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1.
LANDIS模型是模拟自然和人为干扰下森林景观变化的空间直观景观模型。模型把景观概念化为由相同大小的像元或样地组成的格网。在每一个像元上,模型要求输入物种和年龄组信息。但是,由于研究区一般由成千上百万个像元构成,不可能通过实际调查获取每一个像元上的物种和年龄组信息。因此,采用了一种基于小班的随机赋值法从森林调查数据中获取每一个像元的物种和年龄组信息。该方法是一种基于概率的方法,会在LANDIS模型模拟的物种和年龄组信息的输入中引入不确定性。为了评价由基于小班的随机赋值法所引入像元尺度上的不确定性对模型模拟结果的影响,用蒙特卡罗模拟法进行不确定性分析。对LANDIS模型模拟的每一个物种,用众数年龄组发生频率来定量化单个像元上年龄组信息的不确定性,用所有像元上的众数年龄组平均发生频率来定量化年龄组信息在像元尺度上总的不确定性。平均发生频率越高,不确定性越低。为了评价基于小班的随机赋值法对景观尺度上模型模拟结果的影响,计算了每一个物种在整个研究区内的面积百分比和聚集度指数。变异系数越大,不确定性越高。对所有物种,年龄组信息不确定性在模型模拟的初期是比较低的(平均发生频率大于10)。种子传播、建群、死亡和火干扰使模型结果的不确定性随模拟时间增加而增加。最后,不确定性达到稳定状态,达到平衡状态的时间与物种寿命接近。此时,初始的物种和年龄组信息不再对模型结果有影响。在景观尺度上,物种分布面积百分比和由聚集度指数所定量化的空间格局并未受像元尺度上不确定性增加的影响。因为LANDIS模型模拟研究的目的在于预测总的景观格局变化,而不是单一的事件,所以,基于小班的随机赋值法可用于LANDIS模型的参数化。  相似文献
2.
生物组织中有限束宽光吸收的蒙特卡罗模拟   总被引:6,自引:2,他引:4  
用蒙特卡罗法模拟了有限束宽均匀分布和高斯分布光在生物组织中的传播,分析了生物组织的光学参数及光源特性对光吸收分子的影响,结果表明:只要有效光吸收系数增加,最大光吸收率就会增加,光的侧向传输能力主要依赖于光的有效散射,光束宽度增加,辐照范围加宽,高斯光束的吸收分布的梯度更大。  相似文献
3.
基于观测数据的陆地生态系统模型参数估计有助于提高模型的模拟和预测能力,降低模拟不确定性.在已有参数估计研究中,涡度相关技术测定的净生态系统碳交换量(NEE)数据的随机误差通常被假设为服从零均值的正态分布.然而近年来已有研究表明NEE数据的随机误差更服从双指数分布.为探讨NEE观测误差分布类型的不同选择对陆地生态系统机理模型参数估计以及碳通量模拟结果造成的差异,以长白山温带阔叶红松林为研究区域,采用马尔可夫链-蒙特卡罗方法,利用2003~2005年测定的NEE数据对陆地生态系统机理模型CEVSA2的敏感参数进行估计,对比分析了两种误差分布类型(正态分布和双指数分布)的参数估计结果以及碳通量模拟的差异.结果表明,基于正态观测误差模拟的总初级生产力和生态系统呼吸的年总量分别比基于双指数观测误差的模拟结果高61~86 g C m-2 a-1和107~116 g C m-2 a-1,导致前者模拟的NEE年总量较后者低29~47 g C m-2 a-1,特别在生长旺季期间有明显低估.在参数估计研究中,不能忽略观测误差的分布类型以及相应的目标函数的选择,它们的不合理设置可能对参数估计以及模拟结果产生较大影响.  相似文献
4.
放射治疗的质量保证是保证放射治疗成功的有力方法。对于放疗计划的验证和评估有CT模拟机、仿体等方法,这些方法各有优缺点。文章提出了一种用人体图像数据构造仿真模型的方法,并用蒙特卡罗软件和美国“可视人项目”的数据集计算该模型在接受放射治疗时体内剂量的三维分布。由于采用人体的真实图像数据,以及蒙特卡罗方法计算粒子输运时的准确性,该方法能够得到真实的三维剂量分布。  相似文献
5.
用蒙特卡罗方法模拟光在多层组织中的吸收特性   总被引:2,自引:0,他引:2  
在讨论目前新颖的组织功能成像打骂能性(例如光声成像)时,光子在组织中的吸收和散射特性是一个很重要的问题,鉴于这一点,本文利用一个多层模型研究了光子在皮肤,脂肪和肌肉组织中的吸收和散射特性,得到了在组织中某一深度处光子在一个平面上的吸收分布,以及在不同吸收系数和散射系数的情况下,光子的反射,吸收和透射几率,结果表明在经过多次散射后,大部分的光子被吸收,在本文的模型中只有7.3%的光子从表面反射(包括镜面反射和漫反射),还讨论了不同光学参灵敏对参流分布的影响。  相似文献
6.
基于模型数据融合的长白山阔叶红松林碳循环模拟   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
 充分、有效地利用各种陆地生态系统碳观测数据改善陆地生态系统模型, 是当前我国陆地生态系统碳循环研究领域亟待解决的重要问题之一。该研究以2003~2005年长白山阔叶红松林的6组生物计量观测数据和涡度相关技术测定的碳通量数据为基础, 利用马尔可夫链-蒙特卡罗方法对陆地生态系统模型的关键参数(即碳滞留时间)进行了反演, 进而预测了长白山阔叶红松林生态系统碳库、碳通量及其不确定性。反演结果表明, 长白山阔叶红松林叶凋落物和微生物碳的平均滞留时间最短, 为2~6个月; 其次是叶和细根生物量碳, 二者的平均滞留时间为1~2 a; 慢性土壤有机碳的平均滞留时间为8~16 a; 碳在木质生物量和惰性土壤有机质库中的滞留时间最长, 平均滞留时间分别为77~109 a和409~1 879 a。模拟结果显示, 碳库和累积碳通量模拟值的不确定性将随着模拟时间的延长而增大。当气温升高10%和20%时, 长白山阔叶红松林总初级生产力年总量将分别增加6.5%和9.9%, 净生态系统生产力(NEP)年总量的变化取决于土壤温度的变化。若土壤温度保持不变, NEP年总量将分别增加11.4%~21.9%和17.6%~33.1%; 若土壤温度也相应升高10%和20%, NEP年总量的增幅反而下降甚至低于原来的水平。假设气候和植被保持在2003~2005年的状态, 2020年长白山阔叶红松林NEP年总量为(163±12) g C·m–2·a–1, 土壤呼吸年总量为(721±14) g C·m–2·a–1。马尔可夫链-蒙特卡罗方法是反演模型参数、优化模拟结果和评估模拟结果不确定性的有效方法, 但今后仍需在惰性土壤碳滞留时间的估计、驱动数据和模型结构的不确定性分析、模型数据融合方法方面进行深入研究, 以进一步提高碳循环模拟的准确性。  相似文献
7.
超声调制生物介质中光子自相关性质研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文首次用Monte Carlo方法研究了超声调制生物介质中散射光子的时间自相关性质,讨论了超声参数、介质的散射系数和吸收系数对自相关函数的影响。正常生物组织和病变生物组织的自相关函数有明显的判别,超声调制自相关函数为光学医学诊断提供了一种新参考。  相似文献
8.
加性-显性-母体效应及GE互作效应遗传模型的模拟比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
运用蒙特卡罗方法比较了8个亲本正反应的加性-显性-母体效应的全模型及缩减模型,当σ^2M和σ^2ME存在时,检测各项遗传方差分量的功效高达97%以上,如何存在σ^2M和σ^2ME而缩减模型未包括这两项效应时,除显性效应以外的各项方差分量都被高估。对于加性-显性模型,如果忽略了基因型与环境互作,σ^2ε和σ^2A将被高估。当母体效应和基因型与环境互作被忽略时,将显著地增加遗传效应预测值的方差。  相似文献
9.
通过实地研究主要位于宜兴市域的区域乡村景观代表性样方,评价并阐明了人口密集的长江平原区乡村景观的结构、管理与土壤全氮、全磷密度和储量的关系.景观绘图是基于1m分辨率的IKONOS影像并采用生态立地分类及绘图标准,通过直接解译和实地检验对均质景观缀块进行分类和绘图;依据区域权重分层取样方法,在生态立地缀块中随机设定取样点进行土壤或底泥取样;通过自助法对12个样方重取样,用区域多变量最优化方法计算样方的区域权重,并结合不确定性分析模型评价区域土地利用/覆被、土壤全氮和全磷储量.结果表明:在85.24×103km2的长江平原区乡村景观面积范围内,0~30cm土壤全氮、全磷储量分别为29.87Tg N和 19.79Tg P.最大的5种土地利用/覆被的类型为水田、水产养殖、非渗漏性建筑用地、旱地1年生作物和闲置水域,占区域总面积的82.9%;其土壤全氮、全磷储量分别占区域总量的82.6%和80.8%.其中平原稻田面积为38.93×103km2,占总面积的45.5%;其0~30cm土壤全氮、全磷储量分别高达15.26Tg N和9.13Tg P,分别占总储量的51%和45%.揭示了人口密集的乡村景观中土地利用/覆被方式对区域土壤全氮、全磷的影响模式.这种在小尺度下对土地管理调查,土壤全氮、全磷及其它生态特征研究方法的精确度明显优于传统的基于30~1000m分辨率遥感影像的土地覆被研究.  相似文献
10.
从氨基酸序列预测蛋白质折叠速率   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
蛋白质折叠速率预测是当今生物物理学最具挑战性的课题之一.近年来,许多科研工作者开展了大量的研究工作来探索折叠速率的决定因素,许多参数和方法被相继提出.但氨基酸残基间的相互作用、氨基酸的序列顺序等信息对折叠速率的影响从未被提及.采用伪氨基酸组成的方法提取氨基酸的序列顺序信息,利用蒙特卡洛方法选择最佳特征因子,建立线性回归模型进行折叠速率预测.该方法能在不需要任何(显示)结构信息的情况下,直接从蛋白质的氨基酸序列出发对折叠速率进行预测.在Jackknife交互检验方法的验证下,对含有99个蛋白质的数据集,发现折叠速率的预测值与实验值有很好的相关性,相关系数能达到0.81,预测误差仅为2.54.这一精度明显优于其他基于序列的方法,充分说明蛋白质的序列顺序信息是影响蛋白质折叠速率的重要因素.  相似文献
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