三个牙鲆育种群体亲本效应及遗传参数估计

针对牙鲆(Paralichthys olivaceus)养殖品种生长速度变慢、抗病力降低这一问题。近年来构建了牙鲆抗病群体(RS)、日本群体(JS)和黄海群体(YS)3个育种群体,开展牙鲆选择育种,建立了63个家系,收集了所有家系5 328尾鱼苗的体长和体重数据。借助线形混合模型(Linear mixedmodel)、"加性-显性"模型、约束极大似然法(REML)及最佳线性无偏预测(BLUP)分别估计亲本效应值、体重和体长遗传力和遗传相关、父母本效应和杂交效应。预测结果显示,其中父本130,141,146,170,218,229,303和308随机效应达到了极显著效应水平(P<0.01),父本112,122,141,190,212达到显著水平(P<0.05),所有母本体重随机效应达到了极显著水平(P<0.01);体长和体重两性状的加性、显性、表型和基因型相关分量都达到极显著水平(P<0.01),体长和体重的加性方差比率均大于显性方差比率,可见两性状的遗传效应主要取决于基因的加性效应。体长的总遗传效应率为31.20%,体重的总遗传效应率为33.58%,体长和体重的随机方差比率分别达到68.80%和66.41%,说明养殖环境等因素对牙鲆体长和体重的影响较大,同时说明在牙鲆选择育种中消除环境影响极为重要。体长和体重的狭义遗传率分别为0.199和0.256(P<0.01),广义遗传率分别为0.312和0.336(P<0.01),牙鲆在以上两性状上属于中等遗传力,通过选择育种可取得较大的遗传进展。对3个牙鲆育种群体杂交随机效应估计结果显示,抗病群体和黄海群体在体长和体重两性状上加性随机效应显著(P<0.05);抗病群体分别与日本群体、黄海群体杂交,其后代表现出显性随机效应达到0.10的水平(P<0.10),黄海群体自交、日本群体和黄海群体杂交随机效应不显著(P>0.05),因此在杂交组配中选择抗病群体与其他两个群体交配可取得较好的效果。     

Parametric vibration of submerged floating tunnel tether under random excitation

For the study of the parametric vibration response of submerged floating tunnel tether under random excitation,a nonlinear random parametric vibration equation of coupled tether and tube of submerged floating tunnel is set up.Subsequently,vibration response of tether in the tether-tube system is analyzed by Monte Carlo method.It may be concluded that when the tube is subjected to zero-mean Gaussian white noise random excitation,the displacement and velocity root mean square responses of tether reach the peak if the circular frequency of tube doubles that of tether;the displacement and velocity root mean square responses of tether increase as the random excitation root mean square increases;owing to the damping force of water,the displacement and velocity root mean square responses of tether decrease rapidly compared with tether in air;increasing the damping of the tether or tube reduces the displacement and velocity root mean square responses of tether;the large-amplitude vibration of tether may be avoided by locating dampers on the tether or tube.     

小波变换压制噪声在单道地震资料处理中的应用

海洋区域地质调查中,单道地震勘探以其高分辨率、方便快捷等优点成为揭示浅地层地质构造的重要手段之一.结合前人研究成果并出于保护信号的完整性,对低频部分的噪声采用带通滤波进行滤除,而对高频信号中的随机噪声采用小波阈值去噪方法进行压制处理.在小波阈值去噪过程中,通过比较选用最佳小波基函数sym5对地震剖面进行三层小波分解.结果表明:两种阈值去噪方法在带通滤波的基础上进一步提升了剖面的质量,使得反射层面变得连续可追踪.软阈值去噪滤掉了剖面上的较多信息,去噪效果较为彻底,硬阈值去噪则保留了较多的细节信息.     

东海三个倾倒区表层沉积物重金属富积特征及其潜在生态风险评价

根据2003年东海吴淞口北倾倒区、椒江口倾倒区和闽江口倾倒区表层沉积物中重金属的监测资料,采用富积系数法和Hakanson潜在生态危害系数法对其富积程度和潜在生态危害程度进行了分析和评价。结果表明:在三个倾倒区表层沉积物所监测的重金属中,Cu和Pb元素的富积程度相对最高,As次之,Hg和Cd元素的富积程度较低。从空间上看,Cu和As元素的富积程度呈现吴淞口北倾倒区<闽江口倾倒区<椒江口倾倒区的特征;而Pb,Cd和Hg元素的富积程度呈现由北向南递增的趋势,即:吴淞口北倾倒区<椒江口倾倒区<闽江口倾倒区。潜在生态危害系数评价结果显示,东海三个倾倒区表层沉积物中的重金属对海洋生态系统的潜在生态危害非常轻微,均属于轻微潜在生态危害范畴,其中轻微潜在生态危害程度相对较重的是As,Cd和Hg元素,Cu和Pb元素的轻微生态危害程度较轻。     

随机森林模型在遥感水深反演中的应用

随着我国浅海测绘需求的日益增长,文中利用四波段的WorldView-2高分辨率遥感影像,选取我国南海西沙群岛中的甘泉岛和台湾南湾地区作为典型试验区,开展水深反演研究。引入随机森林算法构建了随机森林水深反演模型,并同常用的3种水深反演模型进行精度对比。结果表明,在甘泉岛和南湾地区随机森林模型反演的水深值和真实水深值的RMSE分别为0.85 m和1.59 m,MRE分别为8%和12%,均优于其他3种模型。     

基于随机森林特征选择的城市绿化乔木树种分类

城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明：通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征（包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征）进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。     

A universal algorithm to generate pseudo-random numbers based on uniform mapping as homeomorphism

A specific uniform map is constructed as a homeomorphism mapping chaotic time series into [0,1] to obtain sequences of standard uniform distribution. With the uniform map, a chaotic orbit and a sequence orbit obtained are topologically equivalent to each other so the map can preserve the most dynamic properties of chaotic systems such as permutation entropy. Based on the uniform map, a universal algorithm to generate pseudo random numbers is proposed and the pseudo random series is tested to follow the standard 0-1 random distribution both theoretically and experimentally. The algorithm is not complex, which does not impose high requirement on computer hard ware and thus computation speed is fast. The method not only extends the parameter spaces but also avoids the drawback of small function space caused by constraints on chaotic maps used to generate pseudo random numbers. The algorithm can be applied to any chaotic system and can produce pseudo random sequence of high quality, thus can be a good universal pseudo random number generator.     

Second-Oorder Analytic Solutions of Nonlinear Interactions of Edge Waves on A Plane Sloping Bottom

Based on the full water-wave equation, a second-order analytic solution for nonlinear interaction of short edge waves on a constant plane sloping bottom is presented in this paper. For special case of slope angle b=p/2, this solution can be reduced to the same order solution of deep water gravity surface waves traveling along parallel coastline. Interactions between two edge waves including progressive, standing and partially reflected standing waves were also discussed. The unified analytic expressions with transfer functions for kinematic-dynamic elements of edge waves were also discussed. The random model of the unified wave motion processes for linear and nonlinear irregular edge waves is formulated, and the corresponding theoretical autocorrelation and spectral density functions of the first and second orders are derived. The boundary conditions for the determining determination of the parameters of short edge wave are suggested, that may be seen as one special simple edge wave excitation mechanism and an extension to the sea wave refraction theory. Finally some computation results are demonstrated.     

基于卷积神经网络与条件随机场方法提取乡镇非正规固体废弃物

随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分：① 通过全连接卷积网络（CNN）对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。     

基于随机森林的光子计数激光雷达点云滤波

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。