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关键词： 斑节对虾   雨生红球藻   肝胰腺   免疫   抗逆  

摘要： [目的] 探究不同添加量的雨生红球藻粉对斑节对虾（金刚虾）肝胰腺免疫、抗氧化酶活性以及胁迫响应基因表达的影响。[方法] 将初始体质量为（2.38±0.25）g的斑节对虾分为9组，分别在基础饲料中等梯度添加0～0.8%（A0～A8组）的雨生红球藻粉投喂42 d。检测肝胰腺中酸性磷酸酶（ACP）、碱性磷酸酶（AKP）、谷胱甘肽过氧化物酶（GPx）活性与总抗氧化物质（T-AOC）含量以及免疫响应基因Toll、MyD88的相对表达量；养殖结束后在甲醛质量浓度300 mg/L的水体中进行36 h急性胁迫实验，另设0藻粉+0甲醛组为空白组（Blank组），检测各组肝胰腺中胁迫响应基因HSP-70、Nrf2、MnSOD、p53的相对表达量。[结果] 添加适量藻粉投喂42 d后能够提高斑节对虾肝胰腺中ACP、AKP、GPx活性与T-AOC含量（P<0.05）；提高免疫响应基因Toll、MyD88的相对表达量（P<0.05）；降低胁迫响应基因HSP-70、Nrf2、MnSOD、p53的相对表达量（P<0.05）。添加0.3%～0.8%藻粉能够提升甲醛胁迫下斑节对虾存活率（P<0.05）。经甲醛胁迫后，A0组HSP-70、Nrf2、MnSOD、p53基因表达水平相较于空白组显著降低（P<0.05），在添加适量藻粉后能够显著回调表达水平（P<0.05）。[结论] 饲料中添加雨生红球藻粉能够增强斑节对虾肝胰腺的免疫性能和抗氧化性能，且能通过调控相关胁迫响应基因表达水平增强斑节对虾抗甲醛胁迫能力。

关键词： 里德堡原子   原子电场传感器   原子渡越噪声   EIT-AT光谱  

摘要： 基于里德堡原子的微波测量方法具有突破传统电子学测量系统热噪声极限的潜力，已成为最具潜力的微波量子测量技术之一。然而，原子系统中存在的各种噪声限制了测量灵敏度的提升。本文主要对基于里德堡原子超外差测量系统中存在的原子渡越噪声进行了研究。首先介绍了基于里德堡原子超外差技术的微波测量原理；然后，详细研究了原子热运动产生的渡越噪声对基于原子微波测量的影响。研究表明，渡越噪声的频率影响范围与激发光腰斑的大小成反比，且噪声强度随探测光强度的增加具有先增大后趋于饱和的现象。最后，我们展示了原子渡越噪声对测量灵敏度的影响。此工作对提升里德堡原子微波测量系统的灵敏度具有重要意义。

关键词： 农业面源污染   总磷   时空演变   驱动因素   随机森林   地理探测器  

摘要： 为评估非点源总磷（TP）污染排放量及其主要驱动因素，本研究以高产量和高投入量的河南省为例，基于清单分析法评估2000—2020年研究区各县TP污染排放量，探讨TP污染的时空变化特征、主要污染来源和空间集聚情况，并运用随机森林模型和地理探测器识别TP污染的关键驱动因素和主要影响因子。结果表明：2000—2020年间，河南省TP排放量从1.051×105t上升至1.158×105t，呈现先上升后下降的趋势；化肥和畜禽养殖是TP排放量的主要来源，两者贡献率从80.23%上升至82.52%。河南省TP排放量呈现东南高、西北低的空间特征。邓州市和滑县的TP排放总量最多，为3 525.60、3 126.07 t；TP污染的热点区域主要集中在淮海平原以及西南部分县区，冷点区主要分布在豫西地区。地理探测器结果表明农业生产条件（解释度q=617）、磷肥施用量（q=496）、高程（q=0.324）和坡度（q=0.340）是TP污染的主要驱动因素；随机森林结果表明农业生产条件、磷肥施用量、坡度、城镇化率和环境规制是TP污染的驱动因素中相对重要性较高的影响因子。研究表明，我国农业政策影响了河南省TP污染排放量，而且驱动因素的影响机制不同，未来需制定针对性的农业发展和管理政策，这对提高该区域农业面源污染防控和可持续发展具有重要意义。

摘要： 松香色度标准装置(又名《松香颜色分级标准》玻璃比色块),是符合我国松香光学特性具有完整体系的松香颜色分级标准.1982年荣获林业部科技成果二等奖.1987年至今,被《脂松香》、《松香试验方法》国家标准所采用,并多次经国家质量监督检验检疫总局复查考核合格.

关键词： 有源噪声控制   FxLMS算法   凸组合   变电站噪声  

摘要： 为了改进有源噪声控制系统在实际变电站场景运行时的稳定性，特别是针对突发性、大强度冲击性噪声的鲁棒性，设计了滤波-x组合对数最小平均绝对值(FxCLLMA)算法。在算法的代价函数中融入了误差绝对值及其对数变换两种凸函数的线性组合，其特点是只需要维持一套滤波器的实时运行，系统开销与滤波-x最小均方(FxLMS)算法接近。实际变电站噪声控制结果表明FxCLLMA算法在稳态噪声时的性能与FxLMS算法接近，而在突发性、大强度冲击性噪声时的鲁棒性优于FxLMS算法。

关键词： 关联光子对   噪声抑制   二阶互关联函数   量子中继  

摘要： 量子中继是量子网络的关键组成部分，而制备高质量的量子关联光子对是构建量子中继的基础。本文在原子系综中利用自发拉曼散射过程产生自旋波与Stokes光子之间的关联，再通过电磁感应透明过程将自旋波转换为anti-Stokes光子，产生了关联的Stokes和anti-Stokes光子对。通过扩大Stokes光子收集角，降低了相同激发率下所需的写光光强，从而将Stokes光子探测通道中写激光引入的噪声降低。另外，我们在anti-Stokes光子探测通道内添加了两个不同长度的法布里珀罗标准具来抑制漏过的读光噪声。我们测得在写光激发率为0.2%时，Stokes和anti-Stokes光子之间的二阶互关联函数值达到了60.4。

关键词： 普通话   可懂度   主观测试   强噪声  

摘要： 语言可懂度是衡量通信系统质量的关键指标，强噪声环境下难以直接通过主观测试方法测试语言可懂度。该文提出了一种强噪声环境下主观语言可懂度间接测试方法，设计了3种听音信号生成模式，在90～110 dB粉红噪声环境中完成了耳机式通信系统汉语数码报文的语言可懂度测试实验，分析了强噪声环境下噪声声压级、信噪比等因素对数码报文、数字的语言可懂度间接测试结果的影响规律，进而研究了强噪声环境下语言可懂度直接、间接测试结果的相关性。结果显示，在强噪声环境下无法直接进行语言可懂度主观测试时，间接测试可作为一种补充方案使用。

关键词： 空气污染   机器学习   数值模式   卫星遥感   污染成因   多源数据融合  

摘要： 空气污染是当前全球面临的严峻挑战之一，研究和改善空气质量具有重要的现实意义。传统的研究方法多依赖于多源观测数据和基于大气物理与化学理论构建的数值模式，然而以上方法在准确性、时空覆盖范围和计算资源等方面受到限制。机器学习作为一种强大的数据处理和信息挖掘的工具，已开始被研究者应用于空气污染研究领域，旨在通过大量数据揭示空气污染的变化规律及影响因素，并预测未来空气质量的变化趋势。综述了近几年机器学习在空气污染研究中的典型应用，主要涉及以下4个方面：基于卫星遥感的大气成分反演与估算、监测与预测；空气质量模拟与预报准确性的提高；空气污染成因分析和多源数据融合。此外，进一步探讨了当前研究中存在的科学问题和技术难点。未来研究应重点关注如何将机器学习与传统数值模式相结合，例如开发智能参数化方案和学习模式参数等。同时，还应探索机器学习在污染源解析、空气质量健康影响评估，以及多源数据融合技术中的应用，可实现更精准的空气质量管理和政策制定。

关键词： 大气污染   环境监测技术   治理措施  

摘要： 大气污染环境监测是我国环境保护及治理工作中的关键环节,结合实际情况,合理选择监测技术,有利于提升大气污染环境监测效率,并科学指导大气污染环境治理工作有效开展.基于此,本文从紫外线荧光监测技术、无人机监测技术及卫星遥感监测技术等方面分析大气污染环境监测技术要点,并提出合理选择污染治理技术、加强大气污染环境治理宣传等措施,以期提高大气污染环境监测水平,真正改善大气环境,为我国环境保护工作可持续、常态化开展提供助力.