2013年威海南部近岸海域表层海水重金属分布特征及污染评价

于2013年春季、夏季及秋季对威海南部近岸海域表层海水重金属进行调查,分析了重金属含量分布特征并利用重金属综合污染指数(WQI)进行污染评价。采用多元线性回归方法分析了重金属含量与表层海水盐度、pH及化学需要量之间的相关性。结果表明,威海南部近岸海域表层海水水质良好,符合二类海水水质标准,受外源输入的影响较大;综合污染指数均远低于1,呈现从海岸线向外海逐渐降低的趋势;重金属元素含量与环境要素测值(pH、盐度及COD)之间相关性顺序为:As>Hg>Cu>Cd>Pb>Zn。     

Phenotypic differences may limit the potential for habitat restoration involving species translocation: a case study of shape ecophenotypes in different populations of Modiolus modiolus (Mollusca: Bivalvia)

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利用盐碱地地下水养殖中国对虾试验

1999年在胶州市李格庄镇低洼盐碱地原淡水养鱼池塘改建中国对虾养殖池塘，在池塘边上打井提供养殖用水，井水盐度一般在10－12左右；虾苗在水泥池淡化7天使盐度降为15，经暂养后陆续分至养殖池，暂养成活率76．11％；养成阶段主要使用配合饵料，添加抗病药物；前期以添加水为主，养殖中后期少量换水，平均日换水量不超过5％，并定期使用水质净化剂。结果5个养殖池对虾平均亩产90．83kg。     

Capricious bioinvasions versus uncoordinated management strategies: how the most unlikely invaders can prosper under the current UK legislation framework

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草海高原湿地湖泊水质时空变化及水质分区研究

针对草海水质污染状况,开展水质季节变化特征研究,为草海湿地污染治理及保护提供依据。在草海湿地湖泊设置了15个采样点,于2014年8月、11月和2015年1月、4月,分4季进行水样采集。以所测水质参数为基础,运用水质综合评价和GIS空间分析方法,研究草海湿地水环境质量时空变化,并基于营养状态对湖泊水体进行了分区。研究表明:(1)草海TP、TN、CODMn、Chl-a 4种主要水质指标浓度在春季高于其他3个季节,浓度分别达到0.03、0.98、6.30和0.025 mg/L,空间分布呈现由东至西逐渐降低的趋势,草海入水口及码头区域要明显高于湖泊其他区域。(2)草海湖泊营养状态为中营养级别,按4个季度的综合营养状态指数(TLI)平均值分为3个区域,A区为东北角入水口及西海游客码头,长年处于富营养状态,为富营养状态区,53.9≤TLI≤63.0,水质处于Ⅳ与Ⅴ类等级;B区为临近县城及入水口区域,季节性富营养状态,为中营养状态区,41.2≤TLI≤46.6;C区为草海湖泊中心延续到阳关山的下游出水口区域,为贫中营养状态区,35.8≤TLI≤39.7;B区和C区水质全年为Ⅲ类等级。(3)各区域主要污染物指标以Chl-a、TN为主,A区形成的主因是城市污水注入,B区形成的主因是农业面源污染。控制城市污水和农药、化肥施用量是治理草海湖泊水环境的重要途径。     

福建海区浮游动物种类组成及数量分布特点

根据2003～2004年福建海区春季和夏季2个季度月浮游动物调查资料,分析和研究该调查海区浮游动物种类组成和数量分布特点。结果表明:浮游动物经鉴定共有226种,其中桡足类114种,占总种数的50.4%,以广盐高盐亚热带和热带种为主。浮游动物总生物量分布夏季比春季高,春季平均值为90.3mg·m-3,夏季为150.8mg·m-3,春季总生物量呈现由北向南递减,以闽东渔场最高,闽中渔期次之,闽南台湾浅滩渔场最低,密集区不明显,夏季则相反,随着暖流势力的增强,闽中、闽南台湾浅滩总生物量明显增加,以闽南台湾浅滩最高,且密集区明显;在调查海区总生物量起主导作用的优势种为普通波水蚤、锥形宽水蚤、微陀隆哲水蚤、亚强真哲水蚤,其密集区基本上是各种作业的主要渔场,与历史资料和邻近海域相比较,一直保持优势种地位有普通波水蚤、亚强真哲水蚤等,生物密集区基本相同。     

两岸携手养护厦金海域海洋生物资源策略探讨

金厦海域生物资源丰富,曾是厦门和金门渔民传统的生产渔场。近年来随着两地经济的发展,该海域的海洋生态的损害逐步加重,渔业资源严重衰退,海洋生物多样性遭受重大损害。显然,两岸携手进行该海域的海洋生态养护是十分必要的。本文通过分析该海域的海洋生物资源的基本情况及厦门和金门多年来开展的渔业资源养护工作及其效果,提出两岸携手养护厦金海域渔业资源的合作机制,并建议合作开展海洋环境质量调查,渔业生产现状调查,增殖放流,鱼类栖地再造,划设渔业资源保护区等工作。     

东海中北部小眼绿鳍鱼的摄食习性分析

根据2008年5月~2009年2月期间采集的渔获样品,对东海中北部小眼绿鳍鱼(Chelidonich-thys spinosus)胃含物进行分析。结果表明:小眼绿鳍鱼食物组成以磷虾类(IRI=1308.55)为主,其次依次为长尾类(IRI=563.09)、鱼类(IRI=170.59)和糠虾类(IRI=31.85);其优势饵料种类为太平洋磷虾、细巧仿对虾、细螯虾、戴氏赤虾、六丝矛尾鰕虎鱼、漂浮小井伊糠虾等。小眼绿鳍鱼终年摄食,其摄食率为83.25%,最高饱满指数达171.86‰,平均饱满指数18.84‰,这表明小眼绿鳍鱼具有较强的摄食强度。同时单因素方差检验表明,小眼绿鳍鱼的摄食强度无显著的季节变化,而有显著的体长变化。     

中国海洋鱼类种类多样性的研究

中国海洋迄今已记录有３０４８种鱼类，分属２８８个科，约占全球海洋鱼类总数的２３％，是世界鱼类种类最丰富的国家之一。种类多样性程度由南向北逐渐递减，南海高达２０５０种，但单种资源量小，黄渤海只有３２７种，但一些单种资源量较多，中国海洋针种以暖水种居多样性的高达８７．８％，也有大量暖温种和少数冷温种，但无真正冰水各，中国海缺乏世界级的高产渔获种类。     

Upscaling as ecological information transfer: a simple framework with application to Arctic ecosystem carbon exchange

Transferring ecological information across scale often involves spatial aggregation, which alters information content and may bias estimates if the scaling process is nonlinear. Here, a potential solution, the preservation of the information content of fine-scale measurements, is highlighted using modeled net ecosystem exchange (NEE) of an Arctic tundra landscape as an example. The variance of aggregated normalized difference vegetation index (NDVI), measured from an airborne platform, decreased linearly with log(scale), resulting in a linear relationship between log(scale) and the scale-wise modeled NEE estimate. Preserving three units of information, the mean, variance and skewness of fine-scale NDVI observations, resulted in upscaled NEE estimates that deviated less than 4% from the fine-scale estimate. Preserving only the mean and variance resulted in nearly 23% NEE bias, and preserving only the mean resulted in larger error and a change in sign from CO₂ sink to source. Compressing NDVI maps by 70–75% using wavelet thresholding with the Haar and Coiflet basis functions resulted in 13% NEE bias across the study domain. Applying unique scale-dependent transfer functions between NDVI and leaf area index (LAI) decreased, but did not remove, bias in modeled flux in a smaller expanse using handheld NDVI observations. Quantifying the parameters of statistical distributions to preserve ecological information reduces bias when upscaling and makes possible spatial data assimilation to further reduce errors in estimates of ecological processes across scale.