生态保护政策对岷江上游地区土地利用/覆被的影响

采用CLUE-S模型模拟方法,对基于历史发展趋势以及“天然林保护工程”和“退耕还林还草工程”政策下2000-2020年间岷江上游地区土地利用/覆被变化进行了预案分析.结果表明：2000-2020年间,按历史发展趋势,作为研究区景观基质的林地面积将不断减少,而灌木林地和草地面积将不断增加,景观破碎化程度将不断加剧;“天然林保护工程”和“退耕还林还草工程”能够有效增加研究区林地面积,并使草地面积不断下降,同时能够扭转景观破碎化趋势,使景观格局向着更加优化的方向发展.     

基于大尺度因子的小麦白粉病长期预测模型

根据1971—2008年全国小麦白粉病发生面积资料、1970—2008年大气环流特征量逐月资料及1970—2008年太平洋海温逐月资料,通过因子膨化、空间拓扑分析组合大气环流、海温因子,采用最优化处理、相关分析、相关稳定性检验、因子独立性检验等方法,筛选对小麦白粉病影响稳定、显著、独立的大气、海温因子,分别构建基于大气环流及太平洋海温的全国小麦白粉病发生面积率预报预测模型。利用2009—2010年资料对模型进行预测检验,经回代及预测检验,大气环流模型回代检验等级正确率为81.6%,2009、2010年等级预测正确率为100%,模型总体评价正确率为82.5%。太平洋海温模型回代检验等级正确率为78.95%,2009、2010年预测检验正确率为100%,模型总体评价正确率为80%。大气环流模型较太平洋海温模型总体评价准确率略高。     

样本量与研究范围变化对MaxEnt模型准确度的影响——以黑白仰鼻猴为例

MaxEnt模型是过去几年最为流行的物种分布预测模型之一。针对一些濒危物种、入侵种和模拟数据的研究表明,MaxEnt模型均能在小样本的分布数据下得到较准确的预测结果。此外,研究范围的变化也会影响MaxEnt模型的构建。 然而,基于动物的实际分布数据来评估MaxEnt模型的研究甚少。 我们以黑白仰鼻猴 (Rhinopithecus bieti)为例,以11个猴群的分布数据为训练数据（样本量从1到10个猴群）,在不同研究范围内构建MaxEnt模型,通过其它5个的猴群分布数据验证,分析样本量和研究范围变化对模型准确度产生的影响。 结果表明,随样本量和研究范围增大,MaxEnt模型准确度及稳定性都有增加。 此外,研究范围变化对模型准确度有一定影响。 应用Maxent进行物种分布预测时,训练数据应尽可能涵盖该物种可能出现的全部环境梯度。构建模型所需的背景数据点选择,应与建模使用的物种出现点形成有效对照。     

基于大麦根伸长测定土壤Pb毒性阈值、淋洗因子及其预测模型

选取了我国10个典型的不同性质农田土壤,外源添加8个不同Pb浓度,分别进行淋洗与非淋洗处理,根据ISO 11269-1根伸长毒性测试方法,测定了土壤外源Pb对大麦根伸长的毒性阈值(EC₁₀、EC₅₀)及Pb毒性的淋洗因子,同时建立了基于不同土壤性质的Pb毒性阈值预测模型. 结果表明: 不同性质土壤中Pb对大麦根伸长的毒性阈值有显著差异(P<0.01),EC₅₀ 值在300～4130 mg·kg^-1,EC₁₀ 值在55～633 mg·kg^-1. 淋洗处理明显降低了土壤中外源Pb的毒性,基于EC₅₀和EC₁₀测定的不同土壤淋洗因子(LF_ECx)的变化范围分别为0.96～1.96(LF_EC50)和1.03～1.81(LF_EC10). 相比而言,在酸性(pH<6.81)土壤中,淋洗处理对降低土壤外源Pb的毒性作用更为明显. 基于主控因子(pH、有机碳含量OC、阳离子交换量CEC)的淋洗与非淋洗土壤中Pb的大麦根伸长毒性(EC_x,_x=10,50)预测模型表明,除了江西红壤外,淋洗与非淋洗土壤中Pb的EC₅₀实测值均落在模型预测值±2倍标准误差范围之内,说明基于上述土壤主要性质可以较好预测不同性质土壤中Pb的毒性阈值.     

草地火行为研究

在松嫩平原采用野外放火的方法,研究了草地火速度、火强度、火烈度、火形态、火烧迹地形状及其与气象因子、可燃物、可燃物床特性的关系.结果表明,风速是影响草地头火速度最主要的因子.除风速外,晴天时相对湿度对头火速度影响较大,降水后大气温度对头火速度影响较大.头火速度＞侧翼火速度＞尾火速度.风速与火强度、火深度、火烧迹地形状呈现显著正相关.采用逐步回归方法建立了草地头火速度、火强度、火烧迹地形状的预测模型.     

农作物产量预报模型研究与实践

选取玉米、大豆、小麦三种作物,建立产量的定性和定量预报模型,即年景趋势预报模型、逐步回归周期分量预报模型和多层递阶预报模型。经过检验和预报实践检验,表明所得到的预测模型具有一定的实用价值。     

基于m5C相关基因构建三阴性乳腺癌预后预测模型及药物敏感性分析

为了探讨5-甲基胞嘧啶(5-methylcytosine,m5C)相关基因在三阴性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)患者治疗及预后中的潜在价值,构建了基于m5C相关基因的预后预测模型,用于评估TNBC患者的预后和生存状况。从基因表达总库(gene expression omnibus,GEO)数据库和癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中下载TNBC基因表达谱和相应的临床数据。通过Pearson分析确定了99个m5C相关基因,进一步采用单因素Cox分析鉴定出5个与预后有关的m5C相关基因(SLC6A14、BCL11A、UGT8、LMO4、PSAT1)并构建了风险评分(risk score)预测模型,根据风险评分中位值将患者划分为高风险组和低风险组。使用Kaplan-Meier(K-M)生存分析、受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、多变量Cox回归分析、构建列线图和校准曲线评估了模型的预测效能。训练集和验证集的K-M生存曲线、受试者工作特征...     

食品微生物生长预测模型研究新进展

为了更好的了解食品微生物学预测模型的基本内容,探讨数学模型在预测微生物学中的作用,达到提高食品卫生检测效率,保证食品质量安全的目的,本文以文献综述形式,简要概述了预测微生物学一级、二级和三级模型的含义与内容。并在此基础上,着重介绍了全球范围内已经成功推广使用的多种三级模型,阐述了它们的研究背景、研究进展、使用方法,分析了各种模型存在的优缺点,可为实际应用中选择合适的模型提供参考。在比较使用不同种类模型后,发现Baranyi＆Roberts、响应面和ComBase模型在各级模型中具有更好的使用价值。     

基于LAI的东亚飞蝗发生面积的预测模型

20世纪80年代以来东亚飞蝗在我国再度猖獗危害,及时、准确地监测东亚飞蝗的危害状况,对于东亚飞蝗的有效防治有重要意义.以河北省黄骅市为研究区,从光学模型的建立机理为着眼点,定量分析和对比了4种由植被冠层孔隙度反演LAI的算法.结果表明,LAI与植被指数之间呈明显的正相关关系,即随着LAI的增大,植被指数也在增大;在4种估算方法中,LAI-2000算法最适用于研究区植被LAI的估算.此外,还分析了LAI与飞蝗发生面积的关系,发现两者呈负相关.并在此基础上建立了飞蝗发生面积的预测模型,即：ALO=-aln（LAI）＋b,其中,a、b为调节系数.