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1.
针对目前河网分级算法不能有效确定主次关系的问题,该文在数字高程模型(DEM)分析的基础上,提出一种基于汇流累积量的河网分级算法。首先,对矢量化的河网添加汇流累积量属性,并在其基础上构建树状结构的河网拓扑关系。然后从流域的出水口开始,逆流而上利用河网主干提取算法对河网逐层遍历提取主干。最后根据每一层级的主干提取结果对河网分级。实验结果表明,本文提出的河网分级算法能够较好地确定河网的主干,反映河网中河段的层次关系,且与分级后的山脊线网络衔接良好。  相似文献   
2.
C型凝集素是一类依赖于钙离子的糖识别蛋白超家族,该家族蛋白在海洋无脊椎动物先天免疫系统中的非己识别和对病原微生物的清除过程中起重要作用。本文以三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)含单个糖识别域(CRD)的C型凝集素PtCTL-6为研究对象展开研究。研究表明PtCTL-6的开放阅读框(ORF)编码一条由信号肽、LDLa和CRD组成的多肽链。该C型凝集素的识别关键基序为DPY/WTD(Asp-Pro-Tyr/Trp-Thr-Asp),未见于前人研究。病原相关分子模式(PAMPs)结合活性检测结果表明:PtCTL-6重组蛋白(rPtCTL-6)能结合脂多糖(LPS)、肽聚糖(PGN)和β-葡聚糖(β-glucan),并能结合7种微生物,包括革兰氏阴性菌、革兰氏阳性菌和真菌。凝菌活性实验证明, PtCTL-6能选择性地凝集真菌毕赤酵母(Pichiapastoris)与酿酒酵母(Saccharomycescerevisiae)。以上结果证实PtCTL-6能作为模式识别受体参与机体对微生物的识别,并且该分子具备较广泛的免疫识别谱。最后,本文初步探索了该分子对"非己"物质的识别机制,发现PtCTL-6通过特异性的结合D-甘露糖和D-岩藻糖对"非己"物质进行识别,是一种具备新型糖结合模式的C型凝集素。  相似文献   
3.
 交通路况在时间上和空间上具有连续变化的特征,在时空维度上对交通路况进行高分辨率采样得到的数据,对研究交通路况的时空动态十分有利。但长时间大范围的高分辨率交通路况信息数据量巨大,给数据的组织和管理带来了困难。目前,尚没有一种成熟的时空数据模型对高时空分辨率交通路况数据进行高效(顾及数据存储与访问效率)的组织管理。本文提出一种基于线性参照系统的交通路况基态修正模型。此模型应用基态修正模型的基本思想,在时间维度上对交通路况数据进行无损压缩,又引入动态分段技术和线性参照系统,以路划作为交通路况载体,在空间维度上对交通路况数据进行压缩存储。利用成都市区真实交通路况数据,本文验证了此模型的有效性,比较了6种不同参数下交通路况基态修正模型的存储和访问效率,给出了最佳模型建议。  相似文献   
4.
针对以往基于DEM数据提取山脊线存在的平行效应或设置参数过多、自动化程度较低等问题,提出了一种基于流域边界分析的山脊线提取方法.实验结果表明,该方法能得到连续的山脊线,且与DEM的地形走向保持一致,避免了脊线段断续以及平坦地段出现平行效应等问题;相同密度的山脊线能与河网相互有效衔接,形成可概括地形的骨架线网络;不同汇流阈值的河网可获得不同面积大小的流域边界,从而形成详略程度不一的山脊线网络,可为地形综合研究提供了新的思路.  相似文献   
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