流式细胞术的参考标准及其误差来源

本文介绍了流式细胞术的两类参考标准。外参考标准是作为仪器调整的标准,包括各种微球和戊二醛固定的鸡红细胞。内参考标准中着重介绍了DNA标准细胞包括国内常用的人淋巴细胞及国外常用的虹鳟鱼红细胞等。本文较详细地阐述了FCM测定细胞DNA或倍性的各种误差来源,包括仪器、染料及样品制备等。强调了标准与样品细胞在制备过程中应早期混合的必要性。     

度量误差模型及其应用

本文介绍度量误差模型的基本概念和参数估计的基本结果以及与通常回归之间的关系．并讨论了这个模型在生物学中应用的可能性．     

儿童先天性白内障发病的影响因素分析及人工晶状体植入术后屈光状态的变化研究

摘要 目的：探讨儿童先天性白内障发病的影响因素,并研究人工晶状体植入（IOL）术后屈光状态的变化。方法：选择2017年4月~2019年2月期间我院收治的先天性白内障患儿98例作为病例组,选取同期来我院小儿眼科体检的健康儿童80例作为对照组。采用单因素和多因素Logistic回归分析先天性白内障发病的影响因素。病例组患儿均进行先天性白内障摘除联合IOL植入术。术后病例组患儿均随访3年,比较术后1、2、3年屈光度、眼轴长度的变化量。结果：单因素分析结果显示,先天性白内障发病与性别、孕期先兆流产、并发妊娠期高血压、并发妊娠期糖尿病、并发甲亢或甲减、贫血无关（P>0.05）。先天性白内障发病与胎龄、出生体重、先天性白内障家族史、孕前2个月或孕期是否存在感染、缺血缺氧脑病有关（P<0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示,胎龄<37周、出生体重<2500 g、有先天性白内障家族史、孕前2个月或孕期存在感染是导致先天性白内障发病的危险因素（P<0.05）。同一时间点比较,＜2岁组术后眼轴长度增长量、屈光度变化大于2~6岁组和7~12岁组,且2~6岁组大于7~12岁组（P<0.05）。结论：胎龄<37周、出生体重<2500 g、有先天性白内障家族史、孕前2个月或孕期存在感染是导致先天性白内障发病的危险因素,此外,先天性白内障患儿接受IOL治疗后,IOL对患儿眼球发育影响较为轻微。     

心室纤颤信号的自适应检测

在分析了心室纤颤信号和心动过速信号自相关性的基础上,运用自适应ＬＭＳ算法。以误差信号能量作为特征值,成功地检测了心室纤颤信号,比仅依赖心率来判别心跳是否正常可靠性要高一些。通过对１５６个数据学习和三次判断,其心室纤颤信号识别率达到９７．４％,心动过速信号识别率达到１００％．     

类比法研究木材径向导热系数

根据木材的细胞结构,应用类比推理方法,推导木材的径向导热系数的数学表达式,从中得出木材径向导热系数仅是木材孔隙率函数的结论．孔隙率越大,导热系数越小,并应用该表达式计算20种木材的径向导热系数,理论值的最大误差不超过14％,平均误差在5％以内。     

三种森林生物量估测模型的比较分析

森林生物量的定量估算为全球碳储量、碳循环研究提供了重要的参考依据。该研究采用黑龙江长白山地区的TM影像和133块森林资源一类清查样地的数据, 选取地学参数、遥感反演参数等71个自变量分别构建多元逐步回归模型、传统BP (back propagation)神经网络模型和基于高斯误差函数的BP神经网络改进模型(Gaussian error function, Erf-BP), 进而估算该地区的森林生物量, 并进行比较分析。结果表明, 多元逐步回归模型估测的森林生物量预测精度为75%, 均方根误差为26.87 t·m^-2; 传统BP神经网络模型估测森林生物量的预测精度为80.92%, 均方根误差为21.44 t·m^-2; Erf-BP估测森林生物量的预测精度为82.22%, 均方根误差为20.83 t·m^-2。可见, 改进后的Erf-BP能更好地模拟生物量与各个因子之间的关系, 估算精度更高。     

作物模型区域应用两种参数校准方法的比较

区域模拟的目的是利用有限的空间数据模拟出产量等作物性状的时空变异规律.然而站点作物模型应用到区域范围时涉及到数据归一化、参数简化、模型的校准和验证等问题.利用CERES-Rice模型对作物模型在我国的区域应用进行了尝试并对部分参数进行了校准.首先利用田间观测数据在各实验点上对模型进行了详细的站点校准,以验证模型在我国的模拟能力;其次,以我国水稻种植区(精确到亚区)为单位,运用平均值和标准差(RMSE)两种方法进行了区域校准和验证,即找出能反映出品种空间差异的代表性品种参数集;然后分别运用两种方法的校准结果,模拟水稻产量和成熟期,并将模拟结果与实测值进行了比较.结果表明:区域校准能反映出水稻生育期和产量的时空变化规律,其中RMSE法较平均值法效果好.目前作物模型区域应用过程中还存在大量的误差来源,有待进一步研究.     

遥感主体图的准确度对景观生态学研究的影响

用各种案例系统地解释了遥感数据分类误差对景观指数误差的必然影响。一方面 ,遥感数据在各种时间和空间尺度上为景观生态学研究提供必需的土地类型数据 ;另一方面 ,遥感技术的灵活性和复杂性可以产生出各种质量的土地类型数据。但景观生态学方面的用户对土地类型数据基本上是没有选择地使用 ,甚至是不知好坏地使用 ,所以景观生态学的发现和结论具有不可避免的任意性。总结了在各种情况下景观指数的变动区间 ,指出了现实较低的遥感数据的分类准确度会引起更低的景观指数的准确度 ,当进行景观变化分析时 ,这种误差的放大效应将更加明显。当前 ,人们对除面积以外的景观指数的误差仍然束手无策 ,尽可能地提高遥感数据的分类准确度是唯一力所能及的办法。     

大兴安岭天然落叶松林相容性立木含碳量模型研究

森林是生态系统的重要组成部分,是改善全球气候变暖趋势的机体,森林的固碳能力越来越受到重视,而研究森林中立木的含碳量对森林生态系统量化固碳能力具有重要意义。本文基于大兴安岭44株天然落叶松解析木实测数据和各器官碳密度样木数据,借鉴相容性生物量模型的思想来研究相容性立木含碳量模型,基于基础模型y=aD^b和y=a(D²H)^b,利用非线性度量误差模型系统构建了总含碳量和干、枝、叶、根四个分含碳量之间相容的一元和二元立木含碳量模型。通过比较各模型的拟合优度和独立检验统计量,计算拟合优度结果显示：在一元和二元基础模型下的4个器官,树干的确定系数R2分别为0.960,0.985,都是2个模型中各器官确定系数的最高值,树枝、树叶和树根相对偏低,但均达到了85%以上,说明建立的模型可行;模型检验统计量表明：一元和二元基础模型的树干模拟效率EF值为0.904,0.951,相应的预估精度P值为80.5%,85.5%,其次是树枝模拟效率0.830,0.898,精度都在70%以上,树叶和树根预估精度偏低,其值在70%左右。综上研究结果表明：二元立木含碳量预估模型的拟合及预测精度优于一元模型。     

SPECT体积测试中系统误差校正初探

本文详细的介绍了一种在用ＳＰＥＣＴ测量脏器体积中校正系统误差的有效方法。对动物试验的结果,相对误差小于５％,证明了这一方法的可靠性和实用意义。文章还对测试结果和这一方法的改进作了进一步的讨论。