关键词： 实证精神   康熙年间   图文并茂   自然现象   海洋生物   考证   作者  

摘要： 《海错图》是清康熙年间的一套海鲜生物图谱,作者聂璜花费多年精力,绘制了这套图文并茂的巨作。该书用中国传统学说解释自然现象,且颇具怀疑和实证精神,是研究中国古代海洋生物、海洋文化的珍贵材料。

关键词： 项目式学习   高考试题   海洋生物污损   跨学科  

摘要： 本文构建了基于高考试题深度拓展的“双线四步”项目式复习教学模式,并用于实施跨学科项目“防海洋生物污损”中,实现了项目式教学的实践。该教学模式可操作性强,易融入常态复习课中,易复制推广。

关键词： 海上航行   经验传承   现代化工具   水下地形   航海者   海洋生物   危险  

摘要： 船只在海上航行时,会在水下遇到许多肉眼看不见的危险。例如,水下地形复杂,船只可能掉入水下的深崖,可能遇上移动漂浮的冰山,可能遭遇大型海洋生物的袭击,在遭遇这些情况时,又应该如何应对呢?在没有现代化工具的时候,人们通过航海者的经验传承及自身感知来预测水下的危险。

关键词： 自然美景   世外桃源   马尔代夫   海洋生物   岛屿   印度洋  

摘要： 马尔代夫,这片散布在广阔印度洋上的璀璨岛屿,宛如一串悬挂在碧波之上的珍珠。每一个岛屿都如世外桃源,有摇电的椰子树、柔软的金色沙滩与湛蓝的海水。马尔代夫还是海洋生物的乐园,鱼儿在珊瑚之间悠游,海龟在波浪中翱翔。而在这自然美景背后,马尔代夫还拥有着一个深厚且富有活力的文化灵魂。

关键词： 超能力   生物发光   海洋生物   拉丁语   希腊语  

摘要： 你知道有些海洋里的生物具有我们所没有的超能力吗?这个能力被称为生物发光(bioluminescence)词中的“bios”在希腊语里的意思是“生命”,而“lumen”在拉丁语中意为“光”。

关键词： 海洋生物有机液肥   产量   经济效益   土壤养分  

摘要： 化肥过量使用已经造成了严重的环境和土壤问题。化肥替代已经越来越受到各国政府和科研人员的关注。海洋生物有机液肥富含多种生物有机质,是一种重要的化肥替代肥,且具有高效、速效、安全等优点。本研究设计施加海洋生物有机液肥、普通化肥两种处理及倒伏处理,探究其对水稻产量,土壤肥力及经济效益的影响。结果表明,相较于施加普通化肥,施加海洋生物有机液肥后土壤有机质、速效钾、碱解氮分别提高了30.45%、75%和14.65%,且土壤pH保持稳定。此外,施加海洋生物有机液肥水稻的每穴穗数、每穗实粒数和穗长分别是使用普通化肥的1.1、1.12和1.21倍。施加海洋生物有机液肥使水稻产量每亩显著提高了75kg,每亩增加纯收入133.5元。海洋生物有机液肥具有水稻增产、土壤增肥和经济增效的优势。本研究丰富了有机液肥提高水稻产量和改善土壤肥力的科学认知,为化肥替代提供了一个新的选择。

关键词： 核污染   辐射污染   环境保护   悲鸣   张惠妹   海洋生物   哭泣   日本政府  

摘要： “听——海哭的声音,叹息着谁又被伤了心,却还不清醒。一定不是我,至少我很冷静,可是泪水,就连泪水也都不相信……”这是张惠妹《听海》歌曲中的一段。清澈的海水,我该如何保护你?曾经碧蓝的你,因核污染水而变得满身伤痕,我心痛却无力阻止这一切发生。因日本政府无视环境保护,执意排放核污染水,你的平静逐渐被悲鸣取代。我想阻止这一切,却发现自己的力量是如此渺小。大海,你一定承受着巨大的痛苦吧?你的孩子们——无数的海洋生物受到辐射污染,是否正躲在你的怀抱里偷偷哭泣?但他们的哭泣和你的悲鸣,又有谁能够听见?

关键词： 海洋生物   化生   万物起源  

摘要： 化生说是中国古人在观察世界过程中产生的一种万物起源和生灭的学说。聂璜的《海错图》可以说是化生说最典型的代表作,其对海洋生物的化生诠释代表着传统化生说发展的一个高度。

关键词： 棘皮动物门   美杜莎   古希腊神话   潮间带   潮下带   五角星   蛇尾纲   海洋生物  

摘要： 几年前,一位故友分享了他在泉州围头湾采集到的一种神奇的海洋生物,它的中央扁平、相对光滑,还镌刻了一个五角星,四周生长着大量多级分枝的如同新鲜蕨菜的腕,弯曲时整体似一颗洗碗用的钢丝球,但当腕舒展开来,还像许多条蛇吐着信子婉蜓盘绕,这分明是古希腊神话中的蛇发女妖“美杜莎”的化身。这是一种隶属于棘皮动物门蛇尾纲筐蛇尾科的筐蛇尾(Gorgonocephalus sp.),通常分布于潮下带至浅海的礁岩质海底,但却在围头湾潮间带发现,令我对这片潮间带充满好奇,于是之后的几年,我曾多次到围头湾寻找“美杜莎”。

关键词： 目标检测   海洋生物   C3_ODConv   YOLO   CBAM  

摘要： 由于水下环境的复杂性,存在目标重叠和遮挡等情况,为解决这个问题,文章在YOLOv5s的基础上进行改进提出了CO_YOLO,通过将C3替换为C3_ODConv,减少模型的计算量,加入了CBAM注意力机制可以增强模型的特征提取能力,同时。实验结果表明CO_YOLO对海洋生物目标检测有很好的效果,在URPC2020数据集上比YOLOv5s有更好的效果,mAP50达到0.828,计算量GFLOPs为16.5。