赤潮生物种类特征光谱获取技术

较为系统地研究了赤潮生物水体反射率曲线获取方法，通过对2类反射率反演方法得出的反射率曲线与实际反射率曲线进行比较，得出在不具备大气环境参数的情况下，经验线性法的反演结果与实际反射率曲线最接近的结论，并进一步对正常海水和赤潮生物水体的光谱特性进行分析，提取出赤潮生物水体的特征光谱，这是进行赤潮监测和识别的重要前提。     

胶州湾赤潮生物种类及其生态分布特征

近年来,胶州湾赤潮频繁发生,对海水养殖业、海洋环境乃至人类健康与安全都构成威胁,作者于1997--1998年间对胶州湾东北部富营养化海域进行赤潮专项调查,报道了赤潮生物69种,其中已发生过的赤潮种类有7种,分析了中肋骨条藻Skeletonema costatum、圆筛藻Coscinodiscus sp.、冰河拟星杆藻(日本星杆藻)Asterionellopsis glacialis、劳氏角毛藻Chaetoceros lorenzianus、红色中缢虫Mesodinium rubrum等主要赤潮生物的生态分布特征.     

滨海电厂周边海域潜在赤潮生物多样性特征

笔者于2015年7月(夏季)、11月(秋季)、2016年1月(冬季)和4月(春季)于湛江湾滨海电厂海域开展潜在赤潮生物生态调查,对该海域潜在赤潮生物的种类组成、优势种、丰度以及生物多样性的时空变化特征进行研究,文章分析了各季节的群落结构相似性及季节间的差异程度。调查海域共鉴定出潜在赤潮生物31属78种,其中硅藻门最多(60种),其次为甲藻门(16种),蓝藻门以及着色鞭毛藻门各1种。优势种组成具有明显的季节演替现象,其中冬季、夏季、秋季以硅藻门为主要优势种,而春季则以硅藻门-甲藻门为主要优势种。浮游植物丰度由大到小依次排序为夏季(47.69×104 cells/L)、秋季(10.87×104 cells/L)、冬季(9.07×104 cells/L)、春季(4.40×104 cells/L)。聚类分析结果显示,各季节的潜在赤潮生物群落结构相似程度较低,差异程度显著。Shannon多样性指数和均匀度指数季节变化明显,均为冬季最高值,夏季最低值,但季节间的差异不明显。SIMPER分析得出,各组组间差异性几乎均达90%以上,而各组组内相似程度由大到小依次为秋季组群、夏-2组群、冬季组群、春季组群、夏-1组群。     

黄骅沿海赤潮发生机制的初步探讨

报道了黄骅沿海赤潮发生的过程和形成赤潮的生物种类及造成的危害,并对赤潮成因作了初步分析。     

基于高光谱数据的赤潮检测方法

在讨论海水高光谱数据波形波峰和波谷产生机理的基础上,通过对高光谱数据波形结构形态的分析,提出了一组描述吸收峰和反射峰的特征参数,并且设计了一种计算这组特征参数的算法,然后基于其中的中心波长、强度和对应中心波长的值提出了3种赤潮识别的方法。试验证明这种方法可以成功地提取出吸收峰和反射峰的特征参数,3种赤潮识别方法可以进行赤潮的识别与预测。     

象山港水域浮游植物与赤潮生物种群动态研究

本文根据2002年6—7月对象山港进行生态调查的资料，报道了象山港水域目前浮游植物的种类组成(4个门25属43种)和分布特征及赤潮生物的分布现状，并与1988年同期资料进行比较，认为象山港浮游植物数量在增加，赤潮发生的时间和赤潮种类也发生了一定程度的变化(象山港赤潮多发生在春末夏初；赤潮生物的变化：硅藻类-甲藻类-原生动物)。     

2006年夏季渤海湾赤潮重点监控区的赤潮生物

2006年5月至8月渤海湾赤潮重点监控区共发生3次赤潮,引发赤潮的赤潮生物分别为赤潮异弯藻(Heterosigma akashiwo)、赤潮异弯藻-海洋卡盾藻(Heterosigma akashiwo- Chattonelta marina)、夜光藻(Noctiluca scintillans)。本文研究了赤潮生消过程中赤潮生物的变化和发展情况,揭示赤潮生物的生长特性及其危害,为赤潮的预警提供基础资料。     

珠江口赤潮生物及其与环境关系

样品于１９８７年２月至１９８８年２月采集于珠江口水域。从珠江口水域鉴定出２６种赤潮生物，分析了赤潮生物的季节更替现象，讨论赤潮生物与温度、盐度、营养盐的关系。     

浙江海区赤潮生物监测与赤潮实时预测

根据赤潮生物细胞密度法及其增长速率和其它理化的环境要素 ,并结合卫星遥感实时监测 ,对浙北海域的夜光藻等引发的赤潮进行了试验性预警和实时预测 ,为预防和减少赤潮灾害进行了有益的探索。     

浙南海域的赤潮生物

利用2002—2004年浙南海域浮游植物的多次调查资料,对发生在浙南海域常见的赤潮生物进行分析整理,为赤潮的常规监测和应急监测提供背景资料。共检测到47种赤潮生物,其中有8种曾发生过赤潮,浙南海域主要的赤潮生物有具齿原甲藻Prorocentrumdentatum、微小原甲藻Prorocentrummininum、米金裸甲藻Gymnodiniummikimotoi、夜光藻Noctilucascintillans、长耳盒形藻Biddulphiaaurita等。此外,布氏双尾藻Ditylumbrightwellii、圆海链藻Thalassiosirarotula、掌状冠盖藻Stephanopyxispalmeriana、小等刺硅鞭藻DictyochafibulafibulaEhrenberg以及一些角藻属种类等赤潮生物也存在潜在威胁。     

Study on the Characteristic Organic Compounds in Red Tide by Factor Analysis Method

Factor analysis is used to study the organic compounds that have high degree of correlation with biomass in algal blooming. Based on this correlation, they are named characteristic organic compounds. The compounds found are sequalene(SQU), cedrol (CED), 2, 5-cyclohexadiene-I. 4-dione, 2, 6-his(1, 1-dimthylethyl )(PBQ), phenol. 2, 6-his (1, 1-dimethylethy-4-methyl) (BHT), 3-t-butyl-4-hydroxyanisole ( BHA ), I, 2-benzenedicarboxylie acid. his-( 2-methyl propyl ) ester(DIBP), dibutyl phthalate (DNBP), respectively. Monitoring the variations of concentration of these characteristic organic compounds in seawater may provide scientific basis for studying and forecasting red tides.     

基于数字显微镜的赤潮生物计数精度检验方法研究

基于数字显微镜的赤潮生物计数,是一种在实验室条件下使用的．对赤潮优势藻自动计数的方法。该方法可取代人工繁重的目测数数过程,用计算机计算样品中赤潮生物的总数及不同尺寸赤潮生物的分类数量;在计算机屏幕上显示出放大的赤潮生物图像,结合人工鉴别,可大大减轻人工镜下计数的劳动强度。文章对该技术涉及到的名词术语进行了定义并对计数精度检验方法作了探讨。     

基于深度置信网络(DBN)的赤潮高光谱遥感提取研究

赤潮是严重的海洋灾害,有效监测赤潮对于保护海洋生态环境具有重要意义。高光谱遥感具有光谱分辨率高、图谱合一等优势,适合于海洋赤潮监测。深度学习是机器学习领域的前沿,为高光谱遥感分类提供了新的思路。深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)兼具监督分类与非监督分类的特点,通过构建DBN模型,将DBN应用于赤潮灾害遥感监测中,应用渤海机载高光谱遥感数据开展赤潮分类,以达到提取高光谱图像中赤潮水体范围的目的。通过设置对照实验,对比经典的SVM监督分类方法与ISODATA非监督分类方法,发现DBN模型在相同实验条件下具有更高的分类精度,赤潮遥感提取精度提高了3%～11%。     

中国有害赤潮预测方法研究现状和进展

根据近几年来有害赤潮研究的进展，介绍了几种有害赤潮预测方法，主要包括：经验预测法，如海水温度变动预测法、海水透明度法、赤潮生物光合活性法；统计预测法，如判别分析、主成分分析；数值模型预测法，如营养动力学模型和种群生长动力学模型。文中提出，鉴于目前各种有害赤潮预测方法的局限性和不确定性，以及有害赤潮灾害预测的迫切性，为了尽快建立起有效和可靠的有害赤潮预测方法，在开展预测方法的同时，必须加强赤潮发生机理研究和赤潮生消过程的现场监测，前者是建立预测方法的理论基础，而后者是预测方法建立的要资料基础。     

赤潮与可持续发展动力学模式

赤潮发生频率增加、时间延长、危害加大，给社会的可持续发展带来极大的危害。本文建立了赤潮和可持续发展的非线性动力学模式，讨论了赤潮—可持续发展系统的演化方向和稳定性的问题。研究结果表明：赤潮—人口经济发展之间是一种非常复杂的非线性关系，人口的无限制增长和经济的急剧、非健康发展对赤潮的发生具有十分重要的影响。     

赤潮监测和预报的构想

在对赤潮监测要素和方法进行分析的基础上，构思了几各监测和预报赤潮的方式，并建议以水质浮标和剖面监测系统为主要方式开展研制工作。     

赤潮预测的人工神经网络方法初步研究

赤潮是一种由多因素综合作用引发的生态异常现象,具有突发性及非线性等特点。对其进行预测预报一直是海洋科学研究的热点。探讨了应用人工神经网络原理进行赤潮预测的方法,简要介绍了BP和RBF算法的基本原理,用2种算法对不同海域赤潮生物与环境因子之间非线性和不确定性的复杂关系进行学习训练和预测检验,并与传统的统计方法进行了比较。结果表明：人工神经网络方法在模拟和预测方面优于传统的统计回归模型,具有较强的模拟预测能力及实用性,值得进一步探索。     

LED单色光谱及复合光谱对赤潮优势种中肋骨条藻生长的作用

以赤潮优势种中肋骨条藻(Skeletonema costatum)为研究对象,荧光灯和自制LED(light-emitting diode)控制灯为光源,研究不同LED单色光谱及复合光谱(蓝光,绿光,红光,白光,蓝红光,绿红光)对中肋骨条藻生长的作用。实验结果表明,在相同的光合有效量子通量密度条件下,对于单色光,中肋骨条藻在蓝光下生长较快,红光次之,在绿光下生长最慢;对于复合光,中肋骨条藻在荧光灯下生长最快,而在蓝红光下生长略高于在绿红光下生长。各光源下中肋骨条藻生长速率的顺序为:荧光灯>蓝红光LED>绿红光LED>蓝光LED>红光LED>绿光LED。通过比较在不同光照条件下中肋骨条藻的生长速率,表明不同光谱对中肋骨条藻生长的作用不同。     

运用混合回归模型预报赤潮

通过先行建立每个影响因子的非线性回归模型,然后作总体线性回归,首次给出了用混合回归模型预报赤潮的方法。这样就改进了现有的用多元线性回归模型进行赤潮预报的方法,提高了赤潮预报的准确性。     

利用化学因子预测赤潮的可行性探讨

本文从化学的角度对赤潮预报进行了可行性探讨 ,分析了部分化学参量作为赤潮预报依据的机理 ,综述了赤潮化学预报的研究现状 ,并对今后的赤潮预报研究进行了探讨.