XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System浅海
生物电化学反应器中对比浅海热液环境中电营养微生物的富集
结果：在碱性样品中，在 Prony 热液条件下（pH 10，30–75 °C）运行 6 天的 15 个反应器中均未观察到电流增加。相比之下，在 Panarea 热液条件下（pH 4.5–7，75 °C）运行的反应器中平均观察到 6 倍的增加。多因素分析显示，这些反应器的整体生物电化学性能使它们有别于所有其他 Panarea 和 Prony 条件，这不仅是因为它们具有更高的电流产量，还因为它们具有古细菌丰度（通过 qPCR 测量）。大多数反应器产生有机酸（6 天内高达 2.9 mM）。尽管如此，库仑效率表明这可能是由于培养基中微量酵母提取物的（电）发酵而不是 CO 2 固定。最后，通过 16S 宏条形码和排序方法描述了微生物群落，并确定了潜在的电营养类群。在帕纳雷亚反应堆中，较高的生长与一些细菌属有关，主要是芽孢杆菌和假交替单胞菌，其中前者在较高温度下（55°C 和 75°C）生长。在重现普罗尼湾热液条件的反应堆中，已知的兼性甲基营养菌，如鞘氨醇单胞菌和甲基杆菌占主导地位，似乎消耗甲酸盐（作为碳源），但不消耗来自阴极的电子。
NASA 衍生产品宣传册 2023
由于表面波和光线失真，很少有遥感技术能够很好地捕捉水下物体的图像。这意味着准确评估珊瑚礁等浅海生态系统的能力受到严重损害。为了解决这个问题，艾姆斯研究中心的创新者开发了一种能够清晰地透过海浪看到 3D 图像的技术。该技术消除了光学失真，以增强原本功率不足的光学系统。
双模三通道光接收系统设计
关键词：雷达 海岸 光学接收系统 双频 三通道 摘要：海岸带多潮间带、岛礁，传统的船载声学测量方法效率极其低下，因此海岸带三维综合测量一直是遥感领域的一个难点。由于海水蓝绿光窗透明度好，激光点云数据能快速准确区分浅海水体地形特点。目前国际上对海岸带最有效的探测方式是机载双频激光雷达探测技术，该技术测量速率高，覆盖范围广。激光器同时输出1064nm和532nm双波长激光，1064nm激光形成海面回波，532nm激光穿透海水形成浅海和深海回波。但在海水传播过程中，随着水深的增加，光子散射数增多，会造成回波信号的衰减。因此对大动态范围内的弱光探测精度不高，一直是近岸航空测深的难点。针对这一问题，设计了分场三通道光学接收系统。ZEMAX仿真结果表明，双通道激光雷达三通道接收光学系统有效降低了光学元件与通道间的光串扰，实现了不同水深通道的能量收集。该结构对光电信号进行了动态压缩，提高了信噪比。
4. 数据采集方法 - 海底测绘实验室
4.数据采集方法 在第 3 节中，我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数，并且必须围绕这些参数组织栖息地分类系统。因此，要应用分类方案，必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。在这里，我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境中调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。
4. 数据采集方法-海底测绘实验室
4. 数据采集方法 在第 3 节中，我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数，围绕这些参数必须建立栖息地分类系统。因此，要应用分类方案，必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。这里，我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。
4. 数据采集方法-海底测绘实验室
4. 数据采集方法 在第 3 节中，我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数，围绕这些参数必须建立栖息地分类系统。因此，要应用分类方案，必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。这里，我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。
4. 数据采集方法 - 海底测绘实验室
4. 数据采集方法 在第 3 节中，我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数，并且必须围绕这些参数组织栖息地分类系统。因此，要应用分类方案，必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。这里，我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。
4. 数据采集方法-海底测绘实验室
4. 数据采集方法 在第 3 节中，我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数，围绕这些参数必须建立栖息地分类系统。因此，要应用分类方案，必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。这里，我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。
psammichnites gigas gigas sub-ichnozone和微生物诱导的沉积结构（MISS），来自Kunzam La组（Cambrian），Hojis Valley，Kinnaur，Kinnaur，喜马allayaur
我们提出了cambrian kunzam la组中的psammichnites gigas gigas sub-ichnozone，在霍吉斯山谷（Hojis Valley），基因纳（Kinnaur），喜马拉雅山基因纳（Kinnaur），表明寒武纪2 - 宿主沉积物的4阶段4年龄。此外，该论文还报告了八个微生物诱导的沉积结构（MISS），这些沉积结构（MISS）由独特的网状（“象皮肤”和“ Kinneyia”类型）和线性模式，带有破裂的涟漪波峰和垫子凹陷结构。这些错过与Psammichnites Gigas Gigas的放牧小径密切相关。在交替排序且厚（3 - 20厘米）的砂岩床和相关沉积结构中保存的保存表明浅海，近岸到岸面的沉积环境。Miss，Ripple标记和生物稳定的底物表明碎屑的c ux有限，光自养生微生物可能有助于其形成。