一例异育银鲫(Carassius auratus gibelio)暴发性出血病病原分析

2016年6月,江苏某异育银鲫(Carassius auratus gibelio)养殖场暴发一种传染性急性出血病,造成养殖银鲫大量死亡。为分析此次疾病病因及流行规律,本研究从发病养殖场采集患出血病的异育银鲫,从细菌、病毒及寄生虫三个方面对病原进行了分析。采用病原菌分离、组织病理学观察、超薄切片电镜观察、病毒核酸分析、回感实验等对病原进行鉴定。结果显示从发病鲫鱼体内分离到病毒一株,未发现寄生虫及细菌感染。经测序及序列分析,该病毒为鲤疱疹病毒Ⅱ型(Cyprinid herpesvirus2,CyHV-2)病毒,组织病理学观察结果显示患病鱼的鳃和肾脏有明显病变,电镜下可观察到病鱼脾脏组织有带囊膜的球形病毒,囊膜直径约为170—200nm,病毒衣壳直径约为110—120nm,核心直径约为60nm,用组织匀浆感染鲫鱼囊胚细胞系(CGB)可稳定地观察到典型的细胞病变,用患病鱼组织匀浆液人工感染异育银鲫的死亡率高达100%,荧光定量PCR检测到该病毒可感染多器官,其中以脾脏中病毒含量最高,其次是脑,肝脏中最少。本研究可为CyHV-2的诊断防控及疫苗研制提供资料。     

经济海藻病害及防控技术的研究进展

经济海藻的病害一直是海藻人工栽培的一大障碍,往往造成严重的经济损失。目前对藻类病害的研究大多集中于病原鉴定,而病原的多样性和复杂的海区微环境增加了病原分离和鉴定的难度。本文综述了经济海藻病害发生的原因、病原的多样性和致病机制、病原的鉴定、检测和防治方法,并对未来我国海藻病害研究方向进行了展望,以期对藻类病害的防控提供参考。     

基于GF-3的不同极化方式SAR图像海面油膜识别的比较 ——以"桑吉"轮事故为例

基于我国自主研发的首颗分辨率达到1m的C频段多极化合成孔径雷达高分三号卫星(GF-3),通过典型溢油案例定性和定量地比较了双极化与单极化图像预处理性能,分析了不同的极化组合对海面油膜识别结果的影响。得出结论:同向极化与异向极化成像差异明显,VV极化明显比VH极化回波强度高,并且油膜识别度较高;相反,双极化VHVV方式与单极化VH方式图像效果区别不大,双极化方式并不能绝对性地提高地物识别度。     

柳珊瑚Leptogorgia rigida中甾体类成分研究

首次对南海柳珊瑚Leptogorgia rigida中甾体类次生代谢产物进行研究。采用硅胶柱柱层析、十八烷基硅烷键合硅胶填料、Sephadex LH-20、高效液相色谱(HPLC)及薄层色谱(TLC)等多种方法进行分离纯化, 通过核磁共振波谱(NMR)、质谱(MS)等现代波谱分析及物理常数对照等方法进行结构鉴定。从南海柳珊瑚Leptogorgia rigida次生代谢产物中分离得到8个甾类化合物, 结构依次为: 3β, 6β, 11-trihydroxy-9, 11-seco-5α-chloest-7-en-9-one (1); 3β, 6α, 11- trihydroxy-9, 11-seco-5α-chloest-7-en-9-one (2); 3β, 6α, 11-trihydroxy-5α-chloest-7, 22(E)-dien-9-one (3); pregnan-4-en-3, 20-dione (4); 5α-pregnan-3, 20-dione (5); 3β-hydroxy-pregnan-5-en-20-dion (6); 3β-hydroxy-5α-pregnan-20-one (7); 和3β, 6α, 11-trihydroxy-9, 11-seco-5α-gorgosterol (8)。所有化合物均首次从Leptogorgia属中得到。     

组合粗差探测的MHSS ARAIM算法

针对目前MHSS ARAIM (multiple hypothesis solution separation advanced receiver autonomous integrity monitoring)算法存在的抗差能力弱、计算子集过多、计算量过大等不足,提出一种组合粗差探测的MHSS ARAIM算法。该算法先用粗差探测方法对原始数据进行粗差识别与剔除,而后用MHSS ARAIM算法处理经粗差探测后的数据,可弥补MHSS ARAIM算法的不足。对若干IGS和全球连续监测评估系统iGMAS(international GNSS monitoring and assessment system)监测站观测数据进行计算和分析。结果表明:在航行LPV-200阶段,该算法应用于GPS和BDS导航的性能优于MHSS ARAIM;在假设单故障情况下,该算法对GPS和BDS观测数据的有效监视门限EMT(effective monitor threshold)的精度分别提高了22.47%和9.63%,对VPL(vertical protection level)的精度分别提高了32.28%和12.98%;在假设双故障情况下,对EMT的精度分别提高了80.85%和29.88%,对VPL的精度分别提高了49.66%和18.24%。     

Indoor localization for pedestrians with real-time capability using multi-sensor smartphones

ABSTRACT

The localization of persons or objects usually refers to a position determined in a spatial reference system. Outdoors, this is usually accomplished with Global Navigation Satellite Systems (GNSS). However, the automatic positioning of people in GNSS-free environments, especially inside of buildings (indoors) poses a huge challenge. Indoors, satellite signals are attenuated, shielded or reflected by building components (e.g. walls or ceilings). For selected applications, the automatic indoor positioning is possible based on different technologies (e.g. WiFi, RFID, or UWB). However, a standard solution is still not available. Many indoor positioning systems are only suitable for specific applications or are deployed under certain conditions, e.g. additional infrastructures or sensor technologies. Smartphones, as popular cost-effective multi-sensor systems, is a promising indoor localization platform for the mass-market and is increasingly coming into focus. Today’s devices are equipped with a variety of sensors that can be used for indoor positioning. In this contribution, an approach to smartphone-based pedestrian indoor localization is presented. The novelty of this approach refers to a holistic, real-time pedestrian localization inside of buildings based on multi-sensor smartphones and easy-to-install local positioning systems. For this purpose, the barometric altitude is estimated in order to derive the floor on which the user is located. The 2D position is determined subsequently using the principle of pedestrian dead reckoning based on user's movements extracted from the smartphone sensors. In order to minimize the strong error accumulation in the localization caused by various sensor errors, additional information is integrated into the position estimation. The building model is used to identify permissible (e.g. rooms, passageways) and impermissible (e.g. walls) building areas for the pedestrian. Several technologies contributing to higher precision and robustness are also included. For the fusion of different linear and non-linear data, an advanced algorithm based on the Sequential Monte Carlo method is presented.     

基于时间序列叶面积指数稀疏表示的作物种植区域提取

以华北平原黄河以北地区为研究区域,以时间序列叶面积指数LAI(Leaf Area Index)傅里叶变换的谐波特征作为不同作物识别的数据源,利用稀疏表示的分类方法识别2007年—2016年冬小麦、春玉米、夏玉米等主要农作物种植区域。首先利用上包络线Savitzky-Golay滤波分别对2007年—2016年的时间序列MODIS LAI曲线进行重构,进而对重构的年时间序列LAI进行傅里叶变换,以0—5级谐波振幅、1—5级谐波相位作为作物识别的依据,基于各类地物的训练样本,通过在线字典学习算法构建稀疏表示方法的判别字典,对每个待测样本利用正交匹配追踪算法求解稀疏系数,从而计算对应于各类地物的重构误差,根据最小重构误差判定待测样本的作物类型,并对作物识别结果的位置精度进行验证。结果表明,2007年—2016年作物识别的总体精度为77.97%,Kappa系数为0.74,表明本文提出的方法可以用于研究区域主要作物种植区域的提取。     

RFID技术在数字城市建设中的应用

介绍了RFID的基本概念和特点,并对RFID技术进行详细地阐述,探讨了RFID技术在数字城市建设中的应用。     

低渗透储层的径向电阻率特征及含油性 ——以鄂尔多斯盆地洛河油田延长组长61为例

鄂尔多斯盆地中部洛河油田长61低渗透油层由于含油饱和度变化大、油层非均质强,再加淡水钻井液侵入,造成油层电阻率径向分布不均且变化大。通过双感应-八侧向测井与阵列感应测井响应特征对比分析,认为水层的径向电阻率均为增阻侵入,油层、油水同层的径向电阻率普遍具有减阻侵入、低阻环带、高阻环带特征或相关趋势。其中,减阻侵入有助于识别高含油饱和度、高电阻率油层和油水同层,低阻环带和高阻环带有助于识别低电阻率油水同层。另外,部分油水同层的双感应-八侧向测井径向电阻率组合具有“增阻侵入”且深感应电阻率低的特征,推测可能是受双感应-八侧向测井探测范围限制,为低阻环带靠近井眼附近遭受淡水钻井液侵入影响的结果,深感应测井反映的是侵入带电阻率而不是油水同层的电阻率,容易被误解释为水层。因此,对于双感应-八侧向测井中具有“增阻侵入”特征且深感应电阻低值的储层,其流体性质有水层、油水同层这两种可能性,需要结合深探测测井资料或油藏地质特征进一步分析,以提高油层、水层的识别率。     

孤立冰块流拖曳系数的优化辨识

流拖曳系数是海冰动力学模型中的重要参数,实际海冰运动时受到水流的底面剪切作用和侧面正压力作用,相应的拖曳系数分别为摩拖曳系数和形拖曳系数。利用实验室波流水槽设备,对长方平底、长方粗糙底和圆饼型淡水冰试样进行拖曳运动试验,获得26组冰样运动数据。根据这些试验数据,利用动量法原理和数学优化方法构造了摩拖曳系数和形拖曳系数的辨识模型,将摩拖曳系数和形拖曳系数两项分开。在此基础上,分析了冰样粗糙度指标(支承长度率和冰厚均方根偏差)对这两个系数的影响;发现了摩拖曳系数同冰样水平尺寸和垂直尺寸之比的关系,该关系能将冰山和浮冰的摩拖曳系数归结到同一条曲线上。