Relationships between body weight and other morphological traits in young sea cucumbers Apostichopus japonicas

Correlation, multiple regression, and path analyses were used to investigate the relationships between body weight and three other morphological traits in juvenile Japanese sea cucumbers Apostichopus japonicus . We measured live body weight (BW), body length (BL), numbers of papillae (NP), and numbers of tube feet (NF) at 60, 80, 100, and 130 days post-hatching (dph). We calculated path correlation coefficients, correlation indices ( R 2 ), and coefficients of determination with BW as the dependent variable and the other morphological traits as independent variables. The coefficient of variation for BW was high across all age groups, and all measured morphological traits were significantly correlated ( P < 0.01). BL had the greatest direct eff ect on BW across all age groups (60 dph, 0.526;80 dph, 0.404;100 dph, 0.620;and 130 dph, 0.681), while NF had the greatest indirect eff ect on BW across all age groups (60 dph, 0.528;80 dph, 0.452;100 dph, 0.666;and 130 dph, 0.603). Regression analyses between morphological traits and BW indicated that R 2 was greater than 0.85 only in the 100-dph specimens. The indirect eff ects of the other measured morphological traits on BW were age-dependent. The optimal regression equations, as determined with stepwise regression, were, for 60-dph specimens: BW 60 =10 (-3.04+0.092BL+0.014NP+0.014NF)( R 2 =0.632);for 80-dph specimens: BW 80 =10 (- 3.035+0.056BL+0.017NP+0.02NF)( R 2 =0.686);for 100-dph specimens: BW 100 =10 (- 3.742+0.069BL+0. 633 · lg (NP)+0. 464 · lg (NF))( R 2 =0.893);and for 130-dph specimens: BW 130 =10 (- 2.472+0.065BL+0.012NP)( R 2 =0.774). Our work clarified the correlation between various morphological traits and body weight of a commercially-important sea cucumber species ( A . japonicus ). Our predictive models for body weight might be useful for the aquaculture and selective breeding of A . japonicus . These models might also provide theoretical support for the indirect selection of traits that are difficult to select directly.     

顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息,导致分类效果不太理想.本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法.首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取;然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征;最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类.结果表明,本文方法能有效地提高分类精度,而且具有较强的稳健性.     

一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法

机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况,利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题,严重影响DEM的质量。为此,本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点,在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下,通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正,实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明,融合后的点云数据得到了较好的补充,由此构建的DEM地形形态自然,在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善,在弱精度区域的可靠性有显著提升。     

耦合土地利用回归与人口加权模型的PM2.5暴露风险评估

PM_2.5已成为人群健康的重要威胁之一,科学精准的暴露评估是PM_2.5风险防控的前提,为提升PM_2.5暴露精准评估,本文利用土地利用数据、道路数据、气象数据等构建PM_2.5土地利用回归反演模型,实现了2013年12月1日-2014年2月8日（冬季）广佛都市区PM_2.5时空动态演变监测,在此基础上将PM_2.5反演结果与人口密度数据耦合,分别从PM_2.5污染浓度与人口加权PM_2.5浓度2个方面,评估广佛都市区PM_2.5污染暴露风险。研究结果表明：① 土地利用回归模型能够较好的反映研究区域内PM_2.5的空间分布特征,R²大于0.78;② 2013年12月1日-2014年2月8日,广佛都市区PM_2.5浓度平均值呈现波动变化趋势,研究时段内,最高平均浓度为97.91 μg/m³ （12月29日-1月11日）,最低平均浓度为53.40 μg/m³ （1月26日-2月8日）,全时段PM_2.5浓度超WHO健康标准的面积占比达99.8%;③ 广佛都市区PM_2.5的空间分布具有异质性规律,其高值区分别位于广州市天河区、越秀区、番禺区北部、花都区北部及佛山市禅城区、南海区中部、三水区中部,低值区主要位于广州市白云区、番禺区东南部及佛山市顺德区南部。人口加权暴露风险存在2个高值中心,分别位于广州市和佛山市的主城区;④ 耦合人口加权模型前后,广佛都市区PM_2.5暴露风险高风险区空间分布发生变化,未考虑人口加权模型时,广佛深高值区较为分散,主要位于南海区、天河区、越秀区、禅城区,考虑人口加权模型后,高值区更加集中于广州市和佛山市的主城区。     

时间尺度重构EEMD-GRNN改进模型预测PM2.5的研究

合理构建PM_2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM_2.5浓度变化的关键。传统PM_2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM_2.5浓度时间序列数据,分析PM_2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM_2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度（天际、月际）构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM_2.5对PM₁₀、NO₂、O₃、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM_2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R²分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天（PM_2.5浓度大于100 μg/m³）的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。     

基于傅里叶级数的中国沿海地区Tm模型精化研究

本文采用中国沿海地区13个探空站2010~2014年实测地表温度T_s与平均温度T_m数据,利用傅里叶级数分析法精化中国沿海地区T_m模型,并将2015年探空站实测T_m数据与精化模型进行对比检验。结果表明,精化模型在T_m探测方面具有更高的计算精度,其计算大气可降水量的误差概率分布趋近于正态分布,具有较强的稳定性。     

珠江三角洲地区登革热流行风险空间模拟与预测

近年来日益严重的登革热疫情已在中国南部地区形成疫情高发区,并对中国的公共卫生安全形成了一定的威胁。登革热主要受到区域内复杂的自然环境条件以及社会经济因素的影响,而利用地理空间分析方法和模型探究登革热疫情的影响因素,并对其未来流行风险的空间分布进行模拟,是有效开展登革热预防控制工作的重要基础。本文收集了珠江三角洲地区2010-2014年的登革热病例资料和土地利用、人口密度两种社会经济要素数据,构建土地利用回归（LUR）模型以分析登革热疫情与不同空间范围内的土地利用和人口密度之间的关系,并结合SLEUTH模型获取的2030年土地利用数据以及基于人口密度预测模型获取的2030年人口密度数据,预测珠江三角洲地区2030年登革热疫情风险的空间分布。结果表明,社会经济要素对登革热疫情空间分布的影响在不同范围内存在差异,半径分别为10、7、10、2和1 km的缓冲区内的人口密度、草地、城镇用地、林地和耕地进入LUR模型并对疫情有显著的影响（相关系数分别为0.779、-0.473、0.818、-0.642和-0.403）,所构建的LUR模型效果较好（调整R²为0.796,F=390.409,P<0.01）,留一交叉检验结果显示模型的相对均方根误差为0.7046,预测值与实测值的拟合精度达到0.7101。2030年城市空间扩展的区域主要分布在深圳、东莞以及广佛的交界地区,而登革热风险预测模型表明2030年登革热疫情风险较大的区域与珠江三角洲城镇用地占比、人口分布较高的地区有高度的一致性,尤其是广佛地区。因此,LUR模型可以较好地预测登革热疫情的空间分布,从而为当地卫生部门防控登革热提供方法支持。     

基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法

建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。     

加权EIV模型的经典最小二乘算法

采用GHM方法将EIV模型在最优解处线性化,得到解的近似方差。然后,将EIV模型表达成与Gauss-Markov模型相似的形式,利用标准最小二乘理论推导EIV模型的解及近似方差矩阵,得到与已有算法等价的结论。最后,推导观测值估值和残差的统计性质,建立起一整套EIV模型参数估计和精度评定的体系。     

基于GPT2w模型化加权平均温度反演可降水量

提出一种基于GPT2w模型化加权平均温度反演大气可降水量的方法,并分析附加系统偏差改正的模型化加权平均温度对可降水量的影响。结果表明,基于GPT2w模型化加权平均温度反演的大气可降水量的精度与基于Bevis公式计算的加权平均温度反演的大气可降水量的精度相当;对GPT2w模型化加权平均温度进行系统偏差改正后,大气可降水量的精度有一定改善,但改善率不到1%。