应用PCR-DGGE技术分析黄海冷水团海域的细菌群落组成

利用PCR-DGGE技术对2个季节(2006-04和2006-10)的黄海冷水团海域的细菌群落组成和优势菌群进行了分析.通过软件Glyko Bandscan分析DGGE图谱,4月份所有站位的条带数相近(约17条),多样性丰富;10月份,在冷水团范围以内站位的条带约16条,其多样性也较丰富;而在冷水团范围以外站位的条带少(约12条),其多样性较低.细菌16S rDNAV3区特征片段经DGGE分离、条带切割,共得到24条条带,克隆、测序后,进行系统进化分析,结果显示这24条带分别归属于2个细菌类群:变形细菌门(Proteobacteria)和拟杆菌门(Bacteroides).在24条序列中有16条分别与变形细菌亚群的γ和δ-Proteobacteria相似,有5条与拟杆菌门相似.时空分析发现,4月份所有站位水体(海水温度为7-12℃)的细菌群落组成和10月份(冷水团存在期)冷水团内部水体(海水温度低于10℃)的细菌群落组成相同(都包括γ-Proteobacteria、δ-Proteobacteria和Bacteroides),与10月份冷水团外部水体(海水温度大于19℃)的(包括γ-Proteobacteria和Bacteroides)不同.优势菌群也存在同样的分布特点,4月份所有站位水体的优势菌群与10月份冷水团内部水体的优势菌群也相同(都是γ-Proteobacteria),而10月份冷水团外部水体不同的站位优势菌群不同.该海域细菌群落组成和优势菌群的分布特点,可能与冷水团的形成有一定的相关性.     

络合协同RDB处理NO_x系统中1株反硝化菌的分离鉴定

从处理效率稳定在85%的NOx废气络合处理系统--生物转鼓(rotating drum biofilter,RDB)中分离到1株异养型兼氧反硝化细菌,命名为菌株ND1.理化分析表明,ND1为革兰氏染色阴性杆菌,在培养基上可形成特征性干燥、皱缩样菌落,黏附于琼脂表面,并产生黄色色素,以单极生鞭毛运动.其16S rDNA基因序列与典型的反硝化菌Pseudomonas stutzeri具有97%的相似性,综合其外部形态特征、生理生化特征、Biolog碳源利用特性以及16S rDNA系统发育学分析,ND1鉴定为Pseudomonasstutzeri.在30℃,pH7.2的培养条件下,以琥珀酸钠为碳源,5d后该菌对硝酸根离子的去除率可以达到100%,对相同浓度的亚硝酸根离子的去除率达到85%.     

基于Aki模型的张北地震序列Qc值特征研究

采用Aki尾波单次散射模型计算了张家口台的近场数字地震记录资料,分析了张北地震序列尾波Qc值随频率的衰减关系;当流逝时间为35 s时,张北地区的平均Qc值为Qc(f)=(76.8±17.6)f 0.9606±0.22,Qc值较低,在76.8±17.6范围内波动,这表明该区域目前处于低Qc值的构造活跃期,同时,主震发生后靠近震中区的这个椭球形的散射体内能量大释放已基本完成,目前该震源体正处于应力的调整过程。     

大气污染控制有效性的评估模型及应用

基于小波分析理论及BP神经网络,建立了大气污染控制有效性的评估模型.利用该模型解析天津市污染源排放及气象因素对大气污染物环境浓度的影响.结果表明,SO2浓度波动主要由污染源的季节变化引起,与天气过程有关的短期波动也不容忽视;而PM10浓度波动主要由污染源排放及气象条件的短期变化引起.2002~2003年的气象条件总体上不利于大气扩散,使SO2日均浓度长期分量增加约为3μg/m3;而2004年的气象条件有利于大气扩散,使SO2日均浓度长期分量减小约为5μg/m3.PM10日均浓度长期分量也有类似的规律,2002~2003年的不利气象条件使PM10日均浓度长期分量增高更显著,约为10μg/m3.     

一株高效溶藻放线菌的分子生物学鉴定

实验室从土壤中分离筛选得到了一株具有高效溶藻能力的放线菌,命名为AN02。对这株具有高效溶藻效果能力的放线菌AN02分别进行了形态特征、培养特征及生理生化特性的分析,分析结果表明放线菌AN02菌株的上述几个特征与细黄链霉菌(Streptomyces microflavus)的高度一致,与此同时,聚类分析结果也同样表明,放线菌AN02菌株与细黄链霉菌(Streptomyces microflavus)的高度一致,后经过比对,发现二者的16SrDNA序列的同源性高达近100%,因此,可将溶藻放线菌AN02定名为细黄链霉菌AN02(Streptomyces microflavus AN02)。     

基于改进风险矩阵法的配气站地震事件序列分析*

为了对天然气配气站进行抗震安全评估,以某天然气配气站为研究对象,通过分析地震事件序列,建立风险矩阵模型,研究系统失效原因及失效概率,评估事件发生后果。结果表明:事件C5,C6风险值相对较低,分别为18.75和15.24;风险矩阵模型能有效减小尖锐边界影响,为配气站采取抗震措施提供理论依据。     

基于ARIMA和XGBoost组合模型的交通事故预测

近年来交通事故及其损失严重影响社会经济的发展和人民生活的提高,交通事故预测可以为交通事故预防提供数据支持。基于自回归滑动平均(ARIMA)模型和极端梯度提升(XGBoost)模型,构建时间序列组合预测模型,对交通事故相关指标进行趋势预测。根据交通事故的特点,选定"事故起数""受伤人数""死亡人数"及"损失"4个指标。首先,根据自相关、偏自相关图确定ARIMA模型参数,根据AIC(赤池信息准则)值确定最终模型;然后,对4个指标的ARIMA模型预测结果的残差构建残差序列,对其进行XGBoost建模,得出修正后的残差预测值;最后,根据残差预测值和ARIMA模型预测值得出组合模型最终的预测值。实例结果表明,4项指标的混合预测模型的预测精度均优于单一的ARIMA模型和Holt-winters模型,其中以"受伤人数"和"死亡人数"的模型改善效果最为显著,"受伤人数"指标的平均绝对百分比误差降低了5.431 7个百分点,"死亡人数"指标的平均绝对百分比误差降低了3.625 9个百分点。     

基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度序列预测*

为有效提高煤矿瓦斯浓度动态预测精度,基于微分方程理论和最小二乘法,从灰色预测模型静态灰色作用量出发,优化灰色作用量,推导幂指数型灰色作用量的改进灰色瓦斯浓度预测算法,推导基于集成学习不同灰色作用量幂指数型灰色瓦斯预测模型,进而研究吉林八连城长期和短期瓦斯浓度监控数据预测精度。结果表明:瓦斯浓度时间序列近似线性时,基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度预测算法优于传统灰色瓦斯浓度预测算法,使瓦斯浓度预测值和实际值的均方根误差降低,均方根差最大降低2.25%。研究结果可有效提瓦斯浓度预测精度。     

南京玄武湖微囊藻水华种类组成的研究

2005-08～2006-10采集蓝藻水华样品, 通过形态学特征和ITS序列分子标记的方法对南京玄武湖水华的优势种类进行了鉴定. 结果表明,玄武湖水华主要由微囊藻构成, 通过形态特征鉴定主要种类为铜绿微囊藻(M. aeruginosa)、M. novacekii 和惠氏微囊藻(M. wesenbergii). 3种藻的生物量在水华中的相对比例分别为30%～45%、35%～40%和10%～15%. 采用分子标记的方法对２种优势种类进行了分子鉴定. PCR扩增ITS序列并进行测序, 通过基因序列比对和基于ITS序列的系统发生树分析, 进一步确定了优势种类为M. aeruginosa和M. novacekii; 通过检测产毒基因mcyB来确认2株优势微囊藻的产毒特性, PCR扩增结果均出现了大约为780 bp的特异性片段, 表明这2种藻均为产毒种. 对水华提取物的高效液相色谱(HPLC)测定表明, 玄武湖水华中微囊藻毒素的种类主要是MC-LR和MC-RR.     

湖库富营养化控制研究进展综述

时空变化Reid和Mandrak对伊利湖中近岸鱼类生物量的时间序列变化作了1项研究,这些鱼类主要受鲤科鱼影响,研究表明,夜间采样的丰度较大、种类较多、结构也较集中,而季节变化比昼夜之间的差别对鱼类种群结构的影响更大.