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991.
朱连奇  史学建  韩慧霞 《地理研究》2009,28(6):1625-1632
采用定性分析和定量计算、微观机理研究和宏观分析相结合的方法,对影响淤地坝建设的地理要素进行筛选,重点分析了沟壑密度、土壤侵蚀模数、农业人口密度对小流域淤地坝建设,主要是对淤地坝空间布局的影响;以黄河中游多沙粗沙区为研究对象,根据研究区域45个县(旗、市)的沟壑密度、土壤侵蚀模数、农业人口密度和淤地坝密度的基础数据,从地理学角度系统分析它们和研究区域淤地坝密度的关系,研究影响该区域淤地坝建设及布局的主要地理要素。结果表明,在黄河中游多沙粗沙区,影响淤地坝建设最主要的地理要素是农业人口密度,即人类活动的剧烈程度和淤地坝密度之间存在着直接的关系,分析结果为黄河中游多沙粗沙区淤地坝建设提供了科学依据。  相似文献   
992.
广州市人口郊区化研究--兼与北京、上海的比较   总被引:6,自引:0,他引:6  
利用第三、四、五次人口普查资料,对广州市人口的空间分布变动进行了详细的分析。结果表明自1980年以来,广州一直处于城市化和郊区化并存的阶段,一方面,大量外来人口的进入使都市区的总人口急剧增加;另一方面,从1990年起中心城区的人口出现较明显的郊区化现象。但与北京、上海相比,广州人口郊区化进程显得较为迟缓,其主要原因是自然条件的限制、行政区划的制约和城市空间发展政策的影响。  相似文献   
993.
基于RS和GIS的人口估计方法研究综述   总被引:13,自引:0,他引:13  
随着RS和GIS技术的迅速发展, RS和GIS成为进行人口估计的主要手段。根据人口估计的目标和使用的数据源不同,可以把基于RS和GIS的人口估计方法分成两大类:面插值方法和统计模型方法。面插值方法根据插值过程中是否使用辅助数据可以进一步分成无辅助数据的面插值和有辅助数据的面插值两种。统计模型方法根据模型中自变量的不同可以分成建成区面积估计法、土地利用密度法、居住单元估计法、图像像元特征估计法和自然和社会经济特征综合估计法五种。本文按照上述分类标准综述了基于RS和GIS的各种人口估计方法,分析了各种方法的应用条件、优缺点和研究实例。最后提出了在基于RS和GIS进行人口估计方面需要进一步研究的问题。  相似文献   
994.
In the prediction process of large-scale earthquake damage occurred in urban and rural regions,new models and approaches,which are different from traditional ones,should be adopted to rapidly predict earthquake damage. This article utilizes sampled population and buildings data that is easily available from the statistical database to conduct vulnerability analysis of buildings on the basis of earthquake damage of existing urban buildings in an analogical way,so as to provide a relation model between population data and disaster losses. In virtue of this model,the average vulnerability matrix of buildings of different structures in Fujian Province is established,the matrix adjustment coefficient of different decades is developed in accordance with the economic conditions,and the rapid evaluation system is set up as well. The result shows: this evaluation model,based on the population statistical data has merits as small investment,automatic data prediction,regular updates,as well as the advantage of easy accessibility.  相似文献   
995.
RAPD标记在大连湾牡蛎种群研究中的应用   总被引:7,自引:3,他引:7  
对四个不同地点(莱州,荣成,青岛和日照)的大连湾牡蛎(Crasostreatalienwhanensis)进行了RAPD分析,结果表明相邻两地种群的遗传距离不明显。地理相距越远,遗传距离越大。莱州种群中具有OPK11—685标记,日照种群具有OPK11—780标记。上述两地之间的青岛和荣成种群中,62.5%的个体同时具有这两个标记;只有20%的个体为OPK—780标记。莱州和日照种群间的基因流动有一定的局限性,而位于这两地之间的种群存在明显的基因流动现象  相似文献   
996.
中国沿海真鲷种群鉴别研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
对1990-1998年期间取样于中国沿海5个不同海区的真鲷(Pagrosomus major Temminck et Schlegel)样品的23项形态性状进行测量,并应用差异系数、均数差异显著性、方差分析和判别函数分析等数理统计学方法对性状特征的差异进行比较,结合产卵场、分布洄游习性以及海洋环境条件进行综合分析,存此基础上对上述海区的真鲷种群分群问题进行了探讨。结果表明.中国沿海真鲷可分为4个不同地方种群.即黄渤海地方种群、东海地方种群、闽南-南海地方种群和北部湾地方种群。文中还讨论了真鲷种质资源保护问题。  相似文献   
997.
998.
中国5 个海区不同群体毛蚶形态差异分析   总被引:8,自引:0,他引:8  
运用多变量形态度量学分析方法,采用10个形态性状,对中国5个海区5个野生毛蚶群体间的形态差异进行了比较研究.聚类分析和主成分分析结果表明:天津塘沽群体和山东青岛群体形态最为接近,广西北海群体的趋异程度最大.主成分分析建立了3个主成分--主成分1、主成分2和主成分3,其贡献率分别为:34.70%、19.80%、15.00%,积累贡献率为69.50%. 判别分析结果显示,5个群体间的形态差异显著(P<0.01).建立了5个群体毛蚶的判别函数,其判别准确率P1为45.45%~95.45%、P2为36.36%~95.45%,综合判别率为74.50%.  相似文献   
999.
《海洋科学》2012,36(5)
通过测定花鳗鲡∞nguilliamarmorata)海南群体(HN)和菲律宾群体(PH)共19尾个体的线粒体D.100p基因的核苷酸序列(约1017bp),分析了花鳗鲡的种群遗传结构。结果表明:A、T、G、C4种核苷酸的平均含量分别为39.8%、28_3%、12.4%、19.4%,A+T含量(68.1%)明显高于G+C含量(31.8%)。所测序列中存在73个变异位点,共有18个单倍型。其中海南群体的单倍型多样度(删)、核苷酸多态性(Pi)、平均核苷酸差异数(纠分别为0.982、0.21577和219.655,而菲律宾群体的单倍型多样度、核苷酸多态性、平均核苷酸差异数分别为1.000、0.26728和271.821,两个群体之间平均遗传距离(P)为0.3203。结果表明2个群体遗传变异较大,菲律宾群体的遗传多样性较海南群体更加丰富。通过构建NJ分子系统树表明2个群体的亲缘关系较近。利用中性检验Tajima’s D(海南群体D=I.35345,P〉0.01;菲律宾群体D=0.79220,P〉0.01)和Fs(海南群体Fs=3.759;菲律宾群体Fs=2.231)探讨其种群历史,表明花鳗鲡群体进化过程种群数量较为稳定。  相似文献   
1000.
荣成湾孔鳐群体线粒体DNA cytb部分序列的遗传多样性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
对2009 年和2011 年采自荣成湾的孔鳐(Raja porosa)群体共54 尾鱼的线粒体DNA 细胞色素b基因(cytb)部分序列进行测定, 以分析其遗传多样性和群体遗传结构。结果显示, 在所获得的782 bp 序列中, 共检测到11 个单倍型、15 个多态位点, 其单倍型多样性指数(H)为0.498±0.081, 核苷酸多样性指数(π)为0.0018±0.0005, 遗传多样性水平较低。其中, 2009 年样品检测到3 种单倍型、4 个单一变异位点, 其H 和π 值分别为0.378±0.181 和0.0010±0.0006; 2011 年样品检测到9 种单倍型、6 个单一变异位点和6 个简约信息位点, 其H 和π 值分别为0.352±0.086 和0.0020±0.0006。分子方差分析(AMOVA)分析显示它们的遗传变异主要集中在同年度个体间(98.22%), 而不同年度个体间的遗传变异远远小于同年度内个体间的变异。Kimura’s 2-parameter 模型分析得到的2009, 2011 年度孔鳐间的遗传距离为0.0013, 遗传分化系数为0.01778, 也表明2009 年和2011 年孔鳐的遗传分化程度低, 没有明显的遗传变异。中性检验表明, 荣成湾孔鳐群体可能发生过种群扩张。  相似文献   
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