北京东灵山地区植物群落多样性研究 Ⅵ.几种类型植物群落物种数目的估计

采用经验贝叶斯方法、非参数方法（刀切法和自助法）和种－面积曲线外推方法对北京东灵山地区５种类型植物群落的物种数目进行了估计,考察了这些方法的估计行为,从中得出如下结论：（１）只要抽样强度不是很小,经验贝叶斯方法就能给出群落物种数目很好的估计,但与非参数方法相比,其估计的标准差较大;（２）在适当的抽样强度下,非参数方法也能给出群落物种数目很好的估计。如果抽样强度过低,则估计值也偏低;相反,如果抽样强度过高,则估计值也偏高。但在各种抽样强度下,非参数方法估计的标准差都比经验贝叶斯方法的小;（３）种－面积曲线２、３、４、５、６可以给出群落物种数目较好的估计,曲线１的估计值偏高,而曲线７、８、９、１０的估计值则偏低;（４）经过几种方法的综合比较,可以对群落１、２、３、４、５的各层及整个群落的物种数目分别做出如下估计;乔木层１６、１９、２１、１２、１６,灌木层１３、１５、２１、１４、２１,草本层４９、４６、５４、８２、５５,整个群落７９、８０、９６、１０７、９２。     

生物群落多样性的测度方法 V.生物群落物种数目的估计方法

群落的物种数目,即物种丰富度,是最古老、同时也是最基本的一个多样性概念,从对它的估计中可以得到关于物种灭绝速率方面的信息,这对生物多样性保护是非常重要的。已经提出了很多方法来估计群落中的物种数目,这些方法可以分为两大类,即基于理论抽样的方法和基于数据分析的方法。前者包括经典估计方法和贝叶斯估计方法;后者包括对数正态分布的积分方法、再抽样方法和种－面积曲线的外推方法。发现：（１）有些方法适用于动物群落,如大多数基于理论抽样的方法;有些方法则适用于植物群落,如大多数基于数据分析的方法;（２）这些方法还没有经过全面而系统地比较;（３）还没有一个普遍认为比较好的方法。因此,建议采用野外调查与模拟研究相结合的方法对各种估计方法进行系统地评价。     

2030年中国成年居民畜肉摄入量预测

目的：预测2030年中国成年居民的畜肉平均摄入量。方法：以2000—2018年7轮分城镇和农村中国健康与营养调查（CHNS）中20岁及以上成年居民畜肉平均摄入量数据为基础,比较ARIMA、灰色模型和趋势外推法3种模型的精度,并对2030年我国成年居民畜肉摄入量进行预测。结果：城镇居民畜肉平均摄入量的拟合预测中,ARIMA模型的拟合精度和预测精度均优于趋势外推法和灰色模型。农村居民畜肉平均摄入量的预测,ARIMA模型的拟合精度优于趋势外推法和灰色模型;预测精度则为第二,略低于灰色模型,综合拟合精度和预测精度,ARIMA模型优于其他2种模型。ARIMA模型预测到2030年城镇居民和农村居民的畜肉平均摄入量将分别达到131.0、130.6 g/d,比2018年分别增加37.2%、43.5%,将高于膳食指南推荐量。结论：ARIMA模型对畜肉摄入量的长期预测效果最理想。依据预测结果,需采取措施引导居民适量摄入畜肉,以达到平衡膳食的目标。     

低频电流场颅内异物检测技术重建算法的研究

电磁场数值计算方法可用于检测颅内异物。使用的重建算法有拟牛顿法、Bulirsch-Stoer外推法、局部加速收敛法。这些算法对改善重建计算的精度起着至关重要的作用。最后,仿真计算说明算法是有效的。