饵时间显著增加(p<0.05);当温度由29℃骤升至36℃时,对虾的活动频率、游走速度和颚舟片的摆动频率显著升高(p<0.05),索饵时间没有显著差异(p>0.05)。当盐度由30骤降至5和10时,对虾表现出强烈的逃避行为,活动频率、游走速度和颚舟片的摆动频率均显著升高(p<0.05),并且在观察时间内没有发生摄食行为。 相似文献
82.
在103-105a的尺度上,地磁场强度变化是影响陆地宇生核素生成速率的主要因素,其影响程度取决于样品的地理位置和暴露时间。根据已有的磁场古强度数据,模拟200 ka以来海拔2 km、25°N和40°N的地表10Be生成速率的变化,进而分析地表宇生核素生成速率变化对岩石暴露年代测定的影响及其模式年龄的校正。校正磁场强度变化后,海拔2 km、25°N上,50-200 ka的模式年龄可被压缩14%~19%,大于1σ的误差,相同海拔40°N上的模式年龄可减小约8%。对中低纬两组模式年龄的校正充分证明,磁场强度引起的陆地宇生核素生成速率变化是暴露年代测定中主要误差源之一,尤其在低纬高海拔地区这一影响更不容忽视。 相似文献
83.
梭鱼标准代谢、内源氮排泄与体重和温度的关系 总被引：5，自引：0，他引：5
在 13.5 ,18,2 1.5 ,2 4和 2 7℃ 5个温度条件下测定了梭鱼 (体重范围 1.88～ 14.0 2 g)的标准代谢率和内源氮排泄率。梭鱼标准代谢率随体重的增加而增加 ,二者的关系为幂函数关系 ;随温度的升高而增加 ,二者的关系为指数关系 ;标准代谢率与体重和温度的关系可用如下方程表示 :RS=0 .12 4 6 W0 .9954 e0 .0 84 1T(r2 =0 .92 2 0 )。梭鱼的氨氮、尿素、总氮及能量的排泄率随体重和温度的增加而增加 ,与体重为幂函数关系 ,与温度的关系为多项式形式。梭鱼氨氮和尿素日排泄率的变幅分别为 0 .15～ 0 .88mg N/d和 0 .0 3～ 0 .2 9mg N/d。不同温度下 ,尿素排泄量占总氮比例在 9.9%～2 2 .4 9%之间 ,随温度升高该值有逐渐增大的趋势。 相似文献
84.
85.
漳州地区热田的水热活动及其成因 总被引：1，自引：0，他引：1
本文通过漳州地热田及其周围地区的水热活动、地质构造特征及人工爆破、重力、地磁、电性结构、地震活动性等综合地球物理场之间关系分析，得出漳州地热田是高热异常背景下产生的对流型水热系统：深切到上地幔的ＮＥ向长乐－南澳断裂、ＮＷ向九龙江断裂及Ｅ－Ｗ向南靖－厦门断裂控制了地下水的深循环，使大气降水得以下渗到〉３ｋｍ深度，被地温加热并富集起来，在静水压力作用下沿通道－断裂带的交汇部位上涌。热田区破碎的岩石导致 相似文献
86.
本文根据CTD观测资料,分析了研究海区的温、盐、密度跃层的分布与变化,讨论了逆温逆盐层的分布区域,并从跃层角度出发,分析了深层水的涌升,黄海冷水团的上边界以及台湾暖流在东海北部的影响范围。 相似文献
87.
本文以我国北黄海的烟威渔场为研究对象,采用优选因子场预报模式,对盐度的时空变化进行预报试验。文中对所采用的统计预报方法,作了简要介绍。对影响本海区盐度变化的显著因子及预报结果作了初步分析。预报试验表明:预报的总体平均绝对误差为0.27‰,预报相对误差在18％左右,预报误差小于0.5‰的站数占总站数的85％,预报趋势与实测资料基本一致。 相似文献
88.
采用CTD、多参数环境监测系统 YSI等仪器设备 ,于 2 0 0 0年 8月在长江口外海区对长江冲淡水结构、羽状锋等进行了现场观测。 2 0 0 0年 8月长江冲淡水出口门后 ,朝东北偏北流动 ,而当年 8月为长江径流量偏小的月份。通过动力分析指出了近口门段长江冲淡水分布类型与径流量的关系。长江冲淡水主流在近口门附近朝东北偏北扩展后 ,在科氏力作用下朝东南扩展 ,在转向区域为沿水下河谷北上的高盐台湾暖流水。高盐的台湾暖流水和长江冲淡水混合 ,生成口外羽状锋 ,强度大 ,阻挡了长江冲淡水向东扩展 ,并使冲淡水在当年径流量偏小情况下朝东北偏北运动。部分台湾暖流水在中下层能穿越长江口外而向北流动。羽状锋主要存在于长江口外 1 2 2 .6°E附近的 1 5m水层之上。在浙江沿岸、长江口外水下低谷西侧、吕泗近岸存在着上升流现象 相似文献
89.
90.
LabVIEW设计中压力传感器的RBF神经网络温度补偿 总被引：5，自引：0，他引：5
在石油平台注水压力监测系统设计中 ,采用LabVIEW虚拟仪器平台 ,嵌入逼近能力强和收敛速度快的RBF神经网络 ,以人工环境实验数据为样本进行训练 ,实现了压力传感器的智能网络温度补偿。结果显示 ,此方法能够在压力、温度变化较大的恶劣环境下 ,获得很高的补偿精度。 相似文献