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1.
根据2013年3~11月对长江口东滩潮间带湿地鱼类群落的监测数据,分析了该区域鱼类群落物种组成和丰度的季节变化。研究共采集到鱼类39种,隶属20科。结果表明,种类最多的科是虾虎鱼科(12种),其次是鳀科(4种),再次是石首鱼科(3种),而鲻科、海鳗科、舌鰨科等各有2种。从鱼类丰度水平来看,夏季最高,达97.05 ind·(net·tide)-1;春季次之,为32.80 ind·(net·tide)-1;而秋季最低,为14.00 ind·(net·tide)-1。总体来说,石首鱼科的大黄鱼(Larimichthys crocea)、虾虎鱼科的拉氏狼牙虾虎鱼(Odontamblyopus lacepedii)和孔虾虎鱼(Trypauchen vagina)、舌鳎科的窄体舌鳎(Cynoglossus gracilis)和焦氏舌鳎(Cynoglossus joyneri)等鱼类为优势种,而龙头鱼(Harpodon nehereus)、短鳍虫鳗(Muraenichthys hattae)、鲫(Carassius auratus)等16种为偶见种。约67%的鱼类种类均为幼体,仅偶见中颌棱鳀(Thrissa mystax)、光泽黄颡鱼(Pelteobagrus nitidus)、小黄鱼(Larimichthys polyactis)、中华刺鳅(Mastacembelus sinensis)等4种鱼类均为成体。从生态类群来看,约38.5%鱼种为河口咸淡水鱼类,约25.6%为海洋鱼类,约23.1%为河口过渡种,仅12.8%为淡水鱼类。春、夏、秋季的物种丰富度指数(D)呈逐渐增加趋势,而Pielous种类均匀度指数(J)均很低,为0.41~0.67;春、秋季Shannon-weaver指数(H')相差不大,分别为1.3和1.2,而夏季H'值最高,为2.2。根据等级聚类分析,鱼类群落在36%的Bray-Curtis相似性水平上将春季和夏季的样方聚为一组(A组),秋季的样方聚为一组(B组)。SIMPER过程分析结果表明,A、B组间种类组成的平均相异性为83.89%,34种(包括鉴定到科、属的种类)鱼类对平均相异性的累积贡献率90%,主要贡献率来自孔虾虎鱼、大黄鱼、鮻(Liza haematocheila)、窄体舌鳎、拉氏狼牙虾虎鱼、焦氏舌鳎、青弹涂鱼(Scartelaos viridis)、尖吻蛇鳗(Ophichthus apicalis)、刀鲚(Coilia nasus)等。  相似文献   
2.
Sentinel-2影像和BP神经网络结合的小麦条锈病监测方法   总被引:7,自引:6,他引:1  
选用包含红边等多种不同波段信息的多光谱卫星数据,为区域尺度上展开作物病害监测研究提供更加丰富有效的信息,相比于常规的宽波段卫星遥感影像,搭载红边波段的Sentinel-2影像对作物病害胁迫更加敏感,能显著提高模型精度。该文以陕西省宁强县小麦条锈病为研究对象,基于Sentinel-2影像共提取了26个初选特征因子:3个可见光波段反射率(红、绿、蓝)、1个近红外波段反射率、3个红边波段反射率、14个对病害敏感的宽波段植被指数和5个红边植被指数。结合K-Means和ReliefF算法筛选病害敏感特征,最终筛选出3个宽波段植被指数,包括:增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、结构加强色素指数(structure intensive pigment index,SIPI)、简单比值植被指数(simple ratio index,SR),2个红边波段植被指数:归一化红边2植被指数(normalized red-edge2 index,NREDI2)、归一化红边3植被指数(normalized red-edge3 index,NREDI3)。利用BP神经网络方法(back propagation neural network,BPNN),分别以宽波段植被指数和宽波段植被指数结合红边波段指数作为输入变量构建小麦条锈病严重度监测模型,对比2种模型的监测精度。结果显示,基于宽波段植被指数结合红边波段植被指数的监测模型的总体精度达到83.3%,Kappa系数0.73,优于仅基于宽波段植被指数特征所建监测模型的精度73.3%,Kappa系数0.58。说明红边波段能够为病害监测提供有效信息,采用宽波段植被指数和红边波段植被指数相结合的方法能够有效提高作物病虫害监测模型精度。  相似文献   
3.
在石油开采、集输和炼化过程中,油水砂的分离是必不可少的一个过程,分离器的结构和功能直接影响到分离的效果。基于油田用多功能分离器的结构设计理念,设计了一种带除砂功能的油田用分离器,以简化石油生产和集输流程,提高分离效率,保证分离效果,延长分离器使用寿命。  相似文献   
4.
基于GF-1遥感影像和relief-mRMR-GASVM模型的小麦白粉病监测   总被引:3,自引:3,他引:0  
选择合适的建模和特征选择算法对提高作物病害的遥感监测水平有着重要的作用。研究以河北省小麦白粉病为研究对象,基于GF-1/WFV数据共提取了4个波段反射率数据和10个对作物长势和胁迫敏感的植被指数作为初选特征。针对常用的特征提取算法relief算法筛选出的特征存在冗余性的问题,提出了一种relief结合最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,m RMR)的特征降维算法(relief-m RMR)。首先,通过relief算法计算出各特征的权重系数,对特征集进行加权;然后利用m RMR算法选出与类别具有最小冗余性的特征,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对河北白粉病进行监测,并用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的SVM(GASVM)建立了白粉病的监测模型(relief-m RMR-GASVM),将监测结果分别与SVM和网格寻优(grid search,GS)算法优化的SVM(GSSVM)的监测结果进行对比分析,同时比较了该方法与Ada Boost、粒子群(Pso)优化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,Pso-LSSVM)和随机森林(random forest,RF)3种方法的优越性。结果表明,relief-m RMR算法筛选出的特征与GASVM、SVM和GSSVM建立的监测模型精度比传统relief算法筛选特征所建模型的精度分别提高了14.3个百分点、7.2个百分点和7.1个百分点,比传统m RMR算法筛选特征所建模型的精度分别提高了14.3个百分点、14.3个百分点和14.2个百分点。relief-m RMR算法结合GASVM建立的监测模型精度为所有模型中最高,精度为85.7个百分点,分别比SVM和GSSVM所建监测模型精度提高了21.4个百分点和7.2个百分点。此外,GF-1数据结合relief-m RMR-GASVM模型的监测精度分别高出Ada Boost、Pso-LSSVM和RF方法21.4个百分点、14.3个百分点和7.1个百分点。说明GF-1数据结合relief-m RMR-GASVM模型可用于小麦白粉病的遥感监测。  相似文献   
5.
狼犬破伤风的诊治阮超昌永定县境丰东中牧医所破伤风根据临床症状和特征,诊断一般不难,特别是马属动物和猪的症状特征尤为明显。犬属跑走形动物,在养犬业中破伤风病例极少,临床资料也少有报道。笔者所遇尚属首例,现将诊治结果报告如下,供同行借鉴参考。1.病例19...  相似文献   
6.
为了解Dmrta1基因的生物学特性及其在兰州鲇生长发育中的生理作用,以及为加快实现全雄兰州鲇群体生产提供理论依据和技术支撑。采用同源克隆和cDNA末端快速克隆(RACE)技术获得兰州鲇Dmrta1全长cDNA序列,通过qRT-PCR技术检测该基因在兰州鲇胚胎发育、仔稚幼鱼以及3龄雌雄异体和3龄雌雄同体不同组织中的表达特征。结果表明,兰州鲇Dmrta1基因cDNA全长1 415 bp, ORF全长1 158 bp,共编码385个氨基酸,包含20种氨基酸;经SMART预测显示,该基因属于典型的Dmrta亚家族蛋白,具有保守的DM和DMA结构域。同源性比对和系统进化树分析结果表明,兰州鲇与南方鲇的相似性最高(95.47%),且亲缘关系最近。组织表达结果表明,Dmrta1 mRNA在未受精卵粒及胚胎发育各个时期均有表达,而在未受精卵粒中表达最高(P<0.05);在兰州鲇孵化后40 d内不同发育时期中,Dmrta1 mRNA在同期XX个体组织中表达均显著高于XY个体,且在35 d迅速达到峰值(P<0.05);Dmrta1 mRNA在3龄雌雄异体兰州鲇雌性卵巢、鳃和雄性鳃组织中表达显著...  相似文献   
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