扁玉螺(Neverita didyma)表型性状对体重和软体部重的影响效应分析          下载免费PDF全文

孙振兴  常林瑞  徐建鹏 《海洋与湖沼》2010,41(4):513-518

采用相关分析和通径分析的方法,研究了扁玉螺的表型形态性状对体重和软体部重的影响。随机抽取2龄扁玉螺100只,分别测定其壳宽、壳高、壳顶至胼胝高、体高、厣长、厣宽、体重、软体部重共8项性状参数,并分别计算了各性状间的相关系数,以及以表型性状为自变量对体重和软体部重作因变量的通径系数和决定系数。结果表明,各表型性状与体重、软体部重之间的相关系数均达到极显著水平(P0.01)。壳宽对体重和软体部重的直接效应均为最大,对二者的决定程度也最高,是影响体重和软体部重的最主要因素;而厣宽、壳顶至胼胝高和体高的直接作用较小,它们主要通过壳宽的间接作用影响体重和软体部重。因此,对壳宽的直接选择可有效地增加体重和软体部重,对壳顶至胼胝高、厣宽和体高的选择也有助于增加扁玉螺的重量。  相似文献   

青蛤(Cyclina sinensis)贝壳形态性状对软体部重的影响分析   总被引：2，自引：0，他引：2       下载免费PDF全文

高玮玮  袁媛  潘宝平  吴琪 《海洋与湖沼》2009,40(2):166-169

随机抽取中国及日本海域的1龄青蛤(Cyclina shiensis)245个,分别测量其壳高、壳长、壳宽、韧带长、壳重及软体部重等形态学和生产性状,采用相关分析、通径分析、决定系数分析和多元回归分析方法,讨论了贝壳各形态性状对软体部重的影响.结果表明,青蛤的壳高对软体部重相关系数r1y和直接影响通径系数Pi分别达到了0.953和0.938,统计检验均达到了极显著水平(P<0.01).此外,壳高对软体部重的决定系数R12为0.9080,多元回归分析亦显示出青蛤的壳高与软体部重具有显著的相关性(P<0.01).实验结论认为,壳高对青蛤的生产性状影响最大,可以作为青蛤种质选育的重要甄别性状.  相似文献   

Sentinel-1与Sentinel-2影像联合的黄河三角洲湿地信息提取          下载免费PDF全文

刘畅  王岩  王朝  盛辉  许明明  刘善伟 《海洋科学》2023,47(5):2-14

针对目前湿地信息提取中存在的“同物异谱”、“同谱异物”问题,以黄河三角洲自然保护区为实验区,采用在信息提取方面具有优势的典型相关森林算法,将Sentinel-1A雷达影像和Sentinel-2A多光谱影像作为基础数据,考察分别应用多光谱影像、合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)和多光谱二者综合、SAR纹理特征以及植被指数对湿地信息提取的效果和适用性。研究结果表明:(1)基于Sentinel-2A多光谱影像,在分类方法上,典型相关森林(canonical correlation forest,CCF)的总体精度最高,达到94.32%,与支持向量机和随机森林分类算法相比分别提高了6.55%和5.47%;(2)基于Sentinel-2A多光谱影像和Sentinel-1A后向散射系数的CCF总体精度达到了94.89%,与只利用多光谱影像相比,3种算法的总体精度和Kappa系数均得到了提升;(3)在SAR和光学联合的基础上加入SAR纹理特征后总体精度和Kappa系数均略有下降,分别为94.72%和0.935 3;(4)在SAR和光学联合的基础上加入归一化差分植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化差分红外指数(NDII)和差分红外指数(DII)5种植被指数后,总体精度达到了最高为95.35%,7种地物的生产者精度有所提高,有效提高了对黄河三角洲湿地信息的提取能力。实验结果可为黄河三角洲湿地的合理开发和有效保护提供科学支持。  相似文献   

京藏高速民和至西宁段冬季路面与地面最低温度变化特征及影响分析          下载免费PDF全文

保广裕  张静  刘玮  雷春苗  郑玲  李宝华 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2022,16(5):94-101

利用2018年1月1日至2020年12月冬季1月、2月和12月-次年2月逐日逐小时京藏高速民和至西宁段常规气象站和交通气象站逐日逐时气象观测资料,分析了冬季逐月平均路面最低温度和地面最低气温的日变化特征及其相关关系,建立了4站冬季各月路面最高温度和最低温度分别与地面最高温度和最低温度的相关性方程,旨在为路面温度精细化预报服务提供参考。结果表明：京藏高速民和至西宁路段4站冬季各月平均路面最低温度和地面最低温度冬季各月具有明显的日变化特征,平均路面最低温度和地面最低温度达到最低值和最高值的时间并不是完全相同；。常规气象站点平均地面最低温度日出/日落的变化速率要高于交通站点平均路面最低温度,并且平均地面最低温度的变化幅度要比路面最低温度变化幅度大。平均地温面最低温度的最高值比路面最低温度的最高值超前1～2h,常规气象站点逐小时地面最低温度＜0℃的时间维持15～18h,交通站点路面最低温度＜0℃的时间维持8～22h。应用统计学方法建立的朝阳站、汉庄站、高庙桥站和老鸦峡站最高和最低路面温度与最高和最低地面温度相关性方程具有很好的实际应用价值,可在实际业务工作中推广应用。  相似文献   

1970-2019年夏季南疆低空垂直速度与降水量时空变化特征          下载免费PDF全文

张俊  李如琦  李桉孛  李红军  李娜 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2021,15(5):71-77

利用1970—2019年南疆59个气象观测站逐日降水资料及NCEP再分析月平均垂直速度资料，采用Mann-Kendall突变检验、小波分析、EOF分析等方法，分析夏季南疆上升运动和降水量的时空特征及相关关系。结果表明：近50 a夏季南疆降水量由“暖干”向“暖湿”转变，且在1990年发生突变，其具有5～10 a年际尺度和21～27 a、14～18 a年代际尺度的周期变化规律，空间上呈现北多南少、西多东少的分布特征。低空上升运动由弱转强，850 hPa上升运动在2004年发生突变，700 hPa无显著突变点，其年际及年代际尺度具有与降水相同的变化周期，空间上巴州及吐鲁番市部分区域上升运动减弱，降水量减少，其它区域上升运动增加，降水量增多，其中克州、喀什地区上升运动增加显著,降水量增加速率最大，达1.0 mm/a。低空上升运动和降水量呈显著正相关，且700 hPa相关性大于850 hPa。  相似文献   

南疆西部沙尘天气长期变化及突变特征分析          下载免费PDF全文

玛依热.艾海提  周元逸  赵海军  阿依夏木·买买提托合提  胡素琴 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2023,17(3):107-115

利用南疆西部15个国家气象站1961—2019年逐日沙尘天气资料，采用气候倾向率和统计检验等方法对南疆西部沙尘天气的时空变化特征进行分析。研究表明：春季为南疆西部沙尘暴及浮尘天气出现最多的季节、扬沙天气出现次多的季节，分别占全年沙尘暴、扬沙、浮尘的49%、38%、43%；夏季为扬沙天气出现最多的季节、是沙尘暴、浮尘天气出现次多的季节，分别占全年沙尘暴、扬沙、浮尘的35%、43%、35%；冬季为低频季节，发生占比分别为7%、6%、14%。南疆西部沙尘天气呈东多西少特征，山区沙尘天气日数明显少于平原，浮尘天气平原地区分布均匀，沙尘暴、扬沙平原东部和南部区域多于平原腹地。沙尘天气日数年际变化振幅较大，沙尘暴、扬沙、浮尘日数整体呈明显减少趋势。浮尘年际变化周期显著，其次为扬沙与沙尘暴，1984和1977年为沙尘暴、浮尘统计定义上的突变年份，扬沙存在2个突变点，分别为1982和1992年。沙尘暴和扬沙的主导风向为偏西北风，浮尘主导风向为偏东北风，主导风向与地形影响关联密切。  相似文献   

Multi-hazard susceptibility mapping based on Convolutional Neural Networks     

《地学前缘(英文版)》2022,13(5):101425

Multi-hazard susceptibility prediction is an important component of disasters risk management plan. An effective multi-hazard risk mitigation strategy includes assessing individual hazards as well as their interactions. However, with the rapid development of artificial intelligence technology, multi-hazard susceptibility prediction techniques based on machine learning has encountered a huge bottleneck. In order to effectively solve this problem, this study proposes a multi-hazard susceptibility mapping framework using the classical deep learning algorithm of Convolutional Neural Networks (CNN). First, we use historical flash flood, debris flow and landslide locations based on Google Earth images, extensive field surveys, topography, hydrology, and environmental data sets to train and validate the proposed CNN method. Next, the proposed CNN method is assessed in comparison to conventional logistic regression and k-nearest neighbor methods using several objective criteria, i.e., coefficient of determination, overall accuracy, mean absolute error and the root mean square error. Experimental results show that the CNN method outperforms the conventional machine learning algorithms in predicting probability of flash floods, debris flows and landslides. Finally, the susceptibility maps of the three hazards based on CNN are combined to create a multi-hazard susceptibility map. It can be observed from the map that 62.43% of the study area are prone to hazards, while 37.57% of the study area are harmless. In hazard-prone areas, 16.14%, 4.94% and 30.66% of the study area are susceptible to flash floods, debris flows and landslides, respectively. In terms of concurrent hazards, 0.28%, 7.11% and 3.13% of the study area are susceptible to the joint occurrence of flash floods and debris flow, debris flow and landslides, and flash floods and landslides, respectively, whereas, 0.18% of the study area is subject to all the three hazards. The results of this study can benefit engineers, disaster managers and local government officials involved in sustainable land management and disaster risk mitigation.  相似文献