马氏珠母贝SNP标记开发及家系遗传多态性分析

利用13个源自转录组序列的SNP标记对3个马氏珠母贝(Pinctada fucata)家系进行遗传多态性分析及聚类分析。结果显示,家系1#、3#、6#的平均期望杂合度(He)分别为0.307 8、0.318 9和0.382 7;平均观测杂合度(Ho)分别为0.342 2、0.341 0和0.394 2;平均多态信息含量(PIC)分别为0.243 5、0.247 9和0.297 7。结果表明,3个马氏珠母贝家系具低度或中度遗传多态性,为马氏珠母贝内SNP应用于遗传多态性分析等提供了基础。利用SNP标记对3个家系进行聚类分析,发现半同胞家系1#和3#在家系及个体聚类中均先聚在一起,然后再与亲缘关系较远的家系6#聚在一起。新开发的SNP标记能较准确地对家系及个体进行聚类,为SNP标记应用于马氏珠母贝遗传关系分析提供了研究基础。     

参数优化DBSCAN算法的城管案件聚类分析

针对DBSCAN算法参数对聚类结果具有较大的不确定性问题,该文提出了基于空间分析的参数优化思想:首先,基于Ripley’s K函数分析,实现自适应确定数据聚类范围EPS值;基于K-D树分析,实现自适应确定在Eps阈值内的点数量MinPts值;然后,基于以上参数的自适应确定思想,利用R语言编写了DBSCAN算法,进一步实现了数据的精确聚类。基于典型城市管理案件的实验结果表明:该方法充分考虑了空间数据统计特性,具有较好的适用性,聚类簇特征明显,聚类质量较高。     

地下水埋深对淮北平原冬小麦耗水量影响试验研究

研究地下水埋深对淮北平原冬小麦耗水量的影响,对浅埋区农业水管理具有重要意义。基于2017—2020年五道沟水文水资源实验站大型称重式蒸渗仪群,模拟不同地下水埋深下冬小麦蒸散发变化过程,以蒸散量表征小麦耗水的变化,识别影响小麦耗水的关键环境因子,探索不同情景小麦耗水特征。全生育期内各地下水埋深0.5,1.0,2.0,3.0 m下小麦蒸散量依次为510.50,499.33,567.88,727.88 mm,各埋深下表层10 cm处土壤含水率与蒸散量相关系数依次为?0.42,?0.69,?0.53,?0.43;依据太阳辐射量划分3类典型日,典型日内蒸散强度为:强辐射日约0.30 mm/h、弱辐射日约0.07 mm/h、微弱辐射日约0.03 mm/h;蒸散峰历时依次为:5:00—20:00、7:00—17:00和9:00—17:00;太阳辐射强时,地下水埋深对蒸散强度峰值出现的时间影响较小,而太阳辐射过弱时,地下水埋深大会阻滞能量传输,蒸散强度峰值滞后;表层土壤水是蒸散发的主要来源,尤其在1.0,2.0 m埋深下表层土壤水对蒸散发贡献率更高;太阳辐射、净辐射和土壤热通量正向驱动小麦耗水,表层土壤水分、平均气温和空气湿度反向驱动。     

基于优化经验模态分解和聚类分析的滑坡位移智能预测研究

针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。     

渤海湾盆地庙西中南洼围区原油成因类型及分布主控因素

通过原油生物标志化合物参数聚类分析,在对比沙河街组不同层系烃源岩地化特征的基础上,分析了渤海海域庙西中南洼已发现原油的成因类型、来源及其分布规律。结果表明,研究区目前已发现的原油主要有Ⅰ型、Ⅱ型和Ⅲ型3种成因类型,其中：Ⅰ型原油来源于沙三段烃源岩,主要分布在垦利6-4区和蓬莱25区,其进一步可分为Ⅰ₁和Ⅰ₂两个亚类,分别对应中高熟沙三型原油和中低熟沙三型原油;Ⅱ型原油来源于沙三段和沙四段烃源岩,主要分布在蓬莱31区;Ⅲ型原油主要来源于沙四段烃源岩,可能有少量的沙三段烃源岩贡献,主要分布在渤中36区。原油地化特征及分布规律指示研究区为近源成藏特征。综合烃源岩分布特征及断层活动性分析认为蓬莱25区和垦利6-4区原油类型主要受烃源岩控制,而蓬莱31区和渤中36区原油类型和分布受断裂和烃源岩联合控制。     

海口市重污染天气潜在源分析研究

在进入冬半年后,海口市受弱冷空气或较强下沉气流控制时,易出现污染天气,对2013—2015年当年10月至翌年1月的气团轨迹进行了聚类分析、潜在源贡献因子分析(Potential Source Contribution Function,PSCF)和重轨迹分析(Concentration Weighted trajectory,CWT),结果表明:在污染时段内,海口大多受到来自中国华南和华东的东北向气流影响。PSCF和CWT分析表明,广东、福建、江西的大部分地区,以及湖南东部、广西东部等地区,是对海口地区污染天气污染物浓度的潜在贡献大值区。在进行预报时,可参考主要天气影响系统,和一些关键区域的外源影响以及本地污染的堆积情况。     

基于DBSCAN与网格搜索的雷电定位算法

定位精度是评价雷电定位网络的重要指标之一,定位算法直接影响雷电探测结果的精度。雷电监测系统探测数据误差不可避免,传统定位算法不具备抗误差干扰能力,迭代计算易发散,定位结果精度不高。为了满足实际应用需求,提出一种新的雷电定位算法DG-LLA（DBSCAN and grid-search lighting location algorithm）,在定位计算中引入DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）方法与网格搜索方法。通过仿真与国家雷电监测网实际定位结果对比分析定位算法性能。结果表明:到达时间差（time difference of arrival,TDOA）法和Taylor级数展开法定位误差较大,仿真区域的均方根误差分别为982 m和668 m;定位中引入DBSCAN方法后,均方根误差明显减小为406 m,引入DBSCAN方法和网格搜索方法后,均方根误差减小为349 m;在相同回击数据条件下,算法DG-LLA与国家雷电监测网相比定位数量更多,回击数据的利用率从43.4%提升到51.5%,新增定位结果周围雷达回波特征较强,定位精度更高。     

多元统计分析在金川铜镍矿床两类矿石中的应用

应用聚类分析和因子分析对金川铜镍硫化物矿床样品及其微量元素进行了分析和科学分类,并对分类的样品进行R型因子分析,找寻在成矿作用过程中对成矿贡献起关键性作用的因子。因子分析结果表明,富矿类型的网状矿石与贫矿类型的星点状矿石的Ni,Cu矿化期存在着明显的差异性;网状矿石在成矿作用过程中,经受了晚期晚阶段的中、低温热液作用,使矿石中的主要成矿元素Cu产生了进一步的叠加和富集,并伴有Bi,Se,Te及贵金属元素的富集。因子分析的研究为脉动式多期多阶段的成矿机制模式提供了新的依据,同时,也为矿床中有用伴生元素的赋存状态及找寻提供了有用的成因信息。     

不同草地类型净初级生产力(NPP)模拟及其敏感性分析

气候变化问题作为人类社会可持续发展面临的重大挑战,受到国际社会越来越强烈的关注.全球气候变化深刻影响着草地生态系统,定量评估区域和不同类型草地生态系统的生产力,研究其对气候变化的敏感性可以为草地生态系统适应未来气候变化提供基础数据和理论依据.草原综合顺序分类系统(CSCS)将天然草原分为42类(其中中国包含41类),并...     

海底沉积物声学物理力学性质聚类分析研究

Stoll、Hamilton等分别从理论和实测方面出发研究海底沉积物声学与物理力学性质关系,这两类研究都是将声学性质作为独立性质从沉积物的物理性质中提取出来,以两者作为因果关系进行研究,割裂了其内在统一性.本文不试图建立声学与物理力学性质的经验方程,而是综合考虑海底沉积物声学、物理力学性质,对南海大陆坡和人陆架沉积物进行聚类研究,分析南海海底沉积物共有的性质.研究表明聚类分析方法为海底沉积物性质研究提供了一种有效的分类手段,通过聚类,得出如下结论:(1)声速与孔隙度、密度等物理力学性质存在着明显的单调相关性,可以通过某些物理力学参数来预报沉积物的声速,同时可以通过测量沉积物声速反演沉积物的某些物理力学参数;(2)海底沉积物的声速和地文单元、沉积物的颗粒成份组成有关;(3)火陆坡黏土质粉砂、粉砂、砂质粉砂和大陆架粉砂、砂质粉砂、粉砂质砂的压缩波速依次增大,切变波速依次减小;(4)海底沉积物声学与物理力学性质聚类分析研究,可以作为海底沉积物的声学探测的参考依据.