红鳍东方鲀(Takifugu rubripes)三个不同群体的形态差异分析

对3个不同群体红鳍东方鲀(Takifugu rubripes)进行16项形态性状的测定,采用3种多元统计分析方法和方差分析方法,比较了3个群体的外部形态特征。聚类分析结果表明,3个红鳍东方鲀群体中,日本群体(J)和养殖群体(R)的差异最大,野生群体(Y)和养殖群体(R)的差异最小。主成分分析构建了3个反映形态特征信息的综合性指标——主成分1、主成分2和主成分3,三者的贡献率分别为54.961%、12.129%和6.459%,三个主成分的累积贡献率为73.549%,3群体之间存在明显的偏离,形成三个不同的类群,其中,养殖群体(R)和日本群体(J)间的形态差异最大,野生群体(Y)和养殖群体(R)的形态差异最小。判别分析表明,3个红鳍东方鲀群体的形态差异基本上达到差异显著(P0.05)或极显著水平(P0.01),利用贡献率最大的6个参数建立了3个群体的判别函数,其判别准确率分别为97.69%—100%(P1)、97.39%—100%(P2),综合判别率为98.62%,可以认为逐步判别法对于红鳍东方鲀不同群体的初步鉴定是可行的。方差分析多重比较结果表明,3个群体在部分形态特征上表现出明显差异,其中,养殖群体(R)和日本群体(J)之间形态特征差异显著指标最多,养殖群体(R)和野生群体(Y)之间形态特征差异显著指标最少。显然,聚类分析、主成分分析、判别分析和方差分析的结论基本上是类似的,它们从不同角度反映了群体间的形态学差异。     

辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统

输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.     

辅助模型辨识方法(1):自回归输出误差系统

研究了自回归输出误差(AR-OE)系统的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法,自回归输出误差自回归滑动平均(AR-OEARMA)系统(即AR-Box-Jenkins系统)的辅助模型广义增广随机梯度算法、辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、辅助模型递推广义增广最小二乘算法,以及AR-Box-Jenkins系统的基于滤波的辅助模型广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型多新息广义增广随机梯度算法、基于滤波的辅助模型递推广义增广最小二乘算法等.     

2002—2015年内蒙古大范围、强沙尘暴环流形势的分型特征

本研究对2002—2015年内蒙古春季共16次大范围、强沙尘暴天气过程做了调查分析,在分析欧亚范围中高纬地区海平面气压场、500hPa高度场、地面和850hPa温度场的分布及演变特征后,确定了引起内蒙古地区强沙尘暴的影响关键区,重点关注了海平面气压场关键区的环流分布特征,将16次强沙尘暴过程划分为蒙古气旋型、冷锋型和副冷锋型。研究结果显示:三个类型的海平面气压场均为西高东低型分布,蒙古气旋型和冷锋型在关键区中均存在高、低压中心,其强度和位置,以及它们之间的等压线梯度和走向存在明显差异。副冷锋型的低压位置比其他两个类型明显偏向东北,关键区内高压中心不明显。500hPa高度场三个类型的关键区均为西北气流控制,蒙古气旋型中间略偏西北位置存在一个浅槽,冷锋型环流经向度比其他两个类型偏大,副冷锋型的中间略偏北位置存在一个低值中心。在温度场关键区的最大增温线上,从沙尘最强日的前4日至过后1日地面和850hPa温度计算结果显示:各类型在强沙尘暴来临的前几天均有一个增温趋势,前两类温度曲线均在前一日达到最高点,随后明显下降,蒙古气旋型的增温幅度及随后的降温均比冷锋型小,副冷锋型温度变化曲线与前两者有所不同,未表现出降温现象。     

改进的小波域多聚焦图像融合算法

小波变换和清晰度评价相结合是一种有效的多聚焦图像融合方法。首先,对源图像进行小波分解得到低频子带和高频子带,其次,引入多聚焦图像空域融合中的清晰度评价指标,用改进的梯度能量确定低频部分的清晰像素并进行融合;在高频子带上,先计算每个像素与其邻域像素灰度值之差的绝对值和,然后选取和值较大的像素系数作为高频子带的融合系数。两组实验仿真结果表明,该算法更有效,融合图像更清晰、细节更丰富,更好地继承了源图像的信息。     

基于聚类的极光形态分类的探索性研究

极光形态为研究日地物理过程提供了显著、直观和具有可识别性的特征。合理分类对研究各类极光现象与磁层动力学过程之间的关系尤为重要。极光形态分类机制的选择问题是极光有监督分类研究被主要诟病的问题之一。有监督分类实验中人工标记的工作量非常浩大,而且不能保证标记的准确性。更重要的是,高分类正确率只能说明自动分类符合人的认识,有监督分类结果无法验证分类机制的正确性。现有的分类机制是否为极光数据空间的真实划分,是否存在更为合理的分类机制都是我们应该探讨的问题。针对该问题,基于已有的全天空极光图像表征方法,引入聚类算法探究极光特征空间的结构,利用了9种聚类有效性函数选择适合极光数据的聚类个数。实验结果表明,对于从2003—2004年北极黄河站观测的全天空极光数据中随机选取的6 000幅极光图像,两类和四类的划分方式最为合适。两类的划分可以看作是分离度较好的极光类型,并且根据两类分布曲线呈现午前-午后双峰的分布特点,这一类极光可能是弧状极光。对于四类的情况,虽然通过肉眼观察无法用一幅典型的极光图像代表每一类,但是这些由聚类得出的极光类型具有各自的时间分布特点,这一结果从无监督的角度证明了极光类型在形态上是可分的。     

固定沙丘风蚀坑风沙动力学观测研究

风蚀坑是固定沙丘活化的标志,也是沙漠化的首要环节。本文利用三杯风速仪、风向标及阶梯式集沙仪,对浑善达克沙地南缘固定沙丘风蚀坑的气流及输沙进行了观测。结果表明,气流进入风蚀坑后,经历了扩散减速—辐合加速—分离减速—逐渐恢复的过程。入风方向的微小变化、地形及植被导致风蚀坑气流结构、强度及输沙模式趋于复杂。与轴线平行（< 10°）的纵向气流使侵蚀坑内减速区西移,风速及输沙率由坑底向两侧壁及积沙区增加;与轴线斜交（≥ 10°）的气流使减速区东移,气流沿两侧壁向东加速及输沙。积沙区顶部的气流汇集与植被的作用使其加积增高。气流—形态相互作用使风蚀坑加深和纵向延伸并伴随侧向扩展。     

1977年以来黄河临河段河岸冲淤变化及河道萎缩速率

不同时段河道的侧向侵蚀/加积面积变化的定量研究可以揭示河道的变化特征。以黄河临河段213 km长的河段为研究对象,利用1977年以来19个时段基于遥感影像绘制的河道平面形态图的面积变化来估算其4个亚河段（S1、S2、S3和S4）在不同时段的河岸侧向侵蚀/加积面积以及全河段的河道平均萎缩速率。研究结果表明,黄河临河段左右河岸在37年间都表现为侧向净加积,其4个亚河段左岸的侧向累计加积面积分别为33.16 km²、49.59 km²、29.52 km²和30.85 km²,其中1995-2000年的加积面积分别占到其总加积面积的85.5%、51.2%、47.2%和104.6%;右岸的侧向累计加积面积分别为30.83 km²、8.74 km²、26.44 km²和18.76 km²,而1995-2000年的加积面积分别占到其总加积面积的57.2%、111.9%、65.7%和61.6%。该河段河道面积1977-2001年具有减小趋势,2001年之后河道表现为侧向侵蚀、加积的交替变化,1977-2014年间河道平均萎缩速率为6.16 km²/yr。该河段河道平面形态值最明显的变化也发生在1990s,与1995年相比,2000年的河道长度增加了5.8%,河道面积减少了39.4%,河道平均宽度减小了42.8%,弯曲系数增加了6.6%。黄河临河段河道形态剧烈变化及河道严重萎缩都发生在1990s,这主要是黄河上游刘家峡和龙羊峡水库联合运行导致汛期水沙量大量减小所致,4个亚河段的河岸冲淤变化还受到局部河岸物质结构、护岸工程及水动力差异的影响。随着2000年后河流综合管理措施的调整,黄河临河段河道的上述变化趋势明显弱化,河流健康程度有所好转。     

太湖贡湖湾滨岸带微生境特征与主要水质指标的关系分析

2014年8月26日和2015年1月18日,测量了太湖贡湖湾北侧的退圩还湖生态修复区滨岸带不同微生境下水体的主要水质指标,并进行了比较。采用单因素方差分析法,分析不同微生境下水质指标的差异,结合冗余分析法,计算各微生境因子对水质指标变化的解释率。结果表明,8月26日各主要水质指标含量都高于1月18日,不同岸线段之间和不同水深采样点之间的水质指标的差异更大。1月18日凹形岸线段的总氮、总磷、铵态氮和硝态氮的含量相对较高,而化学需氧量在凸形和平直岸线段含量相对较高;8月26日化学需氧量在凹形岸线段含量较高,而总磷和铵态氮在凸形岸线段含量相对较高。冗余分析发现,在1月18日岸线形态是影响各采样点主要水质指标最重要的因子,在8月26日水深对水体水质指标有较大影响。总体上,不同岸线形态段下水质指标随着水深的增加,变化不同,各岸线类型采样点之间的差异也不相同,构建相对复杂的岸线形态有利于提高水体水质指标的差异,增加滨岸带生境的多样性。     

浑善达克沙地风蚀坑形态特征及其影响因素

风蚀坑是沙质草原固定沙地活化的主要表现形式,其持续活化的结果将导致沙漠化扩展和生态环境恶化。采用实地测量方法,测定了129个风蚀坑走向、长度、宽度等形态指标。研究表明：① 研究区风蚀坑形态特征受NW、SW和W 3个风向的综合影响;② 风蚀坑走向呈WNW-ESE（112.5°）走向,有74.5%的风蚀坑走向（100°~120°）与SW风垂直,和W风呈20°左右的夹角,并影响风蚀坑的几何形状特征;③ 按风蚀坑长宽比值所反映的几何形状,可划分为卵圆形、长条形、狭长形和带形风蚀坑;依风蚀坑的地表形态特征,可划分为碟形、梯形、沟谷形、杯形和坡形5种风蚀坑。