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1.
地球表层是人类生存的家园,地表形态直接或间接影响人类生活、生产和社会经济活动。地貌学和生态学是与人类关系密切的学科。自然实体与人文实体都依附于地表,研究生态与地貌关系的科学便统称为生态地貌学,直接影响人类生存选址、生存保障、生产方向、产业布局、交通、城乡建设等,因此,生态地貌学是保障人类生存与社会经济可持续协调发展的基础性与应用性极强的学科,是国家实现生态文明战略的基础性学科。生态地貌学研究生态与地貌两者相互作用形成的生态地貌综合实体,学科体系包含地貌基础学科、生态基础学科及其相互作用形成的生态地貌学科。生态地貌学科下又包含生态地貌区划学、生态地貌类型学、生态地貌资源学、生态地貌岩态学、生态地貌遥感与GIS技术、生态地貌管理与规划等分支学科,是目前仍然属于探索性的学科。生态地貌结构可表达为:由地貌与生物成分、类型、区域组合、数量构成及其空间排列组合方式。从生态地貌结构理论出发,对其功能进行系统梳理,主要可以归纳为区域结构、类型结构、资源结构、岩态结构等多种类型。不同结构类型具有不同的功能,主要功能有提升中国自然地理区划质量与空间定位功能、生态评估与生态设计功能、土地利用评估与利用结构调整功能、地质地貌灾害成因和防灾减灾对策功能等。故该研究意在实现生态地貌功能间协调、高效可持续,通过对各功能进行整合,形成功能体系,并从调控管理上提出了提升功能能力的设计路径。 相似文献
2.
为解决高分辨率遥感影像变化检测中存在底层特征缺乏语义信息、像元级的检测结果存在“椒盐”现象以及监督分类中样本标注自动化程度较低,本文提出一种基于超像元词包特征和主动学习的变化检测方法。首先采用熵率分割算法获取叠加影像的超像元对象;其次提取两期影像像元点对间的邻近相关影像特征(相关度、斜率和截距)和顾及邻域的纹理变化强度特征(均值、方差、同质性和相异性),经线性组合作为像元点对的底层特征;然后基于像元点对底层特征利用BOW模型构建超像元词包特征,并采用一种改进标注策略的主动学习方法从无标记样本池中优选信息量较大的样本,且自动标注样本类别;最后训练分类器模型完成变化检测。通过选用2组不同地区的GF-2影像和Worldview-Ⅱ影像作为数据源进行实验,实验结果中2组数据集的F1分数分别为0.8714、0.8554,正确率分别为0.9148、0.9022,漏检率分别为0.1681、0.1868,误检率分别为0.0852、0.0978。结果表明,该法能有效识别变化区域、提高变化检测精度。此外,传统主动学习方法与改进标注策略的主动学习方法的学习曲线对比显示,改进的标注策略可在较低精度损失下,有效提高样本标注自动化程度。 相似文献
3.
目的:研究在骨骼肌损伤组织机化期,推拿对组织中转化生长因子β1(TGF-β1)、白介素-6(IL-6)及肿瘤坏死因子-α(TNF-α)含量的影响,探讨推拿促进骨骼肌损伤修复的作用机制。方法:3月龄健康清洁级成年新西兰大耳白兔30只,雌雄各半,随机分为空白组(n=6)、模型组(n=12)、手法组(n=12)。空白组不进行任何处理;模型组和手法组采用自制重力锤打击右后肢股四头肌的方法制备骨骼肌损伤模型,手法组在造模后第5天(即组织机化期)开始进行推拿治疗,5min/次,2次/d,连续3d;干预结束后处死动物,切取损伤最严重处的病灶组织,使用酶联免疫吸附实验(ELISA)检测组织中TGF-β1、IL-6及TNF-α的含量。结果:手法组TGF-β1水平均明显高于空白组及模型组,而炎性因子IL-6、TNF-α水平则高于空白组,低于模型组,差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论:推拿可通过调节TGF-β1的表达,有效减轻炎症反应,进而促进骨骼肌损伤修复,提高修复质量。 相似文献
4.
九孔鲍MSTN基因cSNP多态性及与生长性状关联分析 总被引:1,自引:0,他引:1
九孔鲍(Haliotis diversicolor supertexta)是中国南方具有较高经济价值的养殖贝类。肌肉生长抑制素(Myostatin, MSTN)是转化生长因子β超家族(TGF-β)中参与动物肌肉生长的重要调控因子, 因此MSTN基因是动物遗传改良的重要候选基因。为探究九孔鲍MSTN基因的多态性及其生长相关性, 实验采用PCR产物直接测序方法对九孔鲍MSTN基因进行单核苷酸多态性(SNP)筛选, 对MSTN基因SNP与体质量、壳长、壳宽进行关联性分析, 运用实时荧光定量PCR (qRT-PCR)技术检测九孔鲍MSTN基因不同基因型的表达水平。结果显示: 在九孔鲍MSTN基因中共筛选出9个SNP位点。SNP位点与生长性状关联分析发现, 九孔鲍MSTN基因编码区SNP位点g909C>T发生C/T同义突变与九孔鲍体质量、壳长、壳宽显著相关。TT基因型九孔鲍的体质量显著高于CC基因型和TC基因型个体; TT基因型的壳长、壳宽显著高于CC基因型(p<0.05)。通过qRT-PCR检测显示, 在九孔鲍MSTN基因SNP位点g909C>T的3种基因型中, TC和CC基因型的基因表达量显著高于TT基因型(p<0.05)。研究结果表明MSTN基因SNP位点g909C>T可作为九孔鲍标记辅助选择育种重要候选标记。 相似文献
5.
本文基于跨越华夏块体至四川盆地西部的130个线性流动地震台站及其附近90个固定台网台站的观测资料,采用S波接收函数波动方程叠后偏移方法,开展了华南大陆岩石圈结构研究.成像结果显示,研究区岩石圈结构复杂,不同构造单元之间差异显著,构造边界带附近小尺度变化强烈.150 km以上的厚岩石圈主要位于四川盆地,不足100 km的薄岩石圈主要分布于川东褶皱带和华夏块体.雪峰山下方岩石圈厚度显著增加,且以雪峰山为界岩石圈结构和性质存在着显著的东西差异.结合其它地球物理观测得到的地壳-上地幔结构信息,我们提出:(1)四川盆地还保留着厚而冷的克拉通岩石圈根,且岩石圈地幔具有结构分层特征;(2)雪峰山可能是扬子克拉通与华夏块体在西南部的边界;(3)雪峰山以东区域可能经历了岩石圈的减薄和改造,且华南岩石圈的减薄与华北相似,都主体发生在东部地区,造成现今南北重力梯度带两侧强烈的结构差异.研究结果为认识华南大陆的构造演化及其深部动力学提供了地震学约束. 相似文献
6.
华南陆缘是我国重要的矿产、地热资源区.晚中生代以来,在太平洋板块西向俯冲,地幔热对流活动共同作用下,该区出现多期岩浆-热事件和大规模爆发式成矿作用.在前人研究基础上,本文利用地表热流观测资料、地震剪切波资料、重力位球谐系数,计算了壳-幔温度结构,分析了动力学背景.计算结果表明:华南陆缘东南沿海地带,地壳10 km以浅温度达200℃以上,居里点温度475℃,莫霍面平均温度550℃.地壳浅层较热,花岗岩中放射性元素衰变放热是地壳浅层地下水热活动的重要热源,但地壳总体温度不高,为"冷壳热幔"型热结构.地幔中,90 km深度,温度950~1250℃;120 km深度,温度1050~1400℃;150 km深度,温度1200~1450℃;220 km深度,温度1500~1700℃."热"岩石圈底界深度在110~150 km之间,西深东浅.岩石圈内,地幔应力场为挤压-伸展相间格局;岩石圈之下,地幔应力场为一个以南昌为中心、长轴NE-SW向的椭圆.分析认为,晚中生代以来,太平洋板块的西向俯冲,导致华南陆缘在区域性SE向地幔对流背景上叠加局域性不稳定热扰动,在175~85Ma期间,上地幔物质向上流动,形成不同的岩浆活动高峰期.同时,岩石圈地幔受俯冲洋壳流体的影响,含水量高,黏度小,在地幔流切向应力场作用下,岩石圈底界由西向东"波浪"状减薄.现今岩石圈之下仍具备地幔小尺度热对流温度条件,但除地表浅层外,地壳整体温度不高,岩石圈构造稳定. 相似文献
7.
以地磁秒数据为研究对象,通过离散Gabor变换将时域的地磁数据转换至二维时频面,提取Gabor变换谱图的均值和方差作为特征值,使用支持向量机实现地磁正常数据与磁暴干扰数据的自动分类识别。对5个地磁台的200组地磁秒数据进行计算分析,结果表明该方法对测试样本数据的识别率可达94%。 相似文献
8.
水动力条件对沉积物-水界面氧通量的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
氧环境决定了水体沉积物中各种生命所需元素的最终归趋,沉积物-水界面是水相与沉积物相氧传递的重要场所,而水动力条件是影响沉积物-水界面氧传递的重要因素.选择三峡库区一级支流御临河为研究对象,根据长年监测数据建立实验室模型,采用声学多普勒流速测试仪及微电极测试系统构建了非侵入式涡度相关测试系统,探究了不同水动力条件对沉积物-水界面氧通量的影响.结果表明:水体静止状态下沉积物-水界面溶解氧浓度随时间的增加而减少,非静止状态下随时间的增加而增加;沉积物-水界面氧通量随水体流速的增加而增加.根据氧通量求解对应流速下垂直涡动扩散系数并进行线性拟合,当水体流速为0.01~0.14 m/s时,垂直涡动扩散系数与水体流速的相关性最好,此时沉积物-水界面氧通量的传递以涡动扩散为主导. 相似文献
9.
背景噪声成像能够为地壳内部结构提供地震波速的观测证据,能够增进对地壳结构与物性的认识.本文利用背景噪声成像方法对合肥-金华流动地震台阵55个台站数据进行了分析反演,获得了华北克拉通与华南块体东部构造边界附近区域的地壳S波速度与径向各向异性结构.成像结果表明,以东经118°-118.5°附近为界,西北部表现为地壳低速异常和中下地壳正的径向各向异性,东南部表现为地壳高速异常,下部地壳存在负的径向各向异性.由此,本文推测地震波速结构差异反映了地壳内部物质与温度的差异,这种差异与两个地区自中生代晚期以来经历了截然不同的岩浆活动相关. 相似文献
10.
光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。 相似文献