线纹海马肠道菌群结构与功能对迟钝爱德华氏菌(Edwardsiella tarda)感染的响应特征研究

细菌性肠炎对海马养殖业影响巨大, 但病原对海马肠道菌群的具体影响尚不清楚。文章利用已分离的病原细菌 Edwardsiella tarda YT1和海马细菌性肠炎模型, 结合16S rDNA高通量测序技术, 探究病原细菌侵染对海马肠道菌群的影响。结果发现, E. tarda侵染改变了海马肠道菌群的结构组成、多样性和丰度, 并显著降低了其多样性(p<0.05); 显著增加了海马肠道变形菌门(Proteobacteria)的相对丰度(p<0.05), 减少了放线菌门(Actinobacteria)、厚壁菌门(Firmicutes)、拟杆菌门(Bacteroidetes)的相对丰度(p<0.05); 导致致病菌爱德华氏菌属(Edwardsiella)在属水平的相对丰度极显著增加(p<0.01), 而肠道固有菌群嗜冷杆菌属(Psychrobacter)和罗氏菌属(Rothia)极显著减少(p<0.01), 以及球菌属(Macrococcus)与动球菌属(Planococcus)显著减少(p<0.05)。研究结果表明, E. tarda能通过改变海马肠道固有优势菌群的相对丰度导致菌群失调。菌群功能变化及其相关性分析表明, E. tarda可能通过显著提高细菌趋化性、鞭毛组装、ABC转运蛋白、磷酸转运酶系统以及脂多糖生物合成途径的活性(p<0.05), 抑制肠道核心菌群如嗜冷杆菌属、动球菌属和谷氨酸杆菌属的丰度及其核糖体、RNA降解、核苷酸剪切修复与脂肪酸生物合成途径的活性(p<0.05), 导致肠道菌群功能失调, 并诱发肠炎。     

基于多尺度有限元的海上升压站脚靴式桩套筒连接结构分析研究

脚靴式海上升压站导管架的桩套筒与主导管的连接结构是关键荷载传递部位。整体梁系有限元模型无法反应局部板型结构的失效状态;截断板系有限元模型则受制于边界条件的合理性,结果不够精确。文中基于某工程海上升压站,建立不同精细化范围的多尺度有限元模型及不同边界条件的截断模型,对结构屈服失效及屈曲失效复核的同时论证了局部网格对计算精细程度的影响及截断模型对边界条件的敏感性;此外,研究了轭板板厚及应力比对屈曲失效的敏感程度,为今后海上升压站脚靴结构不同阶段的设计、优化提供参考和借鉴。     

半潮堤前的反射形态与时均流速场分析

采用模型试验和数值模拟研究了不同水深工况下半潮堤前的反射形态及时均流速场。基于Hilbert变换建立了叠合波的时频分离技术,同时获取了入射波和反射波的波面过程及相位关系,通过试验数据证明其适用于不同反射程度的波浪信号分析。不同水深工况下,半潮堤前形成了部分立波系统,腹点和节点分别以四分之一波长的偶数倍和奇数倍交替增加。半潮堤前底床水质点水平速度包络图与波面包络图相差四分之一周期的相位,水平速度的极大值和极小值分别出现在波面包络图的节点和腹点,意味着节点处易形成冲刷,腹点处易形成淤积。3种工况的周期平均速度场均在迎浪基床上方的堤脚处存在一个小型环流系统,可能引起局部冲刷,此处需加强防护。淹没工况下,半潮堤前的周期平均速度场形成一个大型环流系统,表层水流向堤后,中下层水流向海侧,意味着底床悬起的泥沙很可能向离岸方向流失。     

基于多源卫星数据的南海油气井平台遥感提取方法研究——以湄公盆地周边海域为例

文章以湄公盆地周边海域为研究区,利用遥感技术手段,综合多时相、多源卫星数据,探讨不同数据源海上油气井平台提取方法。本次研究,首先基于1992—2018年27景多时相夜间灯光数据和2019年两期SAR数据,分别采用高斯滤波法和双参数CFAR法,实现了全区域油气井平台的自动化提取;然后,针对有确定性资料辅助判定的区域,采用人工目视解译的方法,对长时间序列Landsat-8 OLI及YG24号光学卫星影像进行提取,并将解译结果作为标准数据,用于验证前两种自动提取方法的精度。结果表明：夜间灯光影像数据易获取、成本低,提取方法简单,而SAR影像提取结果的精度高、流程烦琐,建议根据多源卫星数据的特点相互结合,实现快速、高效、精确的信息提取,应用于海上油气井平台监测。     

海岸带遥感研究现状及发展趋势分析

系统地探明海岸带遥感的研究现状和发展趋势,对于应对海岸带地区面临的生态系统功能下降、自然岸线损失、水质恶化等问题具有至关重要的意义。为了充分明晰海岸带遥感研究现状及发展趋势,本文以“海岸带遥感”为主题,基于Web of Science数据库,筛选出1990—2019年发表的相关文献共6 083篇;从论文发表基本情况、科研合作和研究内容聚焦及主题演变方面进行了较为系统的文献计量评价和知识图谱分析。在文献发表基本情况方面,1990—2019年间海岸带遥感发文量呈现较为稳定的上升趋势;区域性特征明显,主要集中于各大洲沿海地区,发达国家在该领域的研究中占据主流地位;Remote Sensing of Environment是该领域刊文量最高的期刊,且具有最高的影响因子;美国、中国科学院和Hu C M分别为发文量最高的国家、机构和作者;根据H指数的分析结果,相关科研成果的学术影响力仍有待进一步提升。在科研合作方面,美、英等发达国家之间形成了较为紧密的合作网络;虽然中国科学院是发文量最大的科研机构,但是中介中心性仅为0.09,低于美国国家航空航天局（0.16）和美国国家海洋与大气管理局（0.12）,因此应进一步加强与其他研究机构的合作;Hu C M与其他学者之间的学术合作最为紧密。在研究内容聚焦及主题演变方面,海岸带遥感领域的研究主题呈现多元化的趋势;研究内容主要聚焦于水色、海岸线、土地利用/覆盖、生态系统监测、灾害和城市化等方面。     

基于声场模型的猎雷声呐探测成像仿真方法

针对猎雷声呐对水雷目标探测仿真问题,提出一种基于运动学信息与水下声场传播耦合分析的探测成像仿真方法。利用 Bellhop3D 声场分析方法对水下声信道信号冲击响应进行计算,结合信号复分析方法得到信号传播信道参数以构建声散射模型,以运动耦合方式综合分析声呐搭载平台位置、姿态及速度等因素对回波信号的影响,通过综合考虑上述因素来模拟目标回波信号,从而利用较为真实的等效回波信号进行图像重构。 以高频前视声呐为例,对声呐探测沉底水雷目标情况进行了仿真,结果表明,该方法能够得到高频声呐对沉底水雷目标的探测图像,与实际情况具有一致性,可为进一步构建反水雷相关模拟仿真训练系统提供参考。     

多重流空间视角下的中国城市网络空间结构特征及组织模式

城市关系网络化是城市体系结构发展的重要趋势,不同要素流空间网络下的城市体系在空间组织上不尽相同,依托单一要素对网络进行表征的结果具有明显的局限性。本文基于企业联系、科研合作、人口迁徙和引力模拟四类要素网络,从城市节点、路径联系、社区特征等角度剖析多重流空间视角下中国城市网络的外部空间特征与差异,并探究城市间联系的内在模式规律。结果表明：(1)多维数据源视角下构建的多重城市网络在空间组织上表现出相似稳定性和多元差异性的统一。(2)一定程度上依赖于基础设施运转的人流、物流等网络受到地理距离的约束较大,相邻地区的小团体特征明显,社区结构较强;而资金流、信息流等实体性较弱的要素则突破了这种地理限制,发生联系的重点在于目标城市对于要素流的吸引力,社区结构较弱。(3)目前全国城市联系形态上具有层级性和扁平化的双重特征,据此本文基于“管道-蜂鸣”模型提出“社区蜂鸣-守门员-区域管道”城市空间组织模式,这一模式对于阐述中国的城市联系特征具有较好的适用性,可在全国识别出10个核心守门员城市和8个类型区。     

近60 a新疆大气水分亏缺的时空变化特征

在全球陆地大气水分亏缺(VPD)已经增加、并将持续增强的背景下,新疆大气环境是否趋于干旱化值得探讨。利用1961—2020年地面气象观测资料,采用线性趋势分析、Mann-Kendall检验等方法,研究了新疆VPD的分布及时空演变特征。结果表明：(1)近60 a来新疆VPD整体呈现显著增加趋势,增幅为0.015 kPa·(10a)^-1。VPD在2005年发生突变,突变前为弱波动变化,突变后呈增加趋势。(2)各季节VPD均以增势为主,其中春、夏季增幅较大,冬季增幅最小。春、秋季VPD突变特征与年变化较为一致,夏季略晚(2006年出现突变)。(3)空间分布上,VPD呈现“山区低、盆地高”的鲜明格局。时空演变分析表明,全疆大范围地区(近83.65%的气象站点)VPD呈增势变化,而VPD呈下降趋势的站点多分布在天山山脉东段的北麓以及南疆盆地的北、西北缘。季节尺度上,春季VPD呈增势变化的站点数占比最高(96.15%),是新疆大气水分胁迫范围最广的时段,而冬季大气水汽含量相较稳定。     

面向多分辨率DEM的河网相似性测度与分析

河网是地形结构的核心要素,能够有效地反映DEM对地表形态的刻画能力。实现不同分辨率条件下DEM河网相似性测度对DEM地形综合、DEM质量评估及DEM不确定性分析等研究具有重要意义。基于此,本文以黄土高原典型样区为研究区,基于5 m高精度DEM建立的多分辨率DEM数据集,构建了地形特征自适应的DEM河网自动提取方法,建立了综合拓扑关系、方位关系、距离关系及属性特征四维信息的河网相似性度量模型,并分析了河网相似性变化特征及其与地形参数的相关性。实验结果显示,河网自动提取方法的制图精度和用户精度均在90%以上,总体精度优于Passalacqua等提出的GeoNet方法,能够有效实现不同分辨率下河网较高精度提取;河网相似性度能综合反映河网空间分布特征的差异性,河网相似度与分辨率变化率之间的幂函数关系R²达0.978,且河网相似度与高程、坡度中误差分别表现为幂函数和对数函数关系,后者对数关系显著性优于前者幂函数关系。研究表明,在以河网作为DEM构建重要数据源的背景下,本文的研究成果可为DEM质量及其应用适宜性的定量评价提供基础。     

基于ALBERT模型的园林植物知识实体与关系抽取方法

园林植物知识图谱可为顾及区域适应性、观赏性和生态性等因子的绿化树种的选型提供知识支持。植物描述文本的实体识别及关系抽取是知识图谱构建的关键环节。针对植物领域未有公开的标注数据集,本文阐述了园林植物数据集的构建流程,定义了园林植物的概念体系结构,完成了园林植物语料库的构建。针对现有Word2vec、ELMo和BERT等语言模型存在无法解决多义词、融合上下文能力差、运行速度慢等缺点,提出了嵌入ALBERT（A Lite BERT）预训练语言模型的实体识别和关系抽取模型。ALBERT预训练的动态词向量能够有效地表示文本特征,将其分别输入到BiGRU-CRF命名实体识别模型和BiGRU-Attention关系抽取模型中进行训练,进一步提升实体识别和关系抽取的效果。在园林植物语料库上进行方法的有效性验证,结果表明ALBERT-BiGRU-CRF命名实体识别模型的F₁值为0.9517,ALBERT-BiGRU-Attention关系抽取模型的F₁值为0.9161,相较于经典的语言模型（如Word2vec、ELMo和BERT等）性能有较为显著的提升。因此基于ALBERT模型的实体与关系抽取任务能有效提高识别分类效果,可将其应用于植物描述文本的实体关系抽取任务中,为园林植物知识图谱自动构建提供方法。