内蒙古森林碳汇特征研究进展

内蒙古森林以其面积大、活立木总蓄积高成为全国森林的重要组成部分.本文以文献为基础,分析了近年来内蒙古森林及其组成部分的碳储量、碳密度、固碳速率和潜力.大部分研究以第六次森林清查数据为基础,利用材积与生物量之间的线性关系,得出内蒙古森林碳储量约为920 Tg C,占同期国家森林资源总碳储量的12%,年均增长率约为1.5%,平均碳密度约为43 t·hm^-2.森林碳储量和碳密度呈逐年增加趋势,其中,针阔叶混交林、樟子松林和白桦林固碳能力最高.间伐和皆伐等人类活动使森林碳储量明显降低.已有的碳汇特征研究很少涉及土壤部分,仅有少数研究指出土壤碳密度随林龄的增加而增加.关于森林生态系统固碳潜力的研究不够深入.建议今后在计算内蒙古森林生态系统碳储量时,加入土壤碳储量部分;利用异速生长方程计算碳储量时,将树种器官碳含量设为45%;建立更多优势树种的、包含根系生物量的异速生长方程;加强气候变化与生态系统固碳速率和潜力关系的研究.     

荒漠伯劳的繁殖及雏鸟生长发育

2006～2007年对新疆石河子市荒漠伯劳(Lanius isabellinus phoenicuroides)的巢、卵及雏鸟的生长发育状况进行了研究.结果表明,荒漠伯劳窝卵数平均5.67枚,孵卵期17 d,育雏期15 d.育雏主要由雌鸟担任.采用Logistic方程对雏鸟发育过程中主要生长指标的生长方程进行了曲线拟合,相关指标生长方程的拟合度均在0.99以上.     

冬季火如何影响川西亚高山草地植物群落?

虽然火后土壤理化性质、微生物特性与植物群落结构之间的关系已经被大量报道, 但迄今为止, 火影响植物群落结构的具体途径依然存在较大争议。该文以可持续管理草地生态系统为目的, 试图揭示冬季火影响川西亚高山草地生态系统的植物群落结构的具体途径, 提出了“火通过改造土壤环境来影响植物群落结构和多样性”的假设。在对比火烧区域和未火烧区域土壤的理化性质、微生物特性和植物群落结构的基础上, 联合非度量多维尺度分析和结构方程模型, 模拟了5种可能改变植物群落的主要途径。结果表明, 相对于冬季火的直接作用而言, 川西亚高山草地火后植物群落结构的塑造主要依赖于火对土壤微生物特性的改变, 且该假设途径具有最佳的模拟效果。这暗示了土壤微生物的死亡和繁殖是改变火后土壤理化性质和植物群落结构的重要途径。土壤作为一个整体环境, 其微生物生命代谢活动在调控火后土壤生物化学循环(特别是氮循环过程)中所扮演的角色有待进一步的研究。     

具有综合控制策略的离散宿主病原体模型(英文)

研究了具有综合控制策略的离散宿主病原体模型,并考虑了固定时刻脉冲效应和状态依赖脉冲效应对综合控制策略的影响.对于固定时刻脉冲的模型,分析了宿主根除、宿主病原体共存以及宿主爆发周期解的存在性和稳定性,并给出了宿主根除周期解全局稳定的充分条件.对于状态依赖的脉冲离散模型,数值研究说明宿主最大振幅不超过经济临界值的周期解的存在性以及相应动态行为的复杂性.     

分形模式下神经轴突增长的搜索模型

根据相杨（2002）[1]和袁小兵（2003）^[2]等发现G-蛋白偶受体（GPCRs）和小鸟苷三磷酸酶（RhoGTP）中的Cdc42及RhoA对大脑神经轴突生长的导向作用,以及Arneodo等^[8-10]在有限扩散凝聚（DIA）分形上的最新发现证明了笔者^[3]2004年的一个猜测,即：在分形模式下神经轴突是按照《搜索论》里的“稳定靶模型”进行着增生的。     

毛竹林的连续型直径分布变化方程

推导出描述毛竹林的连续型的直径分布结构变化规律和特点的数学物理方程,为毛竹林资源的预测及监测和结构调整等研究建立数学模型及计算方法。     

稳定有界的Logistic方程的最优捕获策略

考虑单种群非自治的Logistic方程的开采问题．在R^ 中都存在均值的意义下,作为周期和概周期函数的推广,首先给出稳定有界函数的概念．然后定义一个新的最终最优收获策略用于处理我们的问题．选择单位时间的最大持久收益的极限均值作为管理目标。同时得到了最佳的种群水平．作为应用,我们以概周期系数的Logistic方程为例,表明我们的结果不仅推广了经典的Clark关于自治的Logistic方程的收获问题,而且推广了范猛和王克的关于周期的Logistic方程的收获问题的结果．     

三级甲等公立医院过度医疗形成影响因素研究

目的 分析医方以及患方对过度医疗形成的影响因素,探讨过度医疗的形成机理。方法 随机抽调某省5所三级甲等医院进行问卷调查。运用结构方程模型,通过软件SPSS19.0和AMOS17.0进行数据分析处理。结果 医患之间的信息不对称以及医务人员自身薪酬待遇不足等因素对过度医疗的形成产生重要影响。结论 提高医务人员的薪酬待遇和消除医患之间的信息不对称是解决过度医疗问题的关键。     

Relationships between species diversity or community structure and productivity of woody-plants in a broad-leaved Korean pine forest in Jiaohe,Jilin, China

Aims Based on the dataset of a broad-leaved Korean pine forest in Jiaohe, Jilin Province, this research compared the influences of species diversity and community structure on productivity. We aim to explain the relationship between diversity and productivity for better forest management. Methods We used the data of 10 973 woody-plants in a 11.76 hm² large sample plot and analyzed the correlations between 7 different indices of species diversity or community structure and productivity. Structural equation model was used to compare the effects of species diversity and community structure on productivity. Important findings The results showed that: (1) Both species diversity and community structure had significant effects on productivity when they were considered separately in linear regression analysis, i.e. species evenness was negatively correlated with productivity, the Shannon index of community structure was positively correlated with productivity and the Gini index was negatively correlated with productivity. (2) In the structural equation model, when simultaneously considered, community structure had stronger influence on productivity than species diversity. Our research suggests that, the effects of community structure on productivity are greater than species diversity and it is important to increase community structure complexity to improve forest productivity during forest management.     

MC‐UVE波长选择法在近红外光谱鉴别茯苓产地中的应用研究

利用近红外光谱鉴别云南不同产区药用真菌茯苓。采用光谱标准偏差法(SSD)和蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)逐步筛选光谱信息,利用K-S算法将白茯苓和茯苓皮划分训练集和验证集,并结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)分别构建不同产区白茯苓和茯苓皮的分类模型,进一步建立不同产区茯苓的Fisher判别方程。结果表明:(1)通过主成分-马氏距离(PCA-MD)分析,白茯苓和茯苓皮的近红外光谱在主成分得分空间内呈现出较大差异,构建不同产区茯苓鉴别模型应将白茯苓及茯苓皮分开。(2)最优主成分数为5时,采用SSD筛选的886个变量(7 501.74–4 088.35cm~(-1))构建的白茯苓和茯苓皮的分类模型,其R~2、RMSECV和RMSEP分别为0.986、0.988;0.320、0.283;0.425、0.395;采用MC-UVE法分别筛选出白茯苓和茯苓皮光谱信息(34个、22个变量)建立的分类模型,其R~2、RMSECV和RMSEP分别为0.993、0.991;0.224、0.255;0.298、0.355。采用MC-UVE结合PLS-DA法建立的分类模型,有效降低了冗余信息,白茯苓和茯苓皮的R~2均有所提升,RMSECV和RMSEP均有所降低,预测正确率分别由85.71%和83.33%,提高至100%。(3)进一步采用逐步判别分析法筛选出白茯苓(6个)和茯苓皮(4个)光谱变量,建立Fisher判别方程,回代验证正确率均大于85.7%,交叉验证正确率均大于66.7%,表明所建立的Fisher判别方程能较好地鉴别不同产区的茯苓。