2026年 05期
铁碳填料的曝气生物滤池处理海水养殖废水的效能与机制
徐溢波;相壮壮;李辉;白洁;陈晓红;孙惠琛;晨曦;针对传统生物处理方法处理海水养殖废水效果不佳的现状，本研究构建了以铁碳(Iron-carbon, FeC)为填料的曝气生物滤池(Biological aerated filter, BAF)系统，分析了FeC填料的静态吸附特性，研究了不同水力停留时间和气水比条件下FeC填料的BAF对海水养殖废水的脱氮除磷效果，并深入探讨了其作用机制。研究表明，与活性炭(Granular active carbon, GAC)、陶粒相比，FeC填料表现出更好的静态磷酸盐吸附性能，通过吸附动力学和吸附等温线拟合，得到FeC填料的最大磷酸盐吸附容量分别为1.80和1.69 mg·g~(-1)。工艺运行条件优化结果表明，最佳水力停留时间为9 h,此时总氮(Total nitrogen, TN)和总磷(Total phosphorus, TP)去除率分别达到58.00%和93.65%;最佳气水比为5∶1,此时TN和TP去除率分别达到60.43%和93.64%。对使用前后的FeC填料进行X射线衍射表征，发现FeC填料释放的铁离子和其他金属离子与磷酸盐形成共沉淀是除磷的关键机制。同时对比陶粒BAF和铁碳BAF系统中门水平微生物群落结构，发现FeC填料能够促进系统中脱氮除磷相关功能细菌的富集。
中国东部海表层悬浮物浓度长期变化规律研究
车旭;江文胜;海洋悬浮物是海洋中重要的环境因子，其浓度变化对海洋的地形地貌、生态环境以及物质循环过程产生重要影响。中国东部海作为典型的边缘海域，水动力环境复杂，不仅受到人类活动的显著影响，同时也是气候变化的敏感区域。在全球气候变化加剧和人类活动强度增强的背景下，中国东部海的海洋环境正经历诸多变迁，使得悬浮物浓度的时空变化规律呈现出复杂的演变特征。然而，现有研究多局限于短时间尺度和局部海域，对多环境因素协同作用下不同海域悬浮物浓度的长期演变规律仍缺乏系统性认识。本研究利用MODIS卫星遥感数据反演了中国东部海在2003—2023年的表层悬浮物浓度，并运用DINEOF插值法对缺测数据进行重构。结果表明，2003—2023年中国东部海表层悬浮物浓度整体呈下降趋势，高浓度区域的面积和平均浓度都有所减少。在沿岸海域中，渤海三大海湾、苏北浅滩沿岸、长江口及杭州湾的表层悬浮物浓度显著下降，而山东半岛西南岸和浙闽沿岸的表层悬浮物浓度则呈上升趋势；外海区域的表层悬浮物浓度常年较低，没有明显的长期变化特征。风速变化是沿岸海域表层悬浮物浓度长期变化的主要驱动因素，在风速显著降低(升高)的海域，表层悬浮物浓度也会随之降低(增加);而黄河与长江入海水沙量对表层悬浮物浓度的影响仅局限在河口区域。
贯顶式沉箱堤坝消浪减流特性的试验研究
郑建国;魏云龙;栗菁;陶威;许国辉;亓玉鹏;针对全球变暖背景下港口侵蚀日益加剧的问题，为提升堤坝对港口的防护效果，本文提出了一种新型的贯顶式沉箱堤坝。通过开展室内波浪水槽试验，分析了新型贯顶式沉箱堤坝与传统矩形沉箱堤坝在不同入射波浪条件及不同堤顶水深下的反射系数、透射系数，同时测定了堤前、堤后的最大流速，并对比了这两种堤坝在消浪减流性能方面的差异。试验结果显示，在非较大堤顶水深情况下，新型贯顶式沉箱堤坝相比于传统的矩形沉箱堤坝具备更强的波能耗散能力，其透射波高可降低5.5%～32.2%,反射波高可降低3%～37.9%,堤前最大流速可降低6.3%～19%,堤后最大流速可降低4%～52.2%。总体来看，新型贯顶式沉箱堤坝展现出优良的降波浪反射性能与减流效果。
地表位移冲击下复合海底电缆的损伤研究
张涛;王欣;张培蕾;殷常阳;刘赛男;王克涛;地震活动是影响海底电缆安全运行的重要因素之一。针对地震引起的地表位移冲击海底电缆的损伤分析问题，本文基于ABAQUS软件建立了“海床-海底电缆”三维动态响应模型，探讨了受不同地表冲击速度下海底电缆的变形过程与损伤演化规律。通过数值模拟，揭示了海缆导体和光纤单元的纵向压缩率与缓冲距离的关系，并提出了基于安全阈值的敷设优化方案。结果表明：在地表冲击下，海缆产生了明显的弯曲变形；海底电缆各结构的应力振荡幅度随着时间的增加而减小，最终趋于平稳，因此可以认为土壤介质能减小海底电缆受到的冲击；不同回填土壤的缓冲能力各不相同，其中，玄武岩的缓存能力最强。当采用玄武岩作为回填材料时，且缓冲距离大于2.4 m时，可有效保障海底电缆的正常运行。该研究方法可以为海底电缆损伤分析和维护工作提供理论参考。
基于YOLOv8优化的海洋牧场海珍类生物目标检测模型
麦仁贵;刘雯景;王骥;周涛;刘侦龙;针对目前海洋牧场区域水下海珍类生物目标检测存在检测精度不高、漏检和误检的问题，本文提出了基于YOLOv8(You only look once v8)模型改进的水下海珍类生物目标检测方法。本文设计了一种新的残差注意力机制，并将其嵌入到YOLOv8模型的主干网络中，增强特征提取过程中对水下目标细节特征的注意力；在颈部网络中引入具有自适应特征融合的双向特征金字塔，更好地融合了深层特征图的强语义信息和浅层特征图的定位信息，突出了目标和环境的差异性。实验表明，改进后的YOLOv8模型的平均精度均值(mAP@0.5)为92.98%,比原YOLOv8模型提高了1.36个百分点，平均精度均值(mAP@0.5∶0.95)为76.71%,比原YOLOv8模型提高了3.7个百分点；与主流的目标检测模型Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、YOLOv6和YOLOv7相比，mAP@0.5分别提高了1.57个百分点、1.74个百分点、3.17个百分点、4.68个百分点和1.47个百分点。本文提出的模型在复杂海底环境中检测精度高、稳定性好，可为海洋牧场水下资源的科学管理提供技术支持。
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