三种红树根部组织抗氧化酶活性对水淹胁迫的响应

以自然种群高程分布为根据, 选择对潮汐浸泡耐性存在一定差异的白骨壤(Avicennia marina)、桐花树(Aegiceras corniculatum)和木榄(Bruguiera gymnorrhiza)为实验树种。对3种红树幼苗进行为期0d、1d、3d、5d、7d、14d的水淹处理, 测定其根部组织的过氧化物酶(peroxidase, POD)活性、超氧化物歧化酶(superoxide dismutase, SOD)活性、抗坏血酸氧化酶(ascorbic acid oxidase, APX)活性和过氧化氢酶(catalase, CAT)活性。水淹处理会导致植物根部组织受低氧胁迫从而破坏活性氧(reactive oxygen species, ROS)生产和消除的平衡, ROS大量累积给植物带来氧化损伤。实验测定与清除ROS有关的酶指标, 结果表明POD活性在1d至14d的水淹周期内随时间呈现上升趋势, 这可能与POD参与活性氧以及乙醇、乳酸等有毒物质的反应有关。CAT、SOD、APX活性均呈现应激上升后下降趋势, 由此推断该系列抗氧化酶在水淹胁迫发生前中期对消除红树植物根部组织大量产生的活性氧具有重要意义。抗氧化酶系在3种红树植物中的表达存在一定差异, 但整体仍呈相似的变化趋势。通过层次聚类法对各项酶活性指标分析后发现, 白骨壤抗氧化酶系的活性模式与木榄和桐花树的存在一定差异, 但没有发现木榄与桐花树抗氧化酶系统表达模式的明显差异。本研究旨在更好地了解红树林对水淹胁迫的生理适应机制, 为红树林生态系统保护与管理提供理论依据。     

Geometric-based approach for integrating VGI POIs and road networks

Integrating heterogeneous spatial data is a crucial problem for geographical information systems (GIS) applications. Previous studies mainly focus on the matching of heterogeneous road networks or heterogeneous polygonal data sets. Few literatures attempt to approach the problem of integrating the point of interest (POI) from volunteered geographic information (VGI) and professional road networks from official mapping agencies. Hence, the article proposes an approach for integrating VGI POIs and professional road networks. The proposed method first generates a POI connectivity graph by mining the linear cluster patterns from POIs. Secondly, the matching nodes between the POI connectivity graph and the associated road network are fulfilled by probabilistic relaxation and refined by a vector median filtering (VMF). Finally, POIs are aligned to the road network by an affine transformation according to the matching nodes. Experiments demonstrate that the proposed method integrates both the POIs from VGI and the POIs from official mapping agencies with the associated road networks effectively and validly, providing a promising solution for enriching professional road networks by integrating VGI POIs.     

北京地区自动站降水特征的聚类分析

利用2007—2010年北京123个自动气象站逐时降水观测资料,采用聚类分析方法,对北京的主城区、西部和北部区、东北区、东南区共分为4个区域的逐时降水时空分布特征进行了分析。结果表明:通过与实际地形和下垫面类型比较,自动站分类较为合理,避免了在区域划分方面的主观因素影响。主城区降水集中时段最为突出,集中出现在7月逐日20—00时,且降水强度最强,降水量较大,降水小时数不多。西部和北部区降水集中出现在6月逐日18—20时、7月逐日23时至次日03时,降水小时数最多,降水强度不大,降水量不大。东北区降水主要集中出现在7月逐日00—08时和17—23时,降水小时数较多,降水强度不大,降水量最大;东南区降水主要集中出现在7月的逐日02—04时,降水小时数少,降水强度较大,降水量较大。     

淮北矿区煤层气资源勘查潜力评价

淮北矿区地处华东腹地,煤层气资源丰富,具备大规模开发的前景。选用层次分析法与灰色聚类法评价方法,通过构建层次结构模型、计算指标权重、制定参数分类评价标准、运用灰色聚类法判别灰类、计算综合优度值,对矿区16个评价单元的山西组和下石盒子组煤层气资源潜力进行了评价,结果显示,淮北矿区山西组煤层气勘查潜力中等,下石盒子组勘查潜力较好。     

Gravitational clustering of galaxies in an expanding universe

We inquire the phenomena of clustering of galaxies in an expanding universe from a theoretical point of view on the basis of thermodynamics and correlation functions. The partial differential equation is developed both for the point mass and extended mass structures of a two-point correlation function by using thermodynamic equations in combination with the equation of state taking gravitational interaction between particles into consideration. The unique solution physically satisfies a set of boundary conditions for correlated systems and provides a new insight into the gravitational clustering problem.     

A TAXONOMICAL AND ECOLOGICAL SURVEY OF ROTIFER COMMUNITIES IU KROTTENSEE (AUSTRIA)

The composition and distribution of benthic, periphytic and planktonic rotifers in different habitatsin Krottensee were investigated. Sixty-five rotifer taxa were identified, their relative abundance estimated. Classification of the data set by cluster analysis allowed the recognition of distinct habitat groupe con-fined to acid bog ponds, macrophytes, sediments, and open water. Five groups of rotifer taxa were identifiedon the basis of their habitat preferences and the occurrence of the taxa. Highest diversities were found onmacrophytes and in acid bog ponds.     

移动轨迹聚类方法研究综述

轨迹数据是人类移动行为的表征,能够映射出人的出行模式和社会属性等信息。怎样有效挖掘轨迹数据蕴藏的人类活动规律一直是研究的热点。通过轨迹聚类发现行为相似的类簇,从而探究群体的移动模式是轨迹挖掘和深度应用常见的方法之一。本文首先根据轨迹数据的特点,将轨迹数据模型分为轨迹点模型和轨迹段模型,并据此定义相应的相似性度量：空间相似性度量和时空相似性度量;然后,对两类模型的聚类方法进行了综述,并总结不同聚类算法的优缺点,以期为不同应用选取聚类算法提供科学依据;最后对移动轨迹数据聚类方法研究的发展趋势进行了讨论。     

WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法

针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。     

k均值聚类引导的遥感影像多尺度分割优化方法

针对不同尺度地物的分割需求,提出了一种k均值聚类引导的多尺度分割优化方法。首先对原始影像进行小尺度分割和k均值聚类,然后利用k均值聚类结果引导对象合并,在合并过程中利用Otsu阈值方法自动选择k均值聚类的影响因子,最终得到适应不同尺度地物的分割结果。以FNEA多尺度分割方法为例,利用模拟数据和真实的GeoEye-1影像数据进行相关试验,目视和定量评价表明本文方法能够得到适宜不同尺度地物的高质量分割结果。     

改进的模糊聚类遥感影像分割

聚类是数据挖掘的重要分支之一,引入模糊理论的模糊聚类分析为显示数据提供了模糊处理能力,在许多领域被广泛应用。本文应用考虑邻域关系的约束模糊C均值(Fuzzy C-Means with Constrains,FCM_S)算法,将邻域像素引入到目标函数中,进而有效地利用邻域像素信息,提高分割精度。本文应用FCM_S算法对模拟彩色纹理图像进行分割,计算其混淆矩阵,定性定量地与FCM算法进行对比分析,证明了该算法的鲁棒性。