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两种海洋微藻硝酸还原酶活性测定方法的比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
对6种常见海洋微藻的硝酸还原酶活性测定方法进行了初步研究。确立了离体法和活体法的提取(振荡)时间及酶促反应时间,分别为:5 min,30 min(离体法)和6 min,10 min(活体法),并对2种方法进行了对比。结果表明:在本文条件下,离体法较活体法更适于进行塔玛亚历山大藻(Alexandrium tamarense)、强壮前沟藻(Amphidinium carterae)、中肋骨条藻(Skeletonema costatum)、新月菱形藻(Nitzchia closterium)和旋链角毛藻(Chaetoceros curvisetus)的硝酸还原酶活性的测定;活体法更适于东海原甲藻(Prorocentrum donghainase)硝酸还原酶活性的测定。 相似文献
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从气象观测设备运行保障角度出发,基于各观测设备自身运行状态检测信息,结合气象观测数据、气象观测元数据信息以及各级气象观测技术保障业务人员人工填报业务数据,研制了我国气象观测设备运行状态综合判定技术;同时制订了各气象观测设备运行状态分类标准和显示标准,将设备运行状态分为正常、报警、故障和非观测4类状态,分别用绿色、橙色、蓝色和灰色标识.气象观测设备运行状态综合判定技术在一定程度上促进了我国气象观测装备技术保障工作的规范化、标准化开展.该技术贴合气象装备技术保障业务实际需求,设备运行状态判定真实率达100％,结果经实践证明科学合理有效,基于该方法开展的设备运行监控保障工作提高了观测系统稳定可靠的运行能力. 相似文献
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基于RS和GIS的松花江流域植被覆盖动态变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用遥感和地理信息系统技术对1989,1995年的Landsat TM数据和2002年Landsat ETM＋三期遥感数据进行处理,反演和计算松花江流域的归一化植被指数（NDVI）,在此基础上,获取研究区域植被覆盖度。在ArcGIS9.2软件空间分析模块的支持下,对研究区域三期植被覆盖影像进行叠加分析,以流域尺度和栅格尺度分析植被覆盖变化的时间和空间特性,获取研究区域植被覆盖度空间格局分布特征,为该区域植被覆盖度的自动化监测提供很好的技术支持。 相似文献
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环渤海三省一市溶解态无机氮容量总量控制 总被引：4，自引：0，他引：4
对溶解无机氮(DIN)容量总量控制实施的具体原理和方法进行了研究.1979～2005年渤海DIN排海通量总体上呈"N"形变化趋势,年均入海通量34×104 t/a.基于多介质海洋环境中的迁移-转化箱式模型,推算出在Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类和Ⅳ类海水水质标准下渤海DIN极小海洋环境容量分别为(22,29,38,47)×104 t/a.分配容量优化结果表明,在在国家Ⅰ类、Ⅱ类海水水质标准条件下,2010年辽宁、河北、天津和山东三省一市DIN排放量均超过其最大允许排放量,均需不同程度的削减,平均削减预计排放量的37%和29%. 相似文献
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地面自动气象观测设备运行状态信息检测技术 总被引：1，自引：0，他引：1
地面自动气象观测设备运行状态检测机制不足一直是困扰我国地面气象观测运行保障工作的一大难题。本研究从运行监控实际业务需求角度出发,在梳理现有业务运行地面自动气象观测设备结构基础上,结合部分研究成果,从数据采集模块、气压观测模块、温湿度观测模块、风观测模块、地温观测模块、雨量观测模块、供电系统模块、软件模块、能见度观测模块和称重降水观测模块共10个方面逐一细化了每一主要部件的状态检测点,并对其进行了分类和编码,同时参考现行业务运行设备长Z数据报文,制定了地面自动气象观测设备运行状态报文规范,最终研制了地面自动气象观测设备运行状态信息检测技术。通过统一规范、标准,研究结果可解决目前我国地面自动气象观测设备监控信息设计规范缺失的问题,可缓解当前厂家多、型号杂、设备不统一的不利局面,有利于推进地面自动气象观测设备运行监控技术规范化建设工作。 相似文献
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新一代天气雷达是一个组成结构复杂的探测平台,各个组合之间比较分散。由于机械运转的持续性,且对运行环境要求严格,所以雷达系统易发故障。对不同类型的雷达故障进行归纳和简析,并进行归类,按照雷达故障产生的原因分类为:雷达部件故障、软件故障、灾害引起的雷达故障、虚假报警、雷达产品图像错误。天气雷达故障处理和故障标准化平台的开发将相应的成果应用于日常的气象探测设备的监控业务中,并集成到综合气象观测系统运行监控平台,以实现天气雷达故障的快速响应和维修。对2007年6月至2010年5月新一代天气雷达的运行能力进行了计算,并抽样其中2种型号的天气雷达,对故障案例进行分析研究,给出了故障的分系统分布情况。 相似文献
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天气雷达基数据中因观测设备故障或标定问题而产生的异常数据,直接影响天气雷达数据质量、定量估测降水及天气系统的分析和判断。目前在中国气象局气象探测中心实时业务中,通过人工勘误环节对异常数据进行处理。针对2020—2022年业务中勘误较多的、大面积故障异常和易与降水数据混合的局部电磁干扰或故障的两类异常数据,分别构建和训练R-ResNet和R-LinkNet两种模型,提取雷达硬件故障、电磁干扰等特征,实现异常数据的识别和处理。评估结果表明:两种模型在提取异常数据特征方面均具有很强的学习能力,R-ResNet在分类判识异常数据与正常数据的准确率超过99%,R-LinkNet在分离电磁干扰杂波和降水回波的准确率超过98%。两种模型可用于实时业务中监控和勘误电磁干扰、故障等异常数据,实现异常数据的自动勘误处理。 相似文献