水文过程的基流分割方法研究进展

基流分割研究是水文学、生态水文学研究的重点和难点之一,一直以来在其概念与方法上都缺乏统一的标准.本文详细介绍了基于不同基流组成定义的基流分割理论,并分析了各基流分割方法的发展历程.对不同分割方法进行对比发现：直接分割法简单、适用,却有任意性;水量平衡法实施起来困难,但符合水文规律;时间序列分析法和同位素法能克服手工图解分割方法的主观性和随意性,可以快速有效地得到连续基流过程.近年来,水文模拟、数字滤波、同位素法成为基流分割的主要方法.     

游动分割窗技术在生态交错带定量判定中的应用:以四川巴郎山岷江冷杉林线为例

以样带上样方间的距离系数为指标 ,采用游动分割窗技术辨析了岷江冷杉 (Abiesfaxoniana)林线附近交错带的位置和宽度。结果表明 ,Bray_Curtis距离、相对欧氏距离、弦距离与平方欧氏距离的峰值和峰宽具有很好的重合性 ,上述距离系数均能作为判定林线交错带群落的边界和宽度的优良指标 ,其中 ,平方欧氏距离更能直观和准确地反映交错带植被的变异。样带上距离系数的峰值区和峰宽对生态交错带的位置和宽度有较为敏感的指示意义 ,游动分割窗技术是交错带判定和群落划分的有效方法。     

超声引导下胸横肌平面阻滞的临床应用

胸横肌平面阻滞是一种将局麻药单次注射于肋间肌和胸横肌平面之间的神经阻滞技术,阻滞范围为前胸壁。超声引导的胸横肌平面阻滞能提高操作的精准度和成功率,降低并发症,能为前胸壁手术提供一个可行的多模式镇痛方案。目前,超声引导的胸横肌平面阻滞主要应用于心胸、乳腺等各类前胸壁操作或手术的围术期多模式镇痛。本文将从胸横肌平面阻滞的定义、用法、用量、临床应用及相关并发症等方面进行阐述,以期为该技术在更多外科手术围术期多模式镇痛的临床应用提供参考。     

基于无人机影像与面向对象-深度学习的滨海湿地植物物种分类

明确滨海湿地植物物种类型及其分布状况是实现滨海湿地精细化生物多样性监测的基础,对于滨海湿地的保护管理与生态可持续发展均具有重要意义。本研究以无人机可见光遥感影像为基础数据源,在定量分析最优分割尺度与最优分类特征组合的基础上,应用面向对象-U-net深度学习方法对闽江河口湿地植物物种类型进行分类,并与K最近邻、决策树、随机森林和贝叶斯分类方法进行精度对比分析,以期为滨海湿地植物物种遥感精细分类与生物多样性保护管理提供方法借鉴与科学参考。研究结果表明,利用面向对象-U-net深度学习方法提取不同滨海湿地植物物种类型的分类精度可达95.67%,总体精度较其他分类方法提高6.67%–13.67%, Kappa系数提高0.12–0.31,且分类整体性好。此外,实现植物物种光谱特征、形状特征、纹理特征与高度特征的最优特征选择对于有效提高湿地植物物种信息分类精度具有重要作用,应用最优分割尺度实现影像分割可提高整体分类效率。     

基于多尺度分割和决策树算法的山区遥感影像变化检测方法——以四川攀西地区为例

山区遥感影像变化检测面临地形效应明显、空间异质性高等不利因素的影响,构建适用于复杂地形条件的变化检测方法一直是遥感应用研究的难点。在对影像进行多尺度分割的基础上,构建对象的多种光谱、形状及地形特征,将地形阴影、物候等造成的虚假变化当作"未变化"训练样本,利用决策树算法自动提取检测规则,建立复杂地形条件下面向对象的遥感影像变化检测方法,并将该方法用于四川攀西山区1989年和2009年TM影像的检测试验,最后对方法的不足和改进措施进行了讨论。主要结论包括:(1)文中构建的方法能够有效减弱山区复杂地形条件对遥感影像变化检测的不利影响,采用地面调查数据和分层随机采样的总体验证精度为93.57%,Kappa系数为0.8706。(2)C5.0决策树算法对于只有"变化"和"未变化"两种类别且同类间训练样本高度异质化的影像分类仍能取得较好的效果,具有较好的鲁棒性和适应能力。通过将地形、物候等引起的虚假变化当作"未变化"训练样本可以有效提高检测精度。(3)光谱特征仍是TM影像遥感分析的主要信息源,影像间NDVI的差值对于植被覆盖区域土地覆盖格局变化的检测具有良好的表征作用。(4)攀西地区1989—2009年间土地覆盖格局变化明显且与人类活动关系密切,典型的驱动方式包括退耕还林(草)工程、水利工程建设和矿山开采等。共检测出变化面积740.2km2,占影像总面积的2.49%。     

云南哀牢山徐家坝常绿阔叶林的鸟类取食集团

2006年3-4月,采用无距离估计样线法对云南哀牢山徐家坝中山湿性常绿阔叶林中的鸟类群落做了直接观察,观察到鸟类取食行为14 345次只.运片j聚类分析,依据鸟类的栖息取食行为格局将62种鸟划分为11个取食集团:(G1)地面拾取集团、(G2)地面扒取集团、(G3)树冠层飞取/拾取集团、(G4)树冠层飞取集团、(G5)树干层探取集团、(G6)灌层竹秆探取集团、(G7)树干粗枝搜寻集团、(G8)树冠层粗枝搜寻集团、(G9)树冠层拾取集团、(G10)灌丛下层叶层/树干/地面拾取集团、(G11)灌层拾取集团.结果表明,由于各个集团在栖息基层、取食基层及取食方式上的分离,使各集团分割了该地区的取食空间和食物资源;而集团内部的各个种间主要通过对取食高度的划分,使得集团内部的取食空『白j和食物资源得到了更深层次的利用,使种间竞争减至最小.其结果还表明,鸟类取食集团的数量和结构因不同的植被类型而异,顶级群落中包含的鸟类种类更多,各个种间的生态位分化也更为细致.     

冷冻电镜密度图可视化软件VAT4M

基于冷冻电镜三维密度图的特征分析,研究开发了冷冻电镜密度图可视化软件VAT4M(Visual Analysis Tools for Macro-Molecule Map and Model),实现了对三维冷冻电镜密度图的可视化分析,其主要功能包括密度图和分子模型的可视化、密度图的分割和晶体结构在密度图中的匹配。在可视化方面,在实现等值面可视化方法的同时还实现了体绘制可视化模式。对于结构分析,VAT4M提供了自动分割工具,和所见即所得的分割浏览器。同时,VAT4M还提供了极值吸收法与梯度法相结合的自动匹配方法,而且,对于具有对称性的密度图,可根据一个亚基的匹配结果,迅速得到其准原子模型。最后给出了若干应用实例。实验表明,本平台对冷冻电镜密度数据具有良好的可视与分析功能。     

基于Snake模型的医学图像分割

基于Snake模型的图像分割技术是近年来图像处理领域的研究热点之一。Snake模型承载上层先验知识并融合了图像的底层特征,针对医学图像的特殊性,能有效地应用于医学图像的分割中。本文对各种基于Snake模型的改进算法和进化模型进行了研究,并重点梳理了最新的研究成果,以利于把握基于Snake模型的医学图像分割方法的脉络和发展方向。     

甘蓝型油菜×蓝花子杂种F1代继代60代后的PMC的细胞学观察

本文对甘蓝型油菜×蓝花子杂种Ｆ１继代６０代后的ＰＭＣ１）的细胞学进行了观察。结果表明：继代６０代后的该杂种再生植株的细胞组成较复杂,减数分裂存在多种类型。其中,中期Ｉ的完全不配对类型占４８．０％,后期Ｉ的１８—１８的染色体组分割极具特色。     

白菜型油菜与蓝花子杂交的初步研究

通过胚胎培养,成功地获得了白菜型油菜（Ｂｒａｓｉｃａｃａｍｐｅｓｔｒｉｓ）与蓝花子（ＲａｐｈａｎｕｓｓａｔｉｖｕｓＬｖａｒｒａｐｈａｎｉｓｔｒｏｉｄｅｓＭａｋｉｎｏ）的属间杂种。该杂种具有两种类型;一种为大花类型,一种为小花类型。对它们进行花粉母细胞减数分裂的观察结果表明：小花类型为未加倍的杂种ＭＩ,存在１９个未配对染色体,大花类型为加倍或部分加倍杂种,加倍类型ＭＩ,１９个二价体排列在赤道板上;部分加倍类型ＡＩ,具有１０－１０－９的染色体组分割现象。大花类型具有可育性;它能够产生很多ｎ＝１９及ｎ＝９、ｎ＝１０的正常配子。染色体组分割能够产生倍半二倍体,它能用来研究染色体的功能和开展染色体工程。