毛乌素沙地锦鸡儿（Caragana）根系微域细菌群落多样性特征     

周子渊  于明含  丁国栋  高广磊  何莹莹 《中国沙漠》2020,40(4):128-137

基于16S rRNA高通量基因测序技术，对毛乌素沙地小叶锦鸡儿（Caragana microphylla)、柠条锦鸡儿（Caragana korshinskii）根系微域（即根系、根际土、根区土、灌丛间空白土）间的细菌群落多样性和结构差异性进行表征。本研究对各根系微域间细菌群落的Alpha多样性指数进行了单因素方差分析以及基于OTU水平的PCA分析，探究其在根系微域间Alpha和Beta多样性的层级变化，证实了有关植物根系微域生态位分化的报道，并发现锦鸡儿属植物根系微域间细菌群落的多样性和结构组成随着4个微域类型由外及内呈现出显著的层级差异性（P<0.05）。通过对优势细菌群组的结构组成分析，发现锦鸡儿属植物对特定细菌群组具有显著的向根系内筛选富集的作用（P<0.05）。这种植物通过根系微域对特定细菌群组的逐级筛选富集作用，是导致锦鸡儿属植物灌丛下不同生态位间细菌群落结构和组成发生层级变异的主要原因。  相似文献   

2019年白鹤湖湿地植物群落物种多样性     

张洺也  张冬杰  佟守正  齐清  刘波  安雨  王雪宏  赵春子 《湿地科学》2020,18(5):597-602

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2018年春季邛海浮游动物群落组成与水质状况研究     

李小艳  董艳珍  刘小龙  亓东明  杨红 《湿地科学》2020,18(5):623-632

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SegNet在从低空无人机影像中提取会仙岩溶湿地地物信息中的应用     

唐廷元  付波霖  李颖  娄佩卿  何宏昌  刘曼  马瑞雪  范冬林  高二涛 《湿地科学》2020,18(4):413-423

以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。  相似文献   

海洋环境安全数据分类体系研究     

宋晓  韩璐遥  梁建峰  崔晓健 《海洋信息》2019,34(1)

分析海洋环境安全数据的来源和资料类型等属性,开展海洋环境安全数据分类管理体系研究,参考海洋环境分类方法,结合海洋动力灾害、海洋生态灾害、海上突发事件等海洋环境安全事件特征,制定对应的海洋环境安全数据分类方法;按照数据来源、学科要素、业务领域、功能用途等特征,开展海洋环境安全数据的体系设计和分类细化,为海洋环境安全数据的存储、管理和应用提供参考。  相似文献   

基于金矿规格单元数据的机器学习方法在成矿建模分析中的应用     

张野  李明超  韩帅  任秋兵  朱月琴 《大地构造与成矿学》2020,(2):183-191

现代金矿勘察主要是通过综合地球化学和地质测量等数字化方法对深部矿床进行研究,所需要的人力物力成本较高。而通过分析积累的金矿规格单元数据,可以建立金矿成矿情况与相关成矿元素含量之间的非线性关系,从已有的勘查数据中寻找金矿成矿的一般规律。本文基于与金矿相关的成矿元素含量数据,分别采用逻辑斯蒂回归、随机森林和决策树方法对原始数据和重采样数据进行训练,综合运用召回率、精确率和准确率对模型进行评价。通过对比发现,在训练和测试原始数据过程中,由于每组之间数据量的巨大差距,导致成矿数据被淹没;而在训练重采样数据过程中,随机森林在召回率和准确率方面均有较好的表现,分别达到了90.63%和70.78%;并最终分析了随机森林模型中不同分类边界对于金矿成矿情况预测结果的影响。利用不同的测量指标对模型进行评价分析,使模型更适用于金矿成矿预测,可有效地提高金矿勘察的效率。  相似文献   

隧道岩体质量智能动态分级KNN方法     

马世伟  李守定  李晓  马立纲  李增林  张玉锋 《工程地质学报》2020,28(6):1448-1457

施工期隧道岩体质量动态分级，是评价隧道工作面围岩质量最直接的方法，也是预防隧道施工地质灾害，决定施工开挖工法与支护措施的重要依据。由于传统的Q值法和国标BQ岩体质量分级评价方法需要进行现场和室内试验及分析，岩体质量评价时间滞后，常常降低施工效率，或错过预防突发性施工地质灾害的窗口时间，快速准确地对隧道工作面进行岩体质量分级，成为施工期公路隧道岩体质量动态分级需要解决的重要问题。人工智能算法为解决隧道岩体质量实时快速准确评价提供了方法和手段。以北京冬奥会延庆—崇礼高速公路为例，提出了工作面采用隧道掌子面图片人工智能岩体结构参数辨识，建立7个指标参数体系，采用KNN智能算法对隧道岩体质量进行评价，选取8条隧道40个工作面150个样本进行训练学习，另外选取50个样本进行岩体质量评价校验，与BQ岩体质量评价结果相比，准确率达到了90%，得出如下结论:(1)公路隧道岩体质量智能动态分级KNN方法—一种利用人工智能技术快速高效进行岩体质量动态分级的方法，能够在现场实时获得岩体质量评价结果；(2)KNN分级方法中选用了7个判定指标，综合考虑了隧道围岩体的赋存环境、岩体构造、地质结构等特性，并体现了这些指标在实际工程评判中的可操作性和适用性；(3)KNN分级方法误判率很低，在判别分类中排除了评分时人为因素的干扰，具有较强的判别能力，为TBM围岩实时分级做方法储备。  相似文献   

基于SOLO分类理论的地理概念建构 ——以"三角洲"为例     

尤梅香 《地理教学》2019,(22)

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野生动物栖息地的立法保护:以美国林蛙栖息地保护为例     

郭一君 《湿地科学与管理》2019,(1):19-22

野生动物关键栖息地保护对于生物多样性保护具有重要价值。从立法保护的视角对美国濒危物种保护最新司法判例——"密西西比林蛙案"进行深入分析。在此基础上,结合当前国际社会濒危物种保护的理论和实践,我国野生动物保护应当建立系统的栖息地保护制度,加强环境影响评估及信息披露工作,构建生态保护优先的价值取向,处理好经济建设与生态保护的关系,为我国湿地立法提供参考。  相似文献   

大亚湾大鹏澳牡蛎养殖临近海域自养微微型浮游生物种群分布特征   总被引：3，自引：3，他引：0  

白美娜  江涛  陈飞羽  王朝晖  江天久 《海洋与湖沼》2019,50(1):129-138

于2013年5月到2014年6月,在大亚湾大鹏澳牡蛎区及邻近海域开展了为期14个月的采样调查,利用高效液相色谱(HPLC)法对表层水体中微微型浮游植物(0.7—2.7μm)光合色素进行测定,并应用色素化学分类软件CHEMTAX对自养微微型浮游生物(aototrophicpicoplankton,APP)功能类群进行分析。结果表明,该海域APP中共检出了15种光合色素,其中青绿藻素(Pras)和玉米黄素(Zea)是微微型色素中浓度最高的2种特征色素,均具有明显的季节变化特征:Pras主要出现在低温季节(牡蛎养殖期),而Zea主要出现在高温季节(非牡蛎养殖期)。CHEMTAX分析表明,大鹏澳海域APP最主要的类群是硅藻、蓝藻和青绿藻,而甲藻、隐藻、定鞭金藻、绿藻和金藻生物量较低。温度和营养盐浓度是影响大鹏澳海域APP的时空分布的重要因素,青绿藻主要出现在低温季节(主要在冬季牡蛎养殖期间),且其生物量与溶解无机氮呈显著正相关;而蓝藻则主要出现在高温季节,与温度呈显著正相关。另外,贝类养殖也是能够影响APP空间分布的重要因素,在大鹏澳海域牡蛎养殖期间,青绿藻生物量在养殖区明显高于非养殖海域。  相似文献