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1.
根据2015年5-12月在长江口东滩盐沼湿地水域采集的浮游植物监测数据,分析了海三棱藨草[Scirpus mariqueter(编号:HS)]、互花米草(Spartina alterniflora)入侵早期(编号:HZ)和互花米草入侵后期阶段(编号:HH)、芦苇[Phragmites australis(编号:LW)]等4种植被样地浮游植物群落结构的时空差异。结果表明,共发现浮游植物64种(或属),隶属4个门。硅藻门种类最多,有48种(或属),占总种类数的73.8%;其次为蓝藻门种类,有10种(或属);绿藻门有6种。优势种为中肋骨条藻(Skeletonema costatum)(Y=0.76)、洛氏菱形藻(Nitzschia lorenziana)(Y=0.03)和近缘斜纹藻(Pleurosigma affine)(Y=0.02)等3种。5-8月盐沼植被区浮游植物的种类数相对较高,而9-12月(秋季至冬初)种类数明显下降。各个植被样地中硅藻的月平均丰度均明显高于其它藻类,而甲藻丰度最低。HS和HZ植被样地中的浮游植物群落的种类数和丰度并无显著性差异(P0.05),HH和LW样地浮游植物的种类数和丰度同样无显著性差异;前2种生境浮游植物的月平均丰度是后2种生境的3.8倍,这主要是由于硅藻的丰度差异较大造成的。从物种丰富度指数(D)来看,两两生境间物种丰富度指数未发现显著性差异(P0.05)。Shannon指数(H')变化趋势类似于均匀度指数(J),5-8月和12月H'值相对较高。从群落聚类和排序结果来看,在空间上4种植被样地浮游植物群落难以区分开;而在时间上大致分为2组[即5-8月(春初至夏末)与9-12月(秋季至冬初)]。总体来说,不同植被样地浮游植物群落动态月份差异较大,同一高程植被样地浮游植物群落差异不显著。研究表明,长江口盐沼植被生境浮游植物群落组成与邻近水体有着较大的不同,具有独特的生态功能。 相似文献
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基于集成学习的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预报模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章利用2008—2015年南太平洋长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)延绳钓渔业数据,结合11个环境指标(海表温度、叶绿素a (Chl-a)浓度、海表温度距平、叶绿素距平、海表温度梯度、叶绿素梯度、海平面异常以及渔区格网对应的前后各1个月海表温度和叶绿素值)和3个时空指标(月、经度和纬度),并基于6种集成学习模型,以月为时间分辨率、0.5°×0.5°为空间分辨率,开展了南太平洋长鳍金枪鱼渔场模型构建和预报研究。模型通过10折交叉验证和网格搜索思想确定最佳参数,采用的随机森林、Bagging决策树、C5.0决策树、梯度提升决策树、AdaBoost、Stacking集成模型分别取得了75.52%、73.87%、72.99%、71.14%、71.33%、75.84%的分类准确率。经对比,Stacking集成模型准确率最高。利用2015年环境数据进行预报精度检验,预报总体准确率为63.86%~82.14%,平均70.99%;高单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit effort, CPUE)渔区预报准确率为62.71%~97.85%,平均78.76%。结果表明Stacking集成模型对南太平洋长鳍金枪鱼渔场的预报具有较好的效果及可行性。 相似文献
7.
计算机图像处理技术发展迅速,基于OCR(Optical Character Recognition)的图像文字提取得到广泛应用。在远洋渔业捕捞中,EMS(Electronic Monitoring System)逐渐开始使用,视频中文字信息提取是系统的重要功能之一。通过左右舷、前甲板、后甲板安装的4个摄像头,获取渔船作业的视频影像,再利用jTessBoxEditor软件生成图片样本,人工添加文字标签,然后通过tesseract软件训练标注的样本,制作traineddata字库,最后用Python编程提取远洋捕捞渔船监控视频中的时间、位置、航速、航向等信息,提取的960条记录,经与原图片对比全部正确,提取的文字信息可为视频存档和渔业管理提供参考。 相似文献
8.
木质素紧密结合在纤维素外层,由于其结构的复杂性和稳定性,是纤维素资源利用中的一大障碍.目前微生物降解木质素的研究主要集中在以白腐菌为代表的真菌上,细菌在木质素降解中的作用有待研究.试验从洋葱腐烂茎秆中取土样,经过碱木质素为唯一碳源的限制性筛选和继代培养,并以愈创木酚为唯一碳源的培养基进行显色反应,最终得到了一株具有木质素分解能力的细菌.通过16S rDNA和gyrB基因测序对该菌株进行鉴定,发现该细菌属于泛菌属.与泛菌属的植物病原菌不同,该细菌不具备致病性,可用于进一步的木质素的细菌分解以及纤维素的综合利用研究. 相似文献
9.
基于NPP/VIIRS夜光遥感影像的作业灯光围网渔船识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为对远洋灯光渔船作业信息进行实时动态监测,该研究基于可见光红外辐射仪(visible infrared imaging radiometer suite,VIIRS)夜光遥感影像,根据远洋灯光渔船作业时其集鱼灯灯光在VIIRS白天/夜晚波段(day/night band,DNB)影像上的辐射特征,采用峰值中值指数(spike median index,SMI)对灯光渔船与背景像元间的辐射差异进行拉伸,在此基础上设计了基于最大熵法(maximum entropy method,Max Ent)阈值分割以及局部峰值检测(local spike detection,LSD)的作业远洋灯光渔船识别算法,并采用2015年西北太平洋公海灯光围网渔场内作业渔船船位监控系统(vessel monitoring system,VMS)数据对该算法的识别精度进行检验。验证结果显示,该文提出的作业远洋灯光渔船自动识别算法对实际作业灯光渔船的识别精度在92%以上,可以满足远洋灯光渔船日常监测的需求,可为进一步评估远洋光诱渔业捕捞努力量、推进远洋光诱渔业信息化管理以及打击非法、未申报和无管制的(illegal,unregulated,unreported,IUU)捕捞活动提供技术支持。 相似文献
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传统的森林病虫害监测方法已经不能满足对森林健康保护的需求。随着物联网技术的发展,利用物联网进行森林病虫害监测成为研究热点,具有很好的发展前景。文中介绍了利用物联网进行森林病虫害监测的原理,并结合物联网在果树和农业病虫害监测中的研究现状阐述了物联网在森林病虫害监测中的研究现状以及如何构建森林病虫害监测物联网,同时对其效益进行了分析;在指出目前基于物联网架构的森林病虫害监测存在问题的基础上,提出对未来应用的展望,以期通过推广物联网技术应用来提高病虫害预测预报的及时性和准确性。 相似文献