基于生态效应的水稻籽粒蛋白质含量预测模型研究

在中国、日本、泰国不同生态环境下进行多品种籼型和粳型水稻(Oryza sativa)的区域种植试验,通过分析水稻籽粒蛋白质含量与纬度、海拔、抽穗后温度和太阳辐射等气候生态因子的相互关系,确立了影响水稻籽粒蛋白质积累的主要气候生态因子函数,并使用权重系数来进一步修订各气候生态因子对水稻籽粒蛋白质的作用,构建出基于生态效应(主要气候生态因子函数)的水稻籽粒蛋白质含量预测模型。利用不同年份、不同生态点、不同品种类型的试验资料对所建模型进行了检验,籼稻和粳稻籽粒蛋白质含量的预测误差RMSE平均分别为0.27%和0.24%;籼稻试验点和粳稻试验点的预测误差平均为0.25%和0.22%,表明模型总体上具有较好的预测性和实用性。     

羊草草原地上生物量的预测

采用数量化理论对羊草草原地上生物量进行了预测 ,建立了 2个数学预测模型。检验结果表明 ,地上生物量预测值与实测值的相关性显著 ,地上生物量的鲜重和干重的复相关系数分别达到了 0 97和 0 95。在影响羊草草原地上生物量的生态因素和植被特征因素中 ,按其对生物量形成的贡献大小 (以得分范围衡量 ) ,贡献最大的为测定生物量时前一个月的降雨量 ,其次为土壤全氮含量 ,再次为测定生物量时前一个月≥ 1 0℃的积温 ,小于这三个生态因子影响大小的因素依次为草群总盖度、草群平均高度和羊草种群生长状况。所建模型不但包含了生态因素对地上生物量的影响 ,而且也包含了植被特征因素对地上生物量的影响 ,为准确预测草地生物量提供了一条新途径     

水稻白背飞虱发生程度的长期预测模型

气象条件影响白背飞虱Sogatellafurcifera发生发展 ,根据海气相互作用原理 ,海温的变化会引起大气环流系统的变化 ,同样制约各地气象条件。作者将西太平洋海温作为长期预报因子 ,根据场相关分析方法 ,找出与水稻白背飞虱发生程度各指标相关的强信号海区 ,应用最优化相关处理技术 ,大大增加了虫情发生指标和海温之间的相关度 ,建立了水稻白背飞虱始见期、迁入虫量及第五 ( 2 )代虫量可靠的长期预测模型 ,模型均通过了α=0 0 1显著性水平 ,拟合及试报结果理想 ,预报模型切实可行 ,可以投入业务使用 ,此研究对虫害防治和水稻生产具有重要指导意义     

沙地云杉种群增长预测模型研究

 本文以沙地云杉种群的静态生命表、生殖力表为基础,运用Leslie种群增长模型,预测了小腾格里沙地白音敖包地区有代表性的藓类云杉林中云杉种群的动态增长过程,揭示了沙地云杉各龄级植株的动态规律。结果表明：沙地云杉为缓慢增长型种群;种群的净增殖率、内禀增长率及周限增长率较高,而种群的世代周期及加倍时间偏低;在50年内种群1年生幼苗的数量及种群的总数量表现出持续递增的趋势,且种群总数目的变化幅度较小。     

基于慢性阻塞性肺疾病患者呼吸功能锻炼行为影响因素的列线图风险模型构建与验证

摘要 目的：探究慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者呼吸功能锻炼行为影响因素,并构建列线图预测模型。方法：选取2021年3月至2023年3月我院COPD患者112例,根据呼吸功能锻炼行为情况分为低依从性组（n=68）和高依从性组（n=44）。采用单因素分析、多因素Logistic回归分析COPD患者呼吸功能锻炼行为低依从性的影响因素,构建预测模型,并采用受试者工作特征（ROC）分析模型预测价值。结果：年龄≥60岁、在职、无家庭支持、活动后呼吸困难、疾病不确定感高、运动自我效能低为COPD患者呼吸功能锻炼行为低依从性的独立危险因素（P<0.05）。年龄、在职、家庭支持、活动后呼吸困难、疾病不确定感、运动自我效能及列线图预测模型的曲线下面积（AUC）分别为0.645、0.645、0.717、0.600、0.660、0.672、0.908,预测模型对COPD患者呼吸功能锻炼低依从性的预测价值更高,当取截断值（cut-off）值为0.498时,其灵敏度为0.912,特异度为0.795。Bootstrap法（B=1000）内部验证显示,修正偏差后的预测曲线与理想线基本重合,一致性指数（C-index）为0.816,表明该模型的预测能力较好。决策曲线显示,阈值概率范围为0.01~0.92,净收益率>0。结论：年龄≥60岁、在职、无家庭支持、活动后呼吸困难、疾病不确定感高、运动自我效能低为COPD患者呼吸功能锻炼行为低依从性的独立危险因素。预测模型有助于评估锻炼依从性并制定干预措施。     

通过简单临床观察构建胸痛患者冠心病预测模型过程中的风险因素分析

目的:在具有胸痛症状的患者中构建冠心病预测模型。方法:选取疑诊冠心病的胸痛患者7981例,分为典型心绞痛组3636例、非典型心绞痛组3420例和非心绞痛性胸痛组925例,行冠状动脉造影最终确诊。对相关临床因素进行logistic多元回归分析并对危险因素进行组合得出危险积分。研究三组人群最终经冠脉造影确诊冠心病的正确诊断率。结果:(1)30-49岁至≧70岁典型心绞痛组、非典型心绞痛组、非心绞痛性胸痛组3组男性冠心病比例分别增加26.9%、36.3%及38.4%,3组女性分别33.5%、41.0%及43.3%,典型心绞痛、非典型心绞痛及非心绞痛性胸痛患者比例逐渐增加。(2)青年至老年典型心绞痛组、非典型心绞痛组及非心绞痛性胸痛组3组低危组冠心病发病率分别增加41.6%、增加57.3%及增加39.9%,高危组分别由增加15.8%、增加6.7%及增加33.3%。典型心绞痛组、非典型心绞痛组及非心绞痛性胸痛组3组危险积分由1分至6分冠心病发病率分别增加45.3%、52.6%及54.4%。(3)冠心病预测价值排序:在典型心绞痛分组中,男、女及不考虑性别情况预测值由78.5%至53.0%、64.4%至24.3%及72.5%至39.5%;在非典型心绞痛分组中,男、女及不考虑性别情况预测值由71.8%至37.0%、53.6%至27.8%及64.2%至32.9%;在非心绞痛性胸痛分组中,男、女及不考虑性别情况预测值由64.1%至50.0%、51.4%至35.0%及58.8%至43.2%。结论:随着年龄增加,胸痛症状越来越不典型。同一性别及胸痛特征分组中,同一危险分层及胸痛特征分组中,年龄增加冠心病可能性增加。同一性别及年龄段分组中,中年低危及高危,青年高危情况,胸痛症状越不典型冠心病可能性越小。同一危险积分分组中,胸痛症状越不典型则冠心病可能性越小。同一年龄段及胸痛特征分组中,男性冠心病概率大于女性,高危比低危人群冠心病可能性增加。同一胸痛特征分组中,危险积分得分越?     

大鳍鳠鱼体能量密度及其预测模型

于2000年11月至2001年10月由嘉陵江收集野生大鳍鳠成鱼100尾,其中冬季(12月)、春季(3月)、繁殖前(6月)、繁殖后(8月)、秋季(10月)雌雄各10尾。测定了这10个样本的鱼体能量密度及生化组成。统计分析结果表明：鱼体各生化成分含量,能量密度的性别间差异在各个季度均不显。在雌性群体中,秋季样本的蛋白质含量(16．23％),脂肪含量(5．84％),干物质含量(26．67％)和能量密度(6．14kJ／g)显高于其余各样本的相应指标。春季样本中鱼体脂肪含量和能量密度最低(2．39％,4．55kJ／g)。在雄性群体中,秋季样本的蛋白质含量(16．34％)与能量密度(5．85kJ／g)最高;春季样本中脂肪含量(1．3l％)、干物质含量(22．49％)、能量密度(4．16k．J／g)最低。各样本能量密度均分别与干物质和脂肪含量呈显的直线相关关系。通过协方差分析,将雌性群体中冬季、春季、秋季以及繁殖后样本共4个样本的能量密度与干物质含量的公共回归方程作为以干物质含量(D)预测大鳍鳠雌性群体在非繁殖期能量密度(E)的预测模型：E=-5．573 0．437D;将繁殖前雌性样本的能量密度与干物质含量的回归方程作为预测大鳍鳠雌性群体在繁殖期的能量密度的预测模型：E=-0．605 0．250D;将冬季、春季、秋季以及繁殖后雄性4个样本的能量密度与干物质含量的公共回归方程作为预测大鳍鳠雄性群体在非繁殖期的能量密度的预测模型：E=-6．046 0．456D;将繁殖前雄性样本的能量密度与干物质含量回归方程作为预测大鳍鳠雄性群体在繁殖期的能量密度的预测模型：E=-3．64 0．366D。     

谷氨酸棒杆菌发酵过程中亮氨酸浓度近红外模型的建立

目的:建立谷氨酸棒杆菌发酵过程中亮氨酸浓度近红外模型,为实现谷氨酸棒杆菌发酵生产亮氨酸的发酵过程自动化控制提供理论基础和实践依据。方法:首先在5 L发酵罐中进行亮氨酸发酵,每隔一段时间采集发酵液样品,用高效液相色谱精确分析各样品中的亮氨酸实际浓度,再利用近红外分析仪和相关软件,对各样品进行近红外光谱扫描分析,并通过近红外光谱分析软件进行数据处理,建立谷氨酸棒杆菌发酵过程中亮氨酸浓度的近红外预测模型,最后通过外部检验方法检验模型的准确性。结果:结合偏最小二乘法,在波长为9043.3~7489.1 cm-1、减去一条直线作为光谱预处理的条件下,获得谷氨酸棒杆菌发酵过程中亮氨酸浓度最优近红外预测模型。该模型交叉验证误差均方根(RMSECV)、决定系数(R2)以及剩余预测偏差(RPD)分别为1.29 g/L、0.977和4.55。结论:经过验证,该模型的准确性和可靠性较强,实际值与预测值之间的误差较小,能够较好地检测发酵过程中的亮氨酸浓度。     

基于随机森林算法的中国西南地区林火发生预测模型构建及驱动因子

林火直接破坏森林资源,改变森林的结构与功能,影响局地甚至全球气候状况并威胁人类生命和财产安全,在气候变暖背景下林火将更加频发,因此开展林火预测/预报研究至关重要。利用MODIS （Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer）的温度异常/火产品（MOD14A1）获取逐日林火数据,分析了2001-2018年中国西南地区林火时空分布特征;采用随机森林算法,综合考虑气象、地形、可燃物状况及植被等林火驱动因子,构建了中国西南地区干、湿季林火发生预测模型,系统分析了西南地区干湿季林火发生的主要驱动因子。结果表明：（1）中国西南地区林火主要集中分布于云南大部、四川西南部及贵州南部地区,并呈集聚分布特征;林火多发于干季,占林火发生总次数的96.5%,年林火发生次数呈阶段性变化特征,2001-2014年呈现显著增加趋势,随后表现为不显著减少趋势;（2）构建的干、湿季林火发生预测模型能较准确地模拟林火发生状况：训练期模型准确率分别处于82.94%-83.99%与85.12%-90.31%之间,AUC （Area Under Curve）值分别处于0.908-0.914与0.922-0.965之间;测试期模型准确率分别为79.73%和83.27%,AUC值分别为0.886和0.855;（3）海拔是西南地区林火发生最关键的限制因子,林火多集中于中海拔区,而在低海拔和高海拔地区林火不易发生,这与人类活动密切相关。当日的气象条件是干季林火发生次重要的驱动因子,可燃物的温湿度状况则是湿季林火发生次重要的驱动因子。FWI系统指标（Fire Weather Index）在西南地区有较好的适用性且对于区域干湿季林火发生均有重要的影响,因此在西南地区林火预测/预报工作中有必要引入FWI系统指标。     

分子标记遗传效应预测杂交水稻产量性状

选用13个水稻不育系和19个恢复系按NCⅡ设计配制两套不完全双列杂交组合151个,2005年分别在重庆和泸州种植,结合AFLP和SSR标记位点的遗传效应,预测7个产量性状值。用两套组合F1产量性状对标记多态性位点进行筛选,获得阳性位点和增效位点及其加性和(或)显性效应值,通过逐步回归构建分子标记遗传效应预测产量性状模型,并对不同亲本组合(套间预测)及固定亲本组合产量性状进行了预测。结果表明:(1)阳性和增效位点进行套间预测的效果,绝大多数不理想(预测值与实际值的相关系数为-0.55~0.45),且预测效果不稳定;(2)阳性和增效位点对第二套固定亲本组合的预测效果相近,均优于套间预测,其中对固定恢复系组合的预测好于对固定不育系;(3)对固定亲本组合大部分产量性状的预测达到较理想水平,其中增效位点对固定不育系组合结实率、固定恢复系组合有效穗数、阳性位点对固定恢复系组合穗着粒数、单穗重的预测在0.6以上。用分子标记遗传效应预测产量性状,只需少数标记,应用方便,特别是对水稻育种亲本选配具有重要指导意义。