我国各城市相关社区服务机构基本构成情况的聚类分析(英文)

随着我国经济的逐步发展,居民的生活水平有了一定的提高,人们对生活质量的要求也越来越高,社区服务成了必不可少的部分。为了了解我国各个城市社区服务机构的基本构成情况,笔者主要利用《中国统计年鉴(2014)》中全国31个城市的数据,利用SPSS的聚类方法与模糊数学的聚类方法将我国各个城市进行分类对比,观察所分类别的不同之处以及分析造成这种不同的原因所在,希望对相关政府及人员的管理工作起到一定的促进作用。     

胡麻种质资源成株期抗旱性综合评价及其指标筛选

为了探讨现有胡麻种质资源抗旱性及其与重要育种性状间的关系,研究胡麻抗旱性综合评价方法和鉴定指标,为抗旱育种及抗旱基因资源挖掘、利用提供参考依据。本文基于15份国内主栽胡麻品种建立的抗旱性综合评价体系,以227份国内外胡麻种质、育成品种、地方品种为材料,考查与其成株期抗旱性相关的5个农艺性状及产量指标,采用抗旱指数、因子分析、模糊隶属函数分析、聚类分析、灰色关联度分析等方法,对其进行抗旱性综合评价、抗旱型划分和评价指标筛选研究。结果显示:被考查性状指标对干旱胁迫的反应程度及关联程度各异,可选择与抗旱性关系密切的产量及其相关性状为优先选择指标;D值与产量指标呈极显著正相关;据D值将供试胡麻种质划分为7个抗旱级别,可较好地反映各供试胡麻种质的抗旱性及其特点。说明有选择地测定与D值密切相关的6个性状指标,以其D值作为评价参数可有效且准确的鉴定胡麻种质抗旱性。     

不同基因型苦荞苗期抗旱性综合评价及指标筛选

【目的】苦荞不仅具有丰富的营养价值和药用价值且具有耐冷凉、耐瘠薄、适应性强等生理特性,不同苦荞品种间的抗旱性差异显著,探讨苦荞苗期耐旱特性,筛选耐旱基因型材料及耐旱性鉴定指标并建立耐旱性数学评价模型,不仅能够为品种耐旱性评价与品种筛选奠定基础,更为黄土高原冷凉地区的种质选育提供理论依据。【方法】采用苗期沙培方式,设置正常供水CK和干旱胁迫DS两个处理,对9份不同苦荞品种在不同处理下的株高、茎粗、叶面积等农艺性状及根系活力、根系酶活性等生理指标进行测定。利用隶属函数法、主成分分析与聚类分析对各苦荞品种耐旱能力进行综合评价,并用逐步回归分析建立最优回归方程进而实现对苦荞耐旱能力的预测与鉴定。【结果】干旱胁迫对苦荞各指标均有显著影响,差异性分析结果表明,苦荞苗期地上部指标、根系干重、根系活力、根系形态指标、可溶性蛋白含量、相对含水量、叶绿素含量、Fm和Fv/Fm等指标与对照相比均明显下降;而根系酶活性、MDA含量、可溶性糖、游离脯氨酸含量、Fo与对照相比,表现为升高,且耐旱型品种的根冠比也表现为升高,中间型和不耐旱品种则表现为下降。主成分分析将21个单项指标转化为3个相互独立的综合指标(累计贡献率达87.30%),且第1主成分主要反映的是生物量、根系形态、叶片荧光参数等信息;第2主成分反映的是植株根系活力、根系酶活性和根系渗透调节物质等信息;第3主成分反映的是植株地上部形态及部分叶片和根系生理特性的相关信息。聚类分析将9个苦荞基因型划分为3类,分别为耐旱型、中间型和不耐旱型。为了对各基因型的耐旱能力进行预测并建立数学评价模型,将D值作因变量,各指标耐旱系数作自变量进行逐步回归分析。结果分析表明,通过建立最优回归方程,筛选出株高、茎粗、根冠比、根系活力、最大根长、MDA、Fo及水势等8项对苦荞耐旱能力有影响的指标,并且9个苦荞基因型的苗期耐旱能力预测值与D值极显著相关(R2=0.988**),表明用此方程对苦荞抗旱特性进行预测具有一定的准确性及高效性,进而在苦荞抗旱特性的鉴定工作中如果有选择的测定上述指标,可使鉴定工作简单化。【结论】干旱胁迫对苦荞苗期各指标均有显著影响。通过聚类分析图得出参试品种分为3大类型,即迪庆苦荞、西农9909和奇台农家品种为耐旱型品种;广苦1号、黔苦6号、云荞1号为中间型品种;多元苦荞、黑丰1号和西荞1号为不耐旱品种。确定了苗期耐旱能力预测值与D值极显著相关(R2=0.988**),筛选出株高、茎粗、根冠比、根系活力、最大根长、MDA、Fo及水势等指标,可作为苦荞抗旱特性快速鉴定的指标。     

云顶山草本植物功能群研究

植物功能群是植被生态学研究的重要领域之一。通过对植物功能群的研究有助于揭示植物群落的结构和功能,了解植物群落的物种多样性、功能多样性、谱系多样性和演替规律,同时,可为植被恢复和重建提供科学依据。根据野外样方的调查资料,采用Fisher精确检验和Spearman秩相关系数检验,并结合聚类分析对山西云顶山自然保护区草本植物优势种的植物功能群进行了研究。结果表明:1)Fisher's精确检验结果表明,有46个种对正关联极显著(P＜0.01),有5个种对负关联极显著(P＜0.01);有24种对正关联显著(P＜0.05),有10个种对负关联显著(P＜0.05);有996个种对关联不显著(P>0.05)。2)Spearman秩相关系数检验有72个种对正相关极显著(P＜0.01),有9个种对负相关极显著(P＜0.01);有33种对正关联显著(P＜0.05),有8个种对负关联显著(P＜0.05);有959个种对相关不显著(P>0.05)。3)经Fisher精确检验关联不显著(P>0.05)的种对(996)占总种对的92.14%,而经Spearman秩相关系数检验相关不显著(P>0.05)的种对(959)占总种对的88.71%,这意味着草本植物优势种间的生态位存在较为明显的分化。4)综合Fisher精确检验和Spearman秩相关系和聚类分析的结果,将云顶山自然保护区草本植物划分为5个功能群:亚高山草甸植物功能群、中山草丛植物功能群、低山草丛植物功能群、森林和灌丛植物功能群和森林植物功能群。云顶山植物功能群与植物群落类型、生境、植物生活型和生态位等有密切关系。      

烟草品种对南方根结线虫抗性鉴定及抗性指标筛选

为了综合评价烟草抗南方根结线虫的能力,筛选出抗病指标,以20份烟草品种为试验材料,采用盆栽培育烟草幼苗人工接种南方根结线虫的方法,测量供试烟草品种在接种60 d后相对生长量和有关抗性指标,利用隶属函数和聚类分析相结合的方法对试验数据进行分析。结果表明,20个烟草品种受到南方根结线虫侵染后各器官的相对生长量、有关抗性指标均有差异。相对于其他指标,根结指数、抗性综合指标的聚类结果最相似,与相对生长量综合指标的聚类结果差异性也较小;通过隶属函数和聚类分析相结合的方法对烟草品种进行综合鉴定的结果与其他研究结果相符。综合表明,根结指数可基本反映烟草品种抗南方根结线虫的水平。     

结合多等级代表性采样和模糊隶属度的区域土壤制图方法

High-resolution and detailed regional soil spatial distribution information is increasingly needed for ecological modeling and land resource management. For areas with no point data, regional soil mapping includes two steps: soil sampling and soil mapping. Because sampling over a large area is costly, efficient sampling strategies are required. A multi-grade representative sampling strategy, which designs a small number of representative samples with different representative grades to depict soil spatial variations at different scales,could be a potentially efficient sampling strategy for regional soil mapping. Additionally, a suitable soil mapping approach is needed to map regional soil variations based on a small number of samples. In this study, the multi-grade representative sampling strategy was applied and a fuzzy membership-weighted soil mapping approach was developed to map soil sand percentage and soil organic carbon(SOC) at 0–20 and 20–40 cm depths in a study area of 5 900 km2 in Anhui Province of China. First, geographical sub-areas were delineated using a parent lithology data layer. Next, fuzzy c-means clustering was applied to two climate and four terrain variables in each stratum. The clustering results(environmental cluster chains) were used to locate representative samples. Evaluations based on an independent validation sample set showed that the addition of samples with lower representativeness generally led to a decrease of root mean square error(RMSE). The declining rates of RMSE with the addition of samples slowed down for 20–40 cm depth, but fluctuated for 0–20 cm depth. The predicted SOC maps based on the representative samples exhibited higher accuracy, especially for soil depth 20–40 cm, as compared to those based on legacy soil data. Multi-grade representative sampling could be an effective sampling strategy at a regional scale. This sampling strategy, combined with the fuzzy membership-based mapping approach, could be an optional effective framework for regional soil property mapping. A more detailed and accurate soil parent material map and the addition of environmental variables representing human activities would improve mapping accuracy.     

基于农田无线传感网络的分簇路由算法

由于无线传感网络节点的能量有限,如何有效地利用有限资源以及实现数据的有效传输,成为研究热点问题.针对农田区域广以及种植作物杂等环境特征,为延长农田无线传感器网络的生命周期,提高传感网的数据包投递率,构建了适用于农田信息采集的无线传感器网络架构,提出了一种混合式的分簇路由算法HCRA(hybrid clustering routing algorithm),研究了簇的形成、簇头竞选以及簇间路由过程,并对HCRA算法与低功耗自适应集簇分层型算法LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy),以及使用固定簇半径的混合节能分簇算法HEED(hybrid energy-efficient distributed clustering)进行了仿真试验.结果表明:在1 000次迭代周期下,采用HCRA算法的网络生存时间要比LEACH算法长约28％,比HEED算法长约12％;采用HCRA算法的数据包投递率要比LEACH算法高约34个百分点,比HEED算法高约16个百分点.该研究可为农田环境信息采集自动化监测系统提供参考.     

枇杷种质资源幼龄树丰产性鉴定及模糊综合评判

在统一种植管理条件下,对228份枇杷种质资源进行丰产性鉴定,研究了中心枝数、中心枝抽穗数、侧枝数等20个生物学性状与单株产量的关系,运用模糊聚类法对丰产性进行综合评判。结果表明,228份枇杷种质资源的单株产量0.4~29.1 kg,变异系数58.8%,具有丰富的多样性;中心枝数、侧枝数、枝梢总数、中心枝抽穗数、枝梢抽穗数、侧枝抽穗数、株高、冠径、干周、叶幂层厚、中心枝抽穗率、单果重、穗坐果数等13个性状与单株产量呈显著正相关关系(p0.05)、回归显著;利用丰产性度量值(D值)进行模糊聚类,将228份枇杷种质资源丰产性分为5级,并鉴定筛选出产量高(单株产量16.0 kg)、丰产性好(D值0.580)的枇杷种质资源10份。     

杏鲍菇形态特征获取的图像分割算法

食用菌工厂化生产中,菇房环境对食用菌生长的影响很大,由工人根据食用菌的形态特征来判断菇房环境是否适宜,会由于个体主观差异或人为因素不能及时判断,造成菇房环境调节滞后,影响了食用菌的产量和质量。以杏鲍菇为研究对象,提出了获取杏鲍菇形态特征的蚁群算法改进的模糊C均值(FCM)聚类分割算法,该算法能够针对杏鲍菇生产中获取的图像,进行有效地分割,从而满足自动获取杏鲍菇形态特征的需要。     

东亚飞蝗发生程度的主成分分析及聚类分析研究初报

利用主成分分析和聚类分析,介绍了东亚飞蝗发生程度及对不同发生程度进行分类的方法。主成分分析选出秋残蝗最高密度、夏蝗达标面积、秋残蝗面积、夏蝗发生面积等4个主因子。这4个因子能在84.56%的程度上反映东亚飞蝗的发生程度。聚类分析将东亚飞蝗20年的资料,在卡方距离近1.68处聚成3大类,分析结果与实际情况非常吻合。依据聚类分析结果可对东亚飞蝗进行分类综合防治。