2007-2016年四川省土壤干旱时空动态分析

四川作为农业大省,旱灾是导致农业减产最主要的因素。通过遥感和GIS手段进行四川省土壤干旱程度的时空分析,提高干旱的空间可视化程度,加强干旱监测的时效性尤为重要。本研究基于四川省2007—2016年逐季度的MODIS数据和1961—2011年40个气象站的月降水资料,采用温度植被干旱指数(TVDI)计算得到四川省干旱等级分布情况,辅以标准化降雨指数(SPI)进行相关性分析,并通过线性回归、反距离权重空间插值、GIS空间分析模型重建等方法,分析近十年来四川省地区以季度为时间尺度的土壤干旱时空变化特征,制作各时相土壤干旱分布图展示其微变化。结果表明:(1)在月时间尺度上,SPI-1与TVDI呈中等至强负相关关系,即TVDI值越小,SPI值越大,干旱程度越轻;验证结果表明TVDI都能够较好地对四川省的干旱空间分布状况进行反映。(2)四川省各区域、各季节干旱分布不均:空间上,干旱频发的区域集中在四川盆地及攀西南部区域。时间上,在春季,四川盆地区域的土壤干旱程度大致呈现加剧—持续—减缓的趋势;夏季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—加剧;秋季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—持续减缓;冬季,全川干旱程度变化不明显。本文的研究结果对四川省开展农业防灾减灾,引导农业灌溉具有指导意义。     

线面特征约束的跨源点云配准方法

随着三维传感器和三维重建技术的发展,跨源点云的配准融合成为了一个研究热点。传统的配准方法使用单一特征作为配准基元,会存在空间几何约束弱的问题。为了高精度融合跨源点云数据,充分表达场景中的立面信息,本文提出一种基于线面特征约束的跨源点云配准方法。通过RANSAC算法提取跨源点云中的同名线、面特征;利用四元数法描述空间变换参数,将线特征作为配准的约束条件,构建空间变换目标函数,估算变换相关参数完成粗配准,解决尺度差异性;在粗配准的基础上将面特征作为约束条件,求解旋转矩阵和平移参数完成精配准。以面特征代替点特征作为配准基元能避免从海量的点云数据中选取公共点,减少由人为选择的偶然误差,避免了误差的积累,进一步提高配准精度。最终使用影像匹配点云与激光雷达点云数据进行实验,结果为：在小区域单建筑、多建筑和大区域建筑群中RMSE值分别为0.364 7、0.032 0和0.614 6,且同名面之间的夹角最大不超过1.5°,最小不到0.1°,夹角角度均值在1°范围内。结果表明本文方法对具有尺度差异的跨源点云具有较好的配准效果。     

郭维琴辨治缓慢性心律失常的用药规律研究

目的：通过数据挖掘总结郭维琴教授辨治缓慢性心律失常的临床用药经验。方法：搜集经郭教授诊治的缓慢性心律失常有效医案,采用中医传承辅助平台对医案进行数据处理和分析,依次进行临床症状、中医证候、治则治法、单味中药使用频次和药物四气、五味、归经分析,并归纳总结常用药物组合、分析关联规则、挖掘新方等。结果：纳入有效医案36 例,处方146首,中药150味,其临床症状以乏力、胸闷胸痛、心悸为主;中医证候以心血瘀阻、心肾阳虚为多,治则治法以活血化瘀、补气活血、温补心肾、温阳活血、滋补肝肾为主。单味中药使用频率>50次者共14味;中药四气以温、寒、平为主,五味以甘、辛、苦为主,归经以肝、脾、心经为主;常用对药有19组,角药有23组,4味药物组合有16组,5味药物组合有6组,6味药物组合有1组;高置信度药物关联规则对药有5组,角药有21组,4味药组合有33组,核心处方为“党参、黄芪、丹参、红花、炙麻黄、淫羊藿”;熵层次聚类新处方有“炙麻黄-淫羊藿-川芎-生赭石”等4个。结论：郭教授认为缓慢性心律失常病机多虚实夹杂,以阳气虚弱为本,以痰湿阻络、瘀血内阻为标,临证以益气温阳活血为治疗大法,用药以补气、温阳、活血化瘀类为主,用药温和,处方精简。     

辽宁参考作物腾发量变化特征及成因分析

利用1961-2020年辽宁地区62个国家级气象观测站生长季的逐日气象观测数据,采用Penman-Monteith公式计算了辽宁地区参考作物腾发量（ET0）,利用ArcGIS的克里格插值法、M-K检验分析了辽宁地区生长季ET0的时空分布特征,对影响ET0变化的成因进行了分析。结果表明,近60年辽宁地区生长季参考作物腾发量呈现由西北向东南递减的变化趋势;ET0在1961-2010年呈下降趋势,2011-2020年呈升高趋势,生长季多年平均ET0变化趋势表现为波动下降趋势;生长季内ET0对相对湿度的响应最为敏感,为负效应。ET0对风速和温度变化的响应敏感性相对较小,为正效应。湿度的敏感系数绝对值明显高于风速和温度,7月份达到峰值;多年相对变化率绝对值最大的是风速,其次是温度和相对湿度;三个气象要素对ET0贡献最大的是风速,温度和湿度对ET0的正贡献不及风速的负贡献,综合敏感性和贡献两方面因素分析,风速的变化趋势为ET0呈下降趋势的主导因子。