摘要：提出了以时间为优化准则的多水下滑翔机海洋采样路径规划算法.首先,根据水下滑翔机的个数,通过空间聚类算法,把多水下滑翔机的路径规划问题转化为单水下滑翔机的路径规划问题;然后,利用2步CLK(chained Lin-Kernighan)算法,优化每一个采样子空间中的采样路径;设计了扩散算法,调节各个采样子空间的采样点,使得完成整个采样任务需要的时间最短;最后,以Sea-wing水下滑翔机为例,对上述方法进行了仿真验证,结果显示所提出的方法能够有效地降低采样作业的采样时间.

摘要：根据已知多毛类Alitta succinea铜锌超氧化物歧化酶(Cu/Zn-SOD)基因序列设计引物,利用同源克隆及RACE方法首次从双齿围沙蚕Perinereis aibuhitensis中克隆得到Cu/Zn-SOD基因全长cDNA序列。结果表明:双齿围沙蚕Cu/Zn-SOD基因cDNA全长870 bp,其中包括156 bp的5'端非编码区,261 bp 3'端非翻译区和453 bp开放阅读框,编码150个氨基酸;该蛋白序列具有典型的Cu2+和Zn2+结合位点,并具有两处Cu/Zn-SOD蛋白家族标签序列。通过生物信息学分析表明,该蛋白属于胞内Cu/Zn-SOD,理论相对分子质量为15 249 900,等电点为5.66,无信号肽和跨膜区,推测为亲水性蛋白。同源性分析表明,双齿围沙蚕Cu/Zn-SOD氨基酸序列与部分软体动物、鱼类和昆虫的Cu/Zn-SOD蛋白序列具有很高的相似性。该研究结果为后续研究Cu/Zn-SOD与环境污染物之间的剂量效应关系奠定了基础,为研究双齿围沙蚕机体的防御机制提供了基础资料。

摘要：提出一种激光三角法溢油油膜厚度测量方法与海上应用采样池结构设计,针对石油与柴油搭建光学实验平台进行了油膜厚度测量实验,获得了油膜厚度信息。这种非接触测量方法具有原理简单、测量方便、成本低、精度高等特点,对实现水溶液表面油膜厚度的动态在线测量有重要意义。

摘要：以海洋水文气象数据为例,详细阐述了在ArcEngine开发环境下,根据不同专题要素动态加载ArcGIS制图模板,动态抽取计算空间数据库数据,并根据各专题要素相应修改模板信息,进而实现海洋观测数据专题图的自动批量成图功能。

摘要：资源勘查过程是一个不断获取新的资源信息过程,选择最优勘查网度是降低勘查成本、加快勘查速度的关键之一,地质统计学方法在勘查网度研究方面有很大的优越性。本文选取中太平洋SA海山作为研究对象,利用地质统计学法,建立SA海山结壳厚度的理论变差函数模型。根据估计方差是勘探网度和网型的函数这一原理方法,分析认为当前的勘查网度无法控制该海山钴结壳的分布,还需加密调查取样,并模拟得出了最优勘查网度,为大洋矿产勘查航次设计提供参考。

摘要：格莱尼改正是重力改正的一种,是对球面半径约166.7 km以外地形和均衡造成的重力综合效应的改正,改正后所得格莱尼异常可对应研究区范围内地壳结构特征,具有重要的研究意义.但近年来国内的重力研究中,对格莱尼改正的认识和重要性还不是十分透彻,特别是在大区域研究中,忽略这一远区重力效应可能会对研究结果的解释造成误导.针对这一问题,本文介绍了格莱尼改正的含义、由来与研究历史,指出了在大区域研究中需要考虑格莱尼效应的重要性,以“扇形球壳块”法为例给出了格莱尼改正的计算原理,列举了格莱尼异常在地球物理中的常见应用,并通过重力改正与莫霍面深度反演实例,通过对反演结果的控制点检测与精度评价,指出格莱尼异常反演所得莫霍面埋深更接近地震方法结果,从而表明了格莱尼改正在地球物理研究中的不可忽视性,并指出完全布格改正与格莱尼改正在计算方法上可实现统一.

摘要：为了长期大范围地监测,提出了一种长期全自动检测海水中CO2含量的方案,设计了数据采集处理系统,实现了将多个传感器采集到的数据在PC上实时显示、分析、存储。结果表明:秋季长江入海口和杭州湾表层海水pCO2值在480～1250μatm之间,长江冲淡水是造成该海域表层海水pCO2分布不均的主要原因。

摘要：建立了高效液相色谱-荧光检测法同时测定环境水体中双酚A(BPA)、辛基酚(DP)和壬基酚(NP)的方法。比较了液液萃取(LLE)和固相萃取(SPE)两种前处理方法,并设计了供复杂样品使用的净化柱。水样经萃取后,用轻柔氮气吹干,甲醇溶解,采用Phenomenex Luna C18色谱柱,以乙腈-水为流动相进行梯度洗脱,在激发波长275nm、发射波长300nm下进行荧光检测。结果表明,BPA、NP、OP的仪器检出限(S/N=3)分别为1μg/L、2μg/L和1μg/L。SPE法操作简单快捷,虽然NP、OP的回收率低于LLE法,但仍能满足对环境样品的测定要求。净化柱净化效果较好,能够进一步去除基质干扰,满足特别复杂水样的前处理。方法基于不同样品处理的浓缩倍数不同,三种物质的检出限在0.001～0.004μg/L之间。环境水样中BPA、NP和OP的加标回收率分别为86.2%～104%、61.6%～109%和81.5%～100%,相对标准偏差(RSD)分别为2.9%～6.4%、2.4%～5.6%和2.7%～6.9%。

摘要：以某滨海核电厂为例,分析确定58Co、60Co、90Sr、134Cs、137Cs和110mAg等放射性核素为该核电厂低放射性废水中的主要海洋环境影响评价因子.根据国际原子能机构推荐的评估模式预测了上述放射性核素排海后对电厂排放口海域环境(海水水质和沉积物质量)的影响,预测结果表明该核电厂低放射性废水正常排放后,排放口附近海域海水中的58Co、60Co、134Cs、110mAg比活度低于放射性核素比活度背景值检测限2～3个数量级;90Sr低于背景值4个数量级;137Cs略高于背景值,对周围海水环境未造成放射性污染.但58Co、60Co、134Cs、137Cs、110mAg在排放口近岸海域沉积物中的沉积量分别比背景值检测限高2～5个数量级,其中60Co和110mAg沉积量最大;90Sr沉积量低于放射性背景值2个数量级.最后提出可以从生物辐射评价和核素的迁移转化规律、联合效应(综合考虑温排水、低放射性废水和余氯)和选取合适的指示生物3个方面进行跟进研究的建议,以便更完善和全面地评价核电厂低放射性废水对排放口附近海域环境的影响.

摘要：为对大洋钻探计划(ODP)1148A井岩性收获率低的层位和涂片分析之外的井段进行岩性预测,得到更全面的岩性信息,设计出了一个以"morlet"小波为隐含层传递函数的三层小波神经网络.将总样本中的一部分作为学习样本,用于小波神经网络的训练,另一部分作为测试样本,用于检验小波神经网络预测岩性正确与否以及预测结果的误差评价.经过对该小波神经网络反复测试和调整,最终得到了一个误差最小的神经网络,其测试结果显示岩性预测符合率60%以上的占总体的60%以上.在没有岩心资料或取芯收获率低的层段,可将其用于粗略的岩性参考.将经测试后较满意的小波神经网络应用于整口井的岩性预测,得到该井的详细岩性信息.该岩性预测结果弥补了岩心涂片分析数椐较少,以及该井岩心收获率低的层位的岩性空白.本文将小波神经网络应用于测井岩性预测方法的探讨可为人工智能与地球物理测井相结合提供新的思路.