2SUR回归模型系数估计的优良性比较

对于2SUR回归模型的参数估计问题,给出了一些一般均方误差矩阵比较结果,据此提出了一类线性估计和一类基于离差阵广义非限定估计的非线性两步估计,并获得了该两步估计类的一些有限样本性质。     

非正态分布预测模型误差的估计

提出了模型预测误差在其分布为非正态分布时的区间估计方法,研究了模型预测误差的估计问题,给出了应用实例.     

度量误差对模型参数估计值的影响及参数估计方法的比较研究

基于模型V=aDb,首先在Matlab下用模拟实验的方法,研究了度量误差对模型参数估计的影响,结果表明:当V的误差固定而D的误差不断增大时,用通常最小二乘法对模型进行参数估计,参数a的估计值不断增大,参数b的估计值不断减小,参数估计值随着 D的度量误差的增大越来越远离参数真实值;然后对消除度量误差影响的参数估计方法进行研究,分别用回归校准法、模拟外推法和度量误差模型方法对V和D都有度量误差的数据进行参数估计,结果表明:回归校准法、模拟外推法和度量误差模型方法都能得到参数的无偏估计,克服了用通常最小二乘法进行估计造成的参数估计的系统偏差,结果进一步表明度量误差模型方法优于回归校准法和模拟外推法．     

基于多端元光谱分解的干旱区植被覆盖度遥感反演

植被覆盖度是评价陆地生态系统状况与土地荒漠化程度的重要指标.利用环境一号(HJ-1)小卫星上搭载的新型高光谱传感器HSI获取的数据,通过纯净像元指数和端元平均均方根误差相结合的方法提取合适的端元光谱,然后基于多端元混合像元分解(MESMA)模型,反演了新疆石河子地区的植被覆盖度(FVC).通过与线性光谱分解(LSMA)模型反演结果以及地面样方数据进行比较,对HJ-1/HSI数据反演结果进行精度评价与光谱验证.结果表明:MESMA模型能对不同的像元选取不同端元组合,更接近实际情况,比LSMA模型能更好地提取植被覆盖度信息;与LSMA模型相比,MESMA模型反演的FVC值与地面实测数据的相关系数从0.766提高到0.838,均方根误差从0.375减少到0.196.     

塔里木河下游河水漫溢后胡杨幼苗分布格局初探

采用最近邻体法,将Clark-Evans指数作为度量胡杨幼苗分布格局的指标,并用标准正态分布检验实际CE指数值偏离1的显著性,分析塔里木河下游河水漫溢后胡杨幼苗的分布格局。结果表明:(1)在3m×3m的样方尺度上,河水漫溢后0～1年和1～2年的胡杨幼苗呈聚集分布,漫溢后2～3年的胡杨幼苗呈均匀分布,漫溢后4～5年和5～7年的胡杨幼苗呈随机分布。(2)在3m×3m的样方尺度上,随着胡杨幼苗年龄的增长,胡杨幼苗的空间分布格局由聚集分布转变为均匀分布,最终呈现为随机分布的格局。(3)在2m×2m至10m×10m的样方尺度上,漫溢后5～7年的胡杨幼苗空间分布格局均表现为随机分布。(4)标准正态分布检验结果显示,各个尺度上胡杨幼苗的CE值与理论值1之间的偏离均不显著,说明随着尺度的增大,胡杨幼苗的空间分布格局并没有发生显著变化,始终呈现出随机分布的格局。     

落叶收集法测定叶面积指数的快速取样方法

叶面积指数(LAI)是植被冠层结构的一个重要参数,它不仅是许多生态和气候模型的重要输入变量,而且是生态系统动态变化监测的一个重要指标。LAI可通过各种间接和直接的手段来观测,而间接观测的LAI值常常需要直接的观测数据来校验。落叶收集法是一种广泛使用的直接观测LAI的方法,过去的研究还未发现有涉及落叶收集的取样技术及其观测精度的内容。对长白山和北京地区落叶阔叶林的落叶进行了3a的观测,每年一次性收集落叶样品分析,研究结果表明:①不同层次落叶的含水量差异巨大,且落叶含水量的日变化明显。上下层落叶的含水量绝对值差异高达10%以上,日变化绝对值差异高达20%以上。因此,在野外收集落叶样本时,为减小落叶含水量变化所导致的LAI观测误差,应从上到下直到地面进行取样,且尽可能多地收集落叶样本。②在落叶阔叶人工林和天然林里,无论样地的大小(1hm2或30m×30m样地),无论取样单元的大小(1m2或25m2分辨率),林内的LAI分布很不均匀,LAI介于0-15.5(1m2分辨率的1hm2样地)或者2.6-9.1(25m2分辨率的30m×30m样地)。③要准确测定落叶林的LAI,收集落叶的样地面积越大越好,且尽量选择地势平坦的样地。对于1hm2或者30m×30m大小的样地,可随机布设一个10m×10m的小样地来观测,精度分别可达85%、80%。④10m×10m小样地的LAI观测,可将其分为4个相邻的5m×5m小样进行取样。对每个5m×5m小样,快速的取样方法是:Ⅰ.随机布设6个1m2取样,这样取样可以保证在99%概率水平上,100m2、30m×30m和1hm2样地的LAI观测精度分别为90%、75%、70%左右。Ⅱ.随机布设11个1m2取样。可以保证在99%概率水平上,100m2、30m×30m和1hm2样地的LAI观测精度分别为94%、80%、75%左右。     

反相高效液相色谱法测定黄芪和黄芪毛状根中大极性异黄酮成分的含量

本文用RP-HPLC法测定了黄芪和黄芪毛状根中四种大极性异黄酮成分,同时比较了硅胶处理法和溶剂萃取法制备样品对含量测定的影响.结果显示:对于极性较大的化合物用前法更精确、可靠、快速、误差小,将为生产工艺提供质量检测的可靠依据.色谱柱采用大连化学物理研究所的YMG C_(18)柱(250mm×4.6mmID;10μm)流动相为:①MeOH:MeCN:H_2O=40:5:60,②MeOH:MeCN:H_2O=28:5:67,流速为1.0ml/min,检测波长:230nm.     

氯霉素酶联免疫检测方法的研究

通过活化琥珀氯霉素的羧基使其与蛋白联结合成了免疫抗原 ,并制备了氯霉素的多克隆抗体 ,建立了氯霉素直接竞争酶联免疫检测方法 ,检测时间在 1h之内。抗体的ELISA效价达 3.2× 10 5以上 ,I50 为 12 .9ng ml,检测范围为 0 .2 4ng ml- 6 78.8ng ml。抗体与琥珀氯霉素的交叉反应率为 174 .5 4 % ,与其它抗生素的交叉反应率均小于 0 .0 1%。牛奶样品中平均添加回收率为10 6 .5 6 %。所建立的氯霉素酶联免疫检测方法达到了我国牛奶氯霉素残留限量 0 .2 5ng ml的要求 ,为国产的商品化氯霉素酶免疫检测试剂盒的研制奠定了基础     

籼稻品质分析的近红外光谱模型建立及其应用研究

为了满足籼稻品质快速分析的需求,本研究利用籼稻精米粉近红外光谱建立了直链淀粉含量、蛋白质含量、碱消值、垩白度的回归预测模型.结果表明,本研究提供的预测模型具有良好的测定效果,用偏最小二乘法(PLS)获得的籼稻精米粉直链淀粉含量、蛋白质含量、碱消值、垩白度的回归模型和交叉验证显示最优校正决定系数(R~2)和交叉检验均方误差(RMSECV)分别为0.9561、1.55,0.9510、0.258,0.9076、0.283,0.9014、4.14.说明所建的近红外光谱预测模型具有实用价值.     

删失数据下的非参数分位回归

本文结合分位回归方法与非参数模型,对删失数据下的非参数分位回归模型的估计方法以及算法进行研究,运用质量再分配加权思想(Redistribution-of-Mass)将删失参数模型的估计方法推广到非参数领域,同时,出于充分利用数据信息的考虑,本文综合逆概率加权和质量再分配加权思想,在估计过程中采用这两类权数,提出了一种新的局部综合加权估计.通过蒙特卡洛模拟可知,在固定删失情形下,无论有无异方差存在,质量再分配加权估计有显著的优势;而在随机删失情形下,逆概率与质量再分配综合加权估计效果最好,进而验证了本文提出的估计方法的有效性和合理性.最后本文将各估计方法应用于实际数据中,实证分析的结果进一步展示了所提出估计方法的合理性.     

基于Sentinel-1和Sentinel-2A的西小山林场平均树高估测

森林资源调查对于我国森林生态系统可持续发展具有重要意义,森林平均高度是森林资源调查的主要结构参数,也是获取难度最大的关键参数之一。为探究联合主被动遥感技术在估测森林平均高度方面的潜力,本研究以吉林省临江市西小山林场为研究区,利用Sentinel-1 SAR和Sentinel-2A数据,通过提取Sentinel-1的2个后向散射系数、8个纹理信息,以及Sentinel-2A的10个光谱波段及其纹理信息和11个植被指数,采用多元线性回归方法分别建立基于上述变量以及融合4类变量的5组平均树高估算模型,并评估各变量对反演精度的影响。结果表明: 单一数据源变量中,基于Sentinel-2A光谱波段提取的纹理信息建模效果较好,能够作为估算森林平均高度的有效数据;融合4类变量的森林平均高度估算模型最优,R²达0.56、留一交叉验证均方根误差为2.92 m、相对留一交叉验证均方根误差为21.5%。基于Sentinel-1与Sentinel-2A特征变量的平均树高模型能够提高森林高度的估算精度,可用于区域森林平均高度估测和制图。     

一种多元非线性度量误差模型的参数估计及算法

本文讨论多元函数关系度量误差模型中参数的一种估计方法及算法的实现．     

NEE观测误差分布类型对陆地生态系统机理模型参数估计的影响——以长白山温带阔叶红松林为例

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.     

后河自然保护区珍稀植物群落谱系结构的时空变化

群落中所有物种对的亲缘关系程度构成群落的谱系结构。研究群落的谱系结构可以有效地揭示环境过滤、竞争排斥、中性过程三大生态过程对群落构建的相对重要性。本文以湖北后河自然保护区1hm。固定样地的珍稀植物群落为研究对象,分别研究了5m×5m、10m×10m、20m×20m、30m×30m、40m×40m、50m×50m6个空间尺度和在10m×10m、20m×20m、30m×30m、40m×40m、50m×50m5个空间尺度下5cm≤DBH〈10cm、10cm≤DBH〈15cm、15cm≤DBH〈20cm、DBH≥20cm4个径级对亚热带常绿落叶阔叶混交林群落谱系结构的影响。结果发现：随着空间尺度的增加,谱系结构逐渐趋向聚集。随着径级的增大,群落谱系聚集程度越来越小。但当DBHI〉20cm时,群落谱系聚集度较高。在25m。的尺度上群落谱系结构表现为随机,而在100m^2及更大的尺度上群落谱系结构都表现为聚集,说明在亚热带常绿阔叶落叶混交林的群落构建过程中,小尺度上中性过程可能起主导作用,而大尺度上生态位过程可能更重要。     

EV71病毒核酸快速检测方法的比较

PCR方法检测肠道病毒71型(EV71)的分子诊断技术十分快速敏感。目前已有多篇文献报道了不同的检测EV71的PCR方法,但对不同方法检测结果的比较还少有报道。本研究将检测肠道病毒通用5’UTR基因的3种定量PCR(rRT-PCR)方法和1种普通PCR(cRT-PCR)方法和特异性检测EV71的2种rRT-PCR和1种cRT-PCR方法进行特异性和敏感性比较评估。所有试验方法都有较好的特异性,无交叉反应。核酸最低检测限值为从8.19×101～8.19×105个拷贝,rRT-PCR比cRT-PCR更敏感。所有的rRT-PCR方法检测50份临床标本时都较敏感。     

非正态验证性因子分析在基因整体效应中的应用

针对SNPs数据不服从正态分布的情况,拟采用S-B测度调整估计方法拟合验证性因子模型,进行SNPs整体效应和关联性分析。用GAWl7提供的SNPs数据进行实例分析。本研究随机选取2号染色体上,分布在6个基因之中的13个SNPs作为研究对象,对选取的6个基因做潜变量得分,然后对基因和疾病感染做检验。结果显示：X^2／妒最大似然估计方法的卡方自由度比为3．59,S-B测度调整估计方法的卡方自由度比X^2／df为2．89,最大似然估计方法的RMSEA为0．061,S-B测度调整估计方法的RMSEA为0．052。6个基因对该感染都有影响．由此得出结论,在处理SNPs数据时,使用S-B测度调整估计能得到更好的拟合模型。可以推测这6个基因下的13个SNP位点可能是感染的致病位点。     

基于NIRS法快速检测荞麦蛋白质与淀粉含量的研究

为建立近红外光谱技术测定荞麦蛋白质与淀粉含量的方法,本研究以217份荞麦样品为试验材料,采用最小二乘回归预测和交叉验证构建近红外预测模型。分析表明:前处理采用多元散射校正法(MSC),维数(Rank)分别为5和5,光谱区间6803.9~6094.2/cm所建立的荞麦蛋白质与淀粉含量模型的预测效果较好,其决定系数(R~2)分别为0.9481和0.9167,交叉验证均方根(RMSECV)分别为0.68和2.08,相对分析误差(RPD)分别为4.39和3.46,均大于3.0,外部验证相关系数均大于0.96。本试验所建立的蛋白质与淀粉含量近红外预测模型具有较高的准确度和稳健性,可用于荞麦品质的快速测定。     

重组人红细胞生成素单克隆抗体的制备

本文应用常规淋巴细胞杂交瘤技术制备了4株能稳定分泌抗人重组红细胞生成素(rHuEPO)单克隆抗体(McAb)的小鼠杂交瘤细胞系:BⅡ1B5、DⅡ6B9、MⅡ1H4、GⅠ3E7,用鼠单克隆抗体分型试剂盒鉴定,其分泌的McAb的类型分别是:IgM、IgM、IgG1和IgG2a。间接ELISA法测定细胞上清的效价为1×10~(-2)～1.25×10~(-1),腹水效价为1×10~(?)～1×10~(?)。培养上清经ELISA鉴定,与IL-2、GM-CSF、IFN-α等细胞因子均无交叉反应。只与rHuEPO特异性结合。     

艾比湖湿地自然保护区8个乔灌木种群空间分布格局分析

在划定面积5 m×5 m和10 m×10 m样方的基础上,运用方差比率(VR)法及负二项参数(K)、扩散系数(C)、平均拥挤度(m·)和Cassie指标(CA)对新疆艾比湖湿地自然保护区8个乔灌木种群的种间关联性及空间分布格局进行了研究.结果表明,在面积5 m×5 m的样方内,胡杨(Populus euphratica Oliv.)、枇杷柴[Reaumuria songarica (Pall.)Maxim.]、盐节木[Halocnemum strobilaceum (Pall.)M. Bieb.]、白梭梭(Haloxylon persicum Bunge ex Boiss. et Buhse)、多枝柽柳(Tamarix ramosissima Ledeb.)、盐豆木[Halimodendron halodendron (Pall.)Voss]、盐穗木(Halostachys caspica C. A. Mey. ex Schrenk)和梭梭[Haloxylon ammodendron (C. A. Mey.)Bunge]8个种群总体联结性为显著正关联,种群间很少存在对资源的竞争;K值、C值和CA值的分析结果均表明胡杨、枇杷柴、盐节木、白梭梭、盐豆木和盐穗木种群的空间分布格局为聚集分布,多枝柽柳种群为均匀分布,梭梭种群为随机分布,但仅枇杷柴和盐节木种群为极显著的聚集分布.在面积10 m×10 m的样方内,8个乔灌木种群的总体联结性为不显著的负关联,显示种群间存在对资源的竞争,但稳定共存;8个乔灌木种群的空间分布格局均为极显著的聚集分布.随样方面积从5 m×5 m扩大至10 m×10 m,8个乔灌木种群m·的排序位置发生了改变,显示种间竞争能力和种内自疏能力发生变化,其中,枇杷柴、盐穗木和梭梭的总体表现较强,多枝柽柳最差.研究结果显示,在进行艾比湖湿地自然保护区种群空间分布格局的研究中,采用面积10 m×10 m的样方较为适宜.     

DNA4mcEL：基于核苷酸信息特征计算分析与预测

N⁴-甲基胞嘧啶(N4-methylcytosine, 4mC)是一种重要的表观遗传修饰,在DNA的修复、表达和复制中发挥重要作用。准确鉴定4mC位点有助于深入研究其生物学功能和机制,由于4mC位点的实验鉴定即耗时又昂贵,特别是考虑到基因序列的快速积累,迫切需要补充有效的计算方法。因此,提供一个快速、准确的4mC位点在线预测平台十分必要。目前,还未见对构建必要的预测模型所需的不同特征的机器学习（machine learning, ML）方法进行全面的分析和评估。我们构建多组特征集,并且采用5种ML方法（如随机森林,支持向量机,集成学习等）,提出一种称为“DNA4mcEL”的预测方法。在随机10折交叉验证测试下与现有的预测器相比,DNA4mcEL预测C. elegans、D. melanogaster、A. thaliana、E. coli、G. subterraneus、G. pickeringii 6个物种的精度均有提高。基于本方法的预测器DNA4mcEL在这项任务中显著优于现有的预测器。我们希望通过这个综合调查和建立更准确模型的策略,可以作为激发N⁴-甲基胞嘧啶预测计算方法未来发展的有用指南,加快新N⁴-甲基胞嘧啶的发现。DNA4mcEL的独立版本可以从https://github.com/kukuky00/DNA4mcEL.git免费获得。