陕西省HFRS疫情时空分异特征及影响要素研究

肾综合征出血热（HFRS）主要是由鼠类携带传播汉坦病毒而引起的一类自然疫源性传染病,严重危害着人类健康。陕西省是我国HFRS疫情最严重的省份之一,发病率居全国前列,研究其疫情时空分异和影响要素对指导当地疫情防控具有重要意义。本研究基于2005—2017年县区尺度HFRS发病率数据,采用空间自相关、热点分析等方法分析陕西省疫情时空分异特征,并利用地理探测器探究影响疫情的主要自然环境和社会经济要素。结果表明：2005—2017年陕西省HFRS发病率明显高于全国水平,同时呈现明显的时间波动和空间聚集,平原面积占比、建设用地面积占比、人口密度等因素可以解释约20%的HFRS疫情空间分异;关中平原聚集了陕西省90%以上的高发病县区,其疫情亦呈现明显的空间分异性,主要受降水量、 NDVI、土地利用类型等因素的影响。由此可知,高发病县区聚集、且自然环境和社会经济条件明显不同的关中平原是陕西省HFRS疫情流行的关键地区。因此,建议陕西省HFRS疫情防控应当重点关注降水量、植被状况以及土地利用类型,特别是在土地城镇化水平较高、人口密度较大的关中平原进行有效的防控干预。     

机载多光谱影像语义分割模型在农田防护林提取中的应用

农田防护林是农田生态系统的屏障,其健康状况的监测与评估在我国北方农田林网管理中尤为重要。本文以新疆生产建设兵团第三师51团为研究区,使用复合翼无人机CW-20搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机获取农田防护林的多光谱影像,经辐射校正、裁剪等预处理,通过优选有效特征和模型比较,提出农田防护林提取的有效方法。首先,基于原始12波段,依据相关性系数矩阵和最佳指数因子（Optimum Index Factor,OIF）选取最优3波段和植被指数特征进行组合,构建8种农田防护林提取方案;然后,通过建立语义分割Deeplabv3+模型进行精度评价,得到最优3波段组合6（波长710 nm）、8（波长800 nm）、 11（波长900 nm）波段为最佳特征组合;最后,以最优3波段为基础,将Deeplabv3+模型与U-Net、ENVINet5模型进行对比分析。结果表明：Deeplabv3+模型能够更深层次的挖掘光谱中潜在的信息,相比其他模型,能够较好地处理正负样本不均衡问题,获得最高MIoU值85.54%,比U-Net、ENVINet5的MIoU值则分别高出21.21%、27.19%。该研究结果可为基于多光谱遥感影像的语义分割在农田防护林提取及健康状况监测的应用提供借鉴和参考。     

高亚洲及其邻区2003~2017年质量平衡的气候影响分析

利用重力恢复和气候实验(GRACE)数据获得高亚洲及其邻近地区的质量变化,可分析区域气候因素如印度季风、西风带和厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)对结果的影响。然而,最近的研究发现,西风带的贡献小于厄尔尼诺,与传统研究结论不同。因此,利用2003-01~2017-06期间GRACE RL06的Mascon数据进行复经验正交函数（CEOF）分析。研究发现,前3个主要成分对研究区质量变化的贡献率分别为53%、27%和6%,与印度季风、西风带和ENSO指数的相关系数分别是0.92±0.16、0.70±0.15和0.42±0.15,说明在长达14 a的观测时间跨度内,印度季风、西风带和ENSO对研究区质量变化的贡献分别为53%、27%和6%,西风带是研究区质量变化的第2个影响因素,这支持了传统的研究结论;ENSO通过印度季风对某些区域（如帕米尔高原、喜马拉雅山脉和印度西北部）的质量变化产生影响;在印度西北部、喜马拉雅山脉和藏东南地区,由于印度季风的减弱及其相关的ENSO作用和西风带的加强,质量变化呈现下降趋势;在兴都库什、西昆仑和东昆仑地区,由于西风带的增强,质量变化呈上升的趋势;在帕米尔和天山地区,虽然受到较强西风带的影响,但由于同时受到印度季风和ENSO减弱以及气温上升趋势的影响,质量变化呈下降的趋势。     

合浦珠母贝丝氨酸蛋白酶抑制因子基因pfser1克隆与表达

【目的】克隆合浦珠母贝(Pinctada fucata)丝氨酸蛋白酶抑制因子pfser1基因,探讨该基因的组织表达及其在天然免疫过程中的作用,以及与生物矿化过程的关系。【方法】通过RACE技术获得pfser1基因的全长,通过生物信息学分析其序列结构特征,利用实时荧光定量PCR方法检测pfser1基因在不同组织中的表达,检测健康合浦珠母贝在被大肠杆菌(Escherichia coli)MG1655刺激后和在贝壳损伤修复实验中pfser1基因表达量的变化。【结果】合浦珠母贝pfser1基因cDNA全长为1240 bp,包含1035 bp的开放阅读框(ORF),编码344个氨基酸,氨基酸序列的功能结构域含有丝氨酸蛋白酶抑制因子Serpin家族保守结构域。pfser1基因在合浦珠母贝各个组织中均有表达,在外套膜边缘膜中表达量最高;大肠杆菌MG1655刺激后,该基因表达量显著升高;在贝壳损伤修复过程中,pfser1基因表达先升高后受到抑制。【结论】pfser1基因所表达的蛋白参与了合浦珠母贝的天然免疫应答过程,并与生物矿化过程有一定关系。     

新疆香梨花期霜冻灾害风险评估模型构建及适用性分析

全球变暖和极端气候事件频发背景下,人们更加关注农林业生产面临的灾害风险。构建灾害预警指标,开展风险预警并提前防范,对于有效防灾减灾减损具有重要意义。基于新疆1981-2020年霜冻灾情、气象因子、香梨种植面积资料,计算香梨花期霜冻灾害危险性指数、暴露度和脆弱性指数,构建了霜冻灾害风险评估综合模型,并基于格点预报开展了香梨霜冻风险预警,对评估模型的适用性进行了验证。结果表明,过程最低气温、降温幅度、低温持续时间是霜冻灾害的主要致灾因子。春季霜冻危险性空间分布,总体呈现北部高、南部低的特点。香梨遭受春季霜冻的高风险区,主要分布在北疆西部、天山北坡的西部和中部以及南疆巴州北部、阿克苏市及其南部部分区域。基于气象实况和果园灾害调查结果表明,霜冻灾害风险评估模型和格点预报相结合,能较好地预报香梨霜冻风险分区、影响等级,与香梨霜冻灾害实际发生区域、受冻百分率基本一致,霜冻指标和风险预警模型具有合理性和适用性。     

基于Ka波段云雷达观测的中国西天山降雨云宏微观物理特征研究

利用Ka毫米波云雷达与自动气象站降雨资料,研究了西天山地区2019年和2020年5～8月的降雨云宏微观特性。结果表明：(1)降雨主要发生在夜间,累积降雨量集中在21:00(北京时间,下同)至次日07:00,降雨频次和累积降雨量相关系数为0.71。大雨强频次虽最少,但对总累积降雨量贡献较显著。(2)小雨强、中雨强、大雨强平均反射率因子最大值分别为30 dBZ、35.8 dBZ和39.5 dBZ,最大平均液态水含量分别为1.5 g m^-3、4.2 g m^-3和7.3 g m^-3。(3)不同降雨强度对应的反射率因子都有两个集中区域,2.0～4.4 km反射率因子集中在15～26 dBZ,地面附近的小雨强、中雨强、大雨强对应的反射率因子分别集中在24～32 dBZ、29～38 dBZ和31～42 dBZ。1.75 km以下中雨强和大雨强液态含水量小于1gm^-3的频率明显少于小雨强,降雨强度的越大降雨粒子径向速度越集中。     

一种土地多要素综合评价模型的构建方法研究

针对传统土地评价不精准的问题,本文在传统的土地评价基础上,运用层次分析法,提出了一种基于多要素综合评价的模型构建方法,重点研究了主、客观评价因子以及相关权重确定原则,通过构建土地多要素综合评价模型,并以桂林市会仙镇为例,实现了基于多要素权重的土地评价。     

观测卫星不足时的GPS/INS紧组合抗差自适应滤波

常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。     

两种不同的SVM建模方法在大坝变形预测中的应用

用支持向量机对大坝变形监测数据建模分析和预测一般有两种方法:一是仅用大坝的变形数据作为输入端和输出端,构建支持向量机模型;二是用温度、水压等大坝变形的影响因子作为输入端,大坝变形数据作为输出端,构建支持向量机模型。两种建模方法比较研究鲜有讨论,文中用这两种建模方法对福建省某一大坝进行建模预测。结果表明,第二种方法建模预测速度更快,预测精度更高。     

陕西红富士膨大期果实品质特征及其影响因素分析

利用陕西红富士种植区9个基地县2009—2015年4—8月逐日气温、降水量、日照时数、相对湿度等气象资料,以及8月底果实品质观测资料,采用统计分析方法研究红富士果实膨大期品质特征、各基地县及果区之间的差异性和气象因子对果实品质的影响。结果表明:陕西红富士果实膨大期平均单果质量为114.0~151.7g,果形指数为0.833~0.885。各基地县中,凤翔单果质量最大,旬邑最小,且凤翔单果质量与其他县差异显著。白水果形指数最大,洛川最小;安塞果形指数与除洛川外的其他县差异显著。各果区中,单果质量关中西部最大,渭北西部最小,且各果区之间没有显著差异;果形指数渭北东部最大,陕北最小,且陕北与其他果区差异显著。气象因子对苹果单果质量和果形指数均有不同程度的影响,平均单果质量与积温、气温、日照时数、降水量多为正相关关系,与相对湿度则为负相关关系;果形指数与积温呈负相关关系,与5—6月降水量、平均气温,日照时数等气象因子呈正相关关系。