米氏凯伦藻细胞表面膜蛋白质组及其对温度变化的响应研究     

王坤  王沛  张浩  张树峰  王大志 《海洋与湖沼》2019,50(3):652-663

米氏凯伦藻(Karenia mikimotoi)近年在我国福建、浙江和广东沿海经常形成赤潮,其赤潮不仅影响到海洋生态系统的稳定,也严重威胁到水产养殖以及人类生命健康安全。本论文以米氏凯伦藻为研究对象,建立了米氏凯伦藻细胞表面膜蛋白质荧光标记技术和细胞膜蛋白质提取方法,运用荧光差异凝胶电泳技术(2-DDIGE)对膜蛋白质进行了分析,并研究了米氏凯伦藻的膜蛋白质组及其对环境温度变动的响应。实验共鉴定到44个细胞表面膜蛋白,其中有效注释27个,主要为转运蛋白、HSP70蛋白家族和捕光蛋白等。米氏凯伦藻在20°C条件下的细胞生长和光合作用要明显好于16°C和12°C,但16°C和12°C条件下的差别不大,表明低温限制了米氏凯伦藻的生长。当米氏凯伦藻从12°C快速转移至16°C和20°C时,藻细胞密度和光合作用效率短时间迅速降低,但细胞很快即适应温度变化。细胞膜上的转运蛋白和光合作用蛋白在其适应温度变化中起着重要作用。  相似文献   

车辆碾压作用下戈壁地表起尘浓度   总被引：1，自引：1，他引：0  

孟小楠  严平  王振亭  董苗  王勇 《中国沙漠》2019,39(1):80-87

通过野外观测车辆碾压作用下戈壁地表PM₁₀释放浓度，探讨其主要影响因素。针对戈壁区砾石、砂砾、砂质和砂土4种路面类型，应用TSI粉尘仪多次重复观测车辆碾压产生的PM₁₀浓度，进而阐明碾压次数、车速和地表水分等因素对起尘浓度的影响。结果表明：4种路面的平均起尘浓度依次为5.339、9.089、16.944、50.251 mg·m^-3，是自然状态下的5~50倍；起尘浓度随碾压次数增多而增大，其中砂土路情况下的增长最显著；随土层厚度的增大呈现出幂函数的增长趋势；降雨后路面起尘浓度显著减小，且降雨量会影响降雨后起尘浓度的变化趋势。最后提出了针对性的建议和措施以减弱车辆碾压导致的戈壁地表起尘。  相似文献   

四川米易海塔地区混合岩型铀矿流体包裹体特征     

郭锐  陈友良  刘凯鹏  郑玉文  胡漾 《矿物学报》2020,40(2):137-148

混合岩型铀矿是康滇地轴上最有希望取得找矿突破的铀矿类型,海塔地区的铀矿化即是该类型铀矿的典型代表。本文针对区内的长英质脉矿石、富晶质铀矿石英脉矿石和含矿热液石英脉中的石英流体包裹体进行了研究。结果表明,海塔地区混合岩型铀矿的成矿作用可分为2个阶段:早期混合岩化热液成矿阶段为高温、中低盐度流体,流体包裹体均一温度集中在380~540℃,盐度变化范围为16.15%~23.18%NaCl eqv,是区内铀成矿的主要阶段;晚期热液叠加改造成矿阶段为中低温、低盐度流体,流体包裹体均一温度集中在140~220℃,盐度变化范围为5.56%~23.18%NaCleqv,是区内富铀矿的形成阶段。流体包裹体的气相成分测试表明,长英质脉矿石石英包裹体中以CH4、CO2为主,其次为H2O和N2;而富晶质铀矿石英脉及含矿热液石英脉石英包裹体中以H2为主,部分含有CO2、CH4、H2O。氢、氧同位素研究表明,早期混合岩化成矿阶段的成矿流体可能为岩浆水与变质水的混合,而晚期热液叠加改造成矿阶段成矿流体中可能有大气降水的加入。  相似文献   

基于条件平差的卫星双向时间传递链路性能优化方法          下载免费PDF全文

王翔  宋会杰  王威雄  高喆  张继海  武文俊  董绍武 《天文学报》2020,61(3):25

卫星双向时间传递(Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer, TWSTFT)是目前精度最高的时间传递方法之一,同时也是参与国际原子时计算的守时实验室之间比较原子时尺度的一种主要方法.提高TWSTFT链路的短期稳定度,降低周日效应对链路时间传递结果的影响,对优化TAI (International Atomic Time)的性能具有现实意义.提出了一种基于条件平差的TWSTFT链路性能优化方法,先依据TWSTFT链路测量噪声水平与谱分析结果建立TWSTFT链路性能优化网络(简称优化网络),再根据优化网络中各链路测量噪声分析结果设置权系数阵,建立条件平差模型.选取亚太地区的中国计量科学研究院(National Institute of Metrology, NIM)-中国科学院国家授时中心(National Time Service Center, NTSC)卫星双向时间传递链路作为待优化链路,以NTSC、NIM以及德国联邦物理技术研究所(Physikalisch-Technische Bundesanstalt,PTB)之间的TWSTFT链路组成优化网络,对优化网络的组网方法和条件平差模型进行实验验证.结果表明,平差后待优化链路短期稳定度得到了改善,同时其受周日效应的影响降低了约24.6%.使用该方法,能够有效提高待优化链路的时间传递性能.  相似文献   

北京主城区伪基站时空规律分析     

汪伟  陶海燕  卓莉  李敏  李旭亮  汪珂丽  史清丽 《地球信息科学学报》2018,20(7):978-987

随着公众移动通信的快速发展,伪基站的泛滥不仅破坏正常电信秩序,危害公共安全,而且严重损害群众财产权益,侵犯公民个人隐私,已成为社会一大公害。如何从垃圾短信大数据中挖掘出伪基站活动的时空规律,寻找有效的防控方案,从源头上进行打击和治理成为管理部门和研究者共同关注的焦点。本文基于北京市垃圾短信数据,利用非负矩阵分解的方法分析伪基站的时空分布规律;并利用TF-IDF构建垃圾短信分类模型,对垃圾短信进行分类,结合土地利用数据,分析伪基站在发送不同类型垃圾短信时的时空分布规律。结果显示：北京市垃圾短信多分布于路网和中心城区;白天垃圾短信数量远远多于晚上;垃圾短信的分布随时间的推移沿着路网逐渐向内收缩;发送不同类型垃圾短信的伪基站的时空分布具有一定的差异;通过非负矩阵分解得到的结果,与垃圾短信分类后得到的结果有很好的匹配。研究表明,非负矩阵分解具有实现上的简便性、分解形式和分解结果上的可解释性等优点,可以有针对性的为有关部门建言打击伪基站的有效方案,对于伪基站违法行为的治理具有一定的意义。  相似文献   

“房桥合一”铁路客站抗震计算的快速高效多维虚拟激励法          下载免费PDF全文

徐汉勇  余志武 《地震工程学报》2018,40(3):438-443

针对"房桥合一"铁路客站节点数多、空间相互作用显著等特点,利用沿结构整体坐标系方向功率谱的表达式和合理谱强度因子的确定方法,提出能合理考虑地震激励输入角度变化的快速多维虚拟激励法,并以天津西站Ⅱ区作为工程案例,对利用快速多维虚拟激励法、时程响应分析法和已有虚拟激励法的计算结果进行比较。结果表明:三种算法的计算结果吻合较好,证明快速多维虚拟激励法的计算值是合理的;且与已有虚拟激励法相比、快速多维虚拟激励法的计算效率显著提高,更适合于"房桥合一"铁路客站的抗震计算。  相似文献   

1992年以来盐城滨海湿地植被动态变化研究     

张佳佳  沈永明 《海洋科学》2018,42(8):14-21

基于1992～2016年4个时相的遥感数据, 对盐城滨海川东港至梁垛河口岸段进行景观分类, 分析湿地植被类型及分布, 借助转移矩阵法探究滨海湿地植被的时空演变。结果表明: 茅草、芦苇、碱蓬, 米草为川东港至梁垛河口段主要湿地植被类型。1992～2016年植被总面积减少, 其中茅草几近消失殆尽; 芦苇、碱蓬面积持续缩减; 米草面积大幅增长。1992～2000年植被面积快速缩减, 大面积的茅草碱蓬地被开发为耕地; 2000～2009年养殖塘侵占湿地植被, 规模剧增。2009～2016年, 米草向海方向扩张的同时靠陆侧转变为养殖塘。川东港至梁垛河口的植被演变是自然和人为共同作用的结果。一方面受淤积型海岸影响, 另一方面受政策引导下的各类滩涂开发活动, 及互花米草的引种所带来的快速扩散的影响。本文研究结果为盐城滨海湿地管理与可持续发展提供理论参考。  相似文献   

地方政府土地出让干预对区域工业碳排放影响的对比分析——以中国8大经济区为例     

王博  吴天航  冯淑怡 《地理科学进展》2020,39(9):1436-1446

探讨不同区域地方政府干预对碳排放的影响差异,对于中国推进碳减排战略、协调区域经济社会发展具有重要意义。鉴于此,论文基于地方政府土地出让的视阈,以中国8大经济区为研究对象,有机耦合STIRPAT模型与CKC模型,构建形成STIRPAT拓展模型,并使用2007—2016年中国28个省(市、自治区)的工业面板数据,对比考察8大经济区政府土地出让干预对区域碳排放的影响差异。结果表明:不同经济区的地方政府土地出让干预对区域碳排放的影响存在显著差异。其中,同为CKC“倒N”型的北部沿海、南部沿海、长江中游经济区,其政府土地出让干预对区域碳排放的影响呈现出北部沿海经济区为负、南部沿海经济区为正、长江中游经济区无显著影响的差异效果;同为CKC“倒U”型的东北、西南和西北经济区,其政府土地出让干预对区域碳排放的影响,东北和西南经济区都显著为负,西北经济区未表现出显著影响;同为CKC“U”型的东部沿海和黄河中游经济区,其政府土地出让干预对碳排放也呈现出前者为负、后者为正的相反影响。研究结果可为制定碳减排差别化政策、协调区域可持续发展提供参考。  相似文献   

不同发展模式下资源环境承载力评价——以海南省为例     

牛方曲  杨欣雨  孙东琪 《热带地理》2020,40(6):1109-1116

文章关注于产业、人口与资源环境要素的作用关系，建构了资源环境承载力综合评价框架，并以海南省为案例区开展应用研究。该框架首先对区域产业重要性进行评价并分级，为产业结构调整提供依据；其次解析了区域产业、人口资源消耗与污染排放强度，最后，基于产业评价结果设定不同的产业结构调整情景，结合产业和人口的资源消耗与污染排放强度评价不同产业结构下的资源环境承载力，即产业和人口的规模上限。结果表明：2016年海南省的经济规模并未超载，产业有进一步发展空间。其中土地资源成为海南省发展的首要限制因素，其次是水环境；海南经济效益较高的支柱产业和基础性产业多为高耗水、高污染的产业，亟需加强水资源的集约利用，并降低污染排放强度。为提升经济发展规模上限，需要培育低能耗、低排放的产业。文章建构的资源环境承载力评价方法将产业、人口与资源环境相联系，其评价结果政策意义更为明确，可为优化产业结构调整、控制产业及人口发展规模提供决策参考。  相似文献   

In-season crop classification using elements of the Kennaugh matrix derived from polarimetric RADARSAT-2 SAR data     

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2020

Accurate spatio-temporal classification of crops is of prime importance for in-season crop monitoring. Synthetic Aperture Radar (SAR) data provides diverse physical information about crop morphology. In the present work, we propose a day-wise and a time-series approach for crop classification using full-polarimetric SAR data. In this context, the 4 × 4 real Kennaugh matrix representation of a full-polarimetric SAR data is utilized, which can provide valuable information about various morphological and dielectric attributes of a scatterer. The elements of the Kennaugh matrix are used as the parameters for the classification of crop types using the random forest and the extreme gradient boosting classifiers.The time-series approach uses data patterns throughout the whole growth period, while the day-wise approach analyzes the PolSAR data from each acquisition into a single data stack for training and validation. The main advantage of this approach is the possibility of generating an intermediate crop map, whenever a SAR acquisition is available for any particular day. Besides, the day-wise approach has the least climatic influence as compared to the time series approach. However, as time-series data retains the crop growth signature in the entire growth cycle, the classification accuracy is usually higher than the day-wise data.Within the Joint Experiment for Crop Assessment and Monitoring (JECAM) initiative, in situ measurements collected over the Canadian and Indian test sites and C-band full-polarimetric RADARSAT-2 data are used for the training and validation of the classifiers. Besides, the sensitivity of the Kennaugh matrix elements to crop morphology is apparent in this study. The overall classification accuracies of 87.75% and 80.41% are achieved for the time-series data over the Indian and Canadian test sites, respectively. However, for the day-wise data, a ∼6% decrease in the overall accuracy is observed for both the classifiers.  相似文献