基于发展潜力评价与障碍因子识别的村庄分类与发展策略研究——以河南新县为例

科学划分村庄类型并制定针对性的村庄发展策略是分类推进乡村振兴的基础。本研究以河南新县为例,分别采用综合指数法和障碍度模型测算村庄发展潜力,识别阻碍村庄发展的障碍因子类型和数量,并以此为基础进行村庄分类和分区,制定差异化的村庄发展策略。结果表明：新县村庄发展潜力存在明显的地域分异,呈现南北部和县城周边较高、东西部较低的总体空间格局,坡度、地质条件、人口和村庄用地规模、距县城和卫生院距离等是限制新县村庄发展的主要障碍因子,其中东南部的田铺乡和西南部的卡房乡个别村庄障碍因子数较多,未来继续保留发展的难度较大。新县全域村庄划分为特色保护类23个、城郊融合类9个、集聚提升类79个、搬迁撤并类13个、整治改善类69个,占比分别为11.92%、4.66%、40.93%、6.74%、35.75%,并采用SKATER空间聚类算法划分村庄发展分区,在此基础上依据各分区村庄发展特征、优势和短板提出针对性村庄发展策略。本研究可为村庄发展障碍因子识别及乡村振兴精准施策等相关研究和实践提供借鉴。     

不同地区楼葱栽培种的性状与品质分析

为了研究不同地区楼葱的特性,试验对我国不同地区12个楼葱栽培种的数量性状和品质性状进行了测定分析。14个数量性状的相关分析结果显示,主成分分析数量指标后,单株质量、株高、假茎质量、花葶高、叶形指数和假茎指数影响分类;相关性分析说明主要数量指标间具有极显著相关性(P<0.01)。聚类分析后,遗传距离为3.1时可将楼葱种质根据所得主要数量性状分为4个类群。测定不同地区楼葱6个品质指标后,相关性分析结果表明,紧实度与蛋白质含量、干物质率、香辛油含量、总糖含量、游离氨基酸总量存在着极显著正相关或相关性,主成分分析表明主成分反映了89.99%的原有信息量,楼葱的干物质率与紧实度为主要成分;应用灰色关联度分析了品质与数量性状的关系,假茎直径、出叶孔间距、单株质量这3个数量性状对楼葱品质的影响居前3位。研究表明楼葱种质材料具有极其丰富的遗传多样性,宁夏同心2个地区黄水桥HSQ、石羊圈SYJ的楼葱种质距其他种质资源间亲缘关系最远且干物质率含量及紧实度最高。     

规划引导下利津县村庄分类与整治策略

科学开展村庄分类及其整治策略研究是分区分类推进乡村振兴的基础和关键。以山东省利津县为研究区,基于规划约束和村庄自身资源禀赋提出了一套先分区、后分类的顺序递进式村庄类型划分方法体系。首先,依据规划引导和特色资源禀赋将村庄划分为城镇化区、特色历史文化区和一般农村地区;然后,构建村庄空间布局适宜性评价体系,利用Ward系统聚类法对一般农村地区的村庄开展具体类型划分;最后,结合村庄演化方向和资源禀赋、区位特点、社会经济状况,针对城镇化区、特色历史文化区和一般农村地区内的村庄分类结果提出不同的演化分类和整治策略。结果表明:先分区、后分类的顺序递进式划定思路有效落实了城镇开发边界和历史文化保护专项规划对不同演化方向的村庄的空间管控要求;利用Ward系统聚类法进行类型划分,能最大程度体现类型区的区内相似性和区间差异性,分类结果更加科学合理;利津县村庄可划分为城乡融合型(107个)、特色保护型(6个)、集聚发展型(21个)、存续提升型(180个)和搬迁撤并型(198个) 5类,根据村庄类型特征分别提出了不同演化方向下村庄的整治策略和发展建议。本研究成果可为区域乡村振兴战略实施、美丽乡村建设和农村人居环境改善提供理论和方法指导。     

7种负蝗酯酶同工酶的比较

采用聚丙烯酰胺垂直板凝胶电泳（PAGE）的分析方法研究了短额负蝗Atractomorpha sinensis、柳枝负蝗A．psittacina、令箭负蝗A．sagittaris、长额负蝗A．1ata、奇异负蝗A．peregrina、云南负蝗A．yunnanensis和纺梭负蝗A．burri的酯酶（EST）同工酶。结果表明，7种负蝗共显出24条酶带，依各酶带迁移距离的不同，可以将其分为6个泳动区。7种负蝗各有其酶谱特征，种间的酶谱差异明显，彼此易于区分。同时，7种负蝗都同时在ESTV和ESTVI区各自出现了1条活性很强的酶带，推测可能是负蝗属的特征带。聚类结果显示，云南负蝗与纺梭负蝗的亲缘关系最近，与令箭负蝗的关系最远。     

一种改进的K-均值聚类算法的研究

聚类分析在科研和商业应用中都有着非常重要的作用。K-均值聚类算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法,其不足之处是,它采用均值作为一类的代表点,一个点往往不能充分反映该类的模式分布结构,从而损失了很多有用的信息。研究了一种改进的K-均值聚类算法,在求样本间距离时,采用核函数距离代替欧氏距离,考虑了各模式间的相关性。试验结果表明,利用改进的K-均值聚类算法,聚类结果的准确率更高,更稳定。     

大豆品种综合性状的星座图聚类分析

[目的]为了更好地分析大豆品种的综合性状,对大豆品种进行分类。[方法]根据大豆育种理论与实践,结合生产需求确定各性状指标的权重,用星座图对28个大豆品种的11个数量性状进行了聚类分析。[结果]按星座图聚类分析法把供试的大豆品种分为综合性状各异的5个类群,分类结果与大豆品种的血缘无必然联系。前两类群大豆品种的综合性状较好,在育种上配置杂交组合有较高的利用价值。[结论]星座图聚类分析法可作为一种大豆品种综合性状划分的新方法。     

思茅松人工林土壤潜在养分临界值的确定

选择云南省景谷县思茅松人工林标准地进行土壤潜在养分的调查分析,在将蓄积量及其土壤潜在养分值规格化处理的基础上,运用快速聚类分析法将土壤分为4类,根据分类结果表征的土壤潜在养分与蓄积量的关系推算出土壤各潜在养分的临界值.分析结果表明:思茅松人工林各土壤潜在养分含量的临界值分别为:全N=[0.640 0,0.895 0](g/kg);全P=[0.307 8,0.431 1](g/kg);全K=[3.327 3,4.0046](g/kg).     

贵州省册亨县林业发展区划数量化划分研究

为确定区域森林的主体功能和林业建设重点,使其形成各具特色的区域林业经济和优势明显的生态服务体系格局,选取贵州省册亨县自然地理、社会经济、生态环境和森林状况等指标,用因子分析与系统聚类相结合的数量化划分方法,进行了县级林业发展区划数量化分区,结果表明:先用因子分析建立因子分析模型,再用较少的几个载荷大量信息的因子进行系统聚类的林业发展区划数量化划分方法,不仅克服了以往区划以定性分析为主的弱点,而且还能剔除常规划分方法中各指标间的相关性;通过对影响册亨县各乡镇林业发展的30个指标的因子分析,建立因子分析模型,用6个载荷89.945%信息量的因子对贵州册亨县的14个乡镇进行系统聚类,结果可将册亨县分为5个区。此研究不仅丰富了林业发展区划理论,而且还可对贵州林地保护利用等林业规划及其相关产业的区划、规划提供借鉴。     

An expeditious HPLC method to distinguish Aconitum kusnezoffii from related species

An optimized HPLC-DAD method aided by similarity and hierarchical clustering analysis (HCA) was applied for identification of four species of the roots of Aconitum. The unique properties of this HPLC fingerprints and HCA were validated by analyzing Aconitum kusnezoffii Rchb. (AKR) samples and related herbs including A. karacolicum Rapcs. (AKP) samples, A. austroyunnanense W.T.Wang (AAW) samples and A. contortum Finet & Gagnepain (ACF). The results revealed that the chromatographic fingerprint combining similarity measurement and hierarchical cluster analysis could efficiently identify and distinguish AKR samples from its related species.     

利用智能推荐技术改进电子科研档案网络服务质量探讨

改进电子科研档案网络服务质量的智能推荐方法主要包括关联规则的推荐方法、协作过滤推荐技术和聚类方法的推荐技术三种。这些智能推荐方法在客户浏览、检索和购买电子档案产品过程中,对于评价客户的需求、期望和优秀服务的感知度具有广泛的应用。智能推荐方法可评价客户对电子科研档案网络服务和网络资源的满意度,进而向客户推荐适当的电子产品的手段,必将极大地提高电子科研档案网络服务质量。