酉州乌羊MC1R基因的克隆鉴定、生物信息学及多态性分析

MC1R是影响皮肤色素沉着中黑皮素系统的重要基因,通过信号分子的相互作用影响黑色素的生成。为探究酉州乌羊 MC1R的生物学特性,本研究对酉州乌羊MC1R进行了分离鉴定、生物信息学分析。结果表明,酉州乌羊皮肤组织MC1R基因的CDS序列为954 bp,共编码317个氨基酸,酉州乌羊与各物种MC1R具有较高同源性。酉州乌羊MC1R编码蛋白的分子式是C₁₆₀₃H₂₅₆₅N₄₁₁O₄₁₀S₂₂,其为疏水蛋白,有7个α-螺旋组成的跨膜结构域和3个保守功能结构域,MC1R氨基酸序列大部分都用于构成α-螺旋。此外,酉州乌羊MC1R基因c.676A>G突变,其编码的氨基酸由赖氨酸转变为谷氨酸,位于受光刺激和G蛋白配体结合的保守结构域上,氨基酸的异义替换还造成了酉州乌羊MC1R空间构象的差异。而对重庆市山羊群体多态性检测发现,山羊MC1R基因c.676A>G变异位点在重庆合川白山羊、巫溪白山羊、本地白山羊、酉州乌羊中共享,且c.676A>G位点的各基因型在皮肤白色和乌色山羊群体中的分布差异不显著(P>0.05)。本研究初步揭示酉州乌羊MC1R的序列特征和蛋白结构,为酉州乌羊MC1R影响皮肤色素沉积的分子机制研究提供了理论数据。     

平原区土壤质地的反射光谱预测与地统计制图

基于地统计方法的土壤属性制图通常需要大量的采样与实验室测定。本研究提出利用可见光近红外(visible-nearinfrared spectroscopy,VNIR)光谱技术测定替代实验室测定,并与地统计方法相结合预测土壤质地的空间变异。通过建立砂粒(0.02 mm),粉粒(0.002~0.02 mm),黏粒(0.002 mm)含量的VNIR光谱预测模型,将模型预测得到的质地数据和建模点实测质地数据一同用于地统计分析和Kriging插值制图。以江苏北部黄淮平原地区为案例的研究结果表明,砂粒、粉粒、黏粒含量的预测值和实测值的均方根误差(RMSE)分别为8.67%、6.90%3、.51%,平均绝对误差(MAE)分别为6.46%、5.60%、3.05%,显示了较高的预测精度。研究为快速获取平原区土壤质地空间分布提供了新的可能的途径。     

Simulation of soil types in Teramo province (Central Italy) with terrain parameters and remote sensing data

Soil surveys are an essential source of information for land management although a limited budget often reduces the amount of data available. Even if the dataset is limited, geostatistics can provide a valid estimation tool through a weighted moving average interpolation (kriging). Often, however, the spatial variability of soil properties appears smoothed and short range variability is underestimated by this kind of interpolation technique. A more realistic distribution of a given variable on the territory can be obtained through models based on stochastic simulation.     

基于遗传算法的规则包装农产品三维装箱模型

随着农产品配送规模的扩大,物流成本不断增加,农产品的高效配送成为降低企业物流成本、增加企业竞争力的主要手段。该文针对农产品物流配送中多种货物的装箱问题,设计了一种基于遗传算法的智能三维装箱模型;通过分析农产品自身特点,在考虑装箱过程中车辆载质量、物品承重和体积等约束条件的基础上,对规则农产品的装箱次序以及摆放方向进行优化设计;应用Java技术对单车三维装箱算法进行了实现。采用北京郊区某公司的农产品货箱包装数据进行了10组试验测试,测试结果表明：用于综合描述装箱率和装箱成本的目标函数值平均为72.72%,采用遗传算法优化后,算法的平均运行时间为37 947 ms,目标函数值平均为81.14%,提高了8.42%。     

流域尺度土壤厚度的模糊聚类与预测制图研究

基于土壤厚度与景观位置和特征之间的关系,运用模糊c均值聚类(FCM)方法对西苕溪流域的土壤厚度分布进行了空间预测。选取高程、坡度、平面曲率、剖面曲率、径流强度系数和地形湿度指数6个地形因子进行模糊聚类,根据相应的聚类参数将流域地形组合分为8类。利用部分调查获得的土壤剖面数据,结合样点属性和专家经验为典型区赋值,最后由加权平均得到流域土壤厚度预测图。验证结果表明,FCM方法可以对地形因子组合进行有效合理的分级,其预测精度较高,模型的稳定性较好,是一种低成本高效率的制图方法。该方法在土壤厚度预测方面具有一定的可靠性。     

基于大尺度低密度样点的东北土壤全氮空间插值方法比较

基于全国第二次土壤普查东北地区土壤数据,以ArcGIS和GS⁺软件为支撑,对比分析了反距离加权法(IDW)、径向基函数(RBF)、普通克里金(OK)和回归克里金(RK)4种地统计空间插值方法在7个不同样本容量下土壤全氮含量(STNC)的空间插值效果。结果表明,由普查数据得到的东北地区STNC在0.08~21.48 g/kg之间,数据变异性较大;STNC空间结构表现出中强度空间自相关性,空间自相关范围大于同区域的小尺度采样研究;样本容量<171时,STNC空间变异性发生变化,空间结构特征和精度检验水平难以确信。4种空间插值方法对STNC空间趋势表达均呈现从东北向西南方向递减规律,空间趋势预测效果为:RK >OK >RBF >IDW。RK方法通过线性回归分析添加了阳离子交换容量(CEC)、年均温(MAT)、土层厚度(d)和pH值等辅助信息,比IDW,RBF和OK方法的插值精度分别提高了19.40%,18.50%和16.15%;在不同样本容量下RK方法的插值精度较为稳定且对无样点区STNC的空间趋势预测也体现出了更多细节信息,因此对于大尺度低密度采样的土壤属性空间插值可重点考虑RK方法。     

基于植被覆盖率的农村居民点整理潜力估算及实证

为合理估算农村居民点整理潜力,该文提出基于植被覆盖率的农村居民点整理潜力测算新思路。借助植被覆盖率对农村居民点斑块进行分类,通过分析抽样农村居民点斑块的植被覆盖与内部用地结构得到整理潜力修正系数,从而建立基于植被覆盖率修正的农村居民点整理潜力估算模型,并以北京市门头沟区为例展开实证研究。研究结果表明,门头沟区无整理潜力的农村居民点占大多数,具有整理潜力的农村居民点主要集中在经济相对落后的乡镇,并且这部分农村居民点多远离主干道;山区具有中、高整理潜力的农村居民点略多于平原、浅山区,而低整理潜力的农村居民点明显多于平原、浅山区;门头沟区规划整理的农村居民点内部包含有大量农用地,其中建设用地比例只占63.19%～71.54%,但是,第二次土地调查将整个农村居民点都作为建设用地调绘;因而,一些不考虑植被覆盖修正的农村居民点整理潜力测算方法夸大了整理潜力,放大了城乡建设用地增减挂钩的效果。该文为进一步合理估算农村居民点整理理论潜力提供参考。     

基于语义驱动的日光温室图纸三维建模方法

为了从日光温室施工图纸中重建出温室结构三维模型,提出基于语义映射的施工图纸三维重建方法。首先解析和分类日光温室施工图纸DXF文件,从中识别和理解主要特征构件,建立日光温室构件语义模型并生成分层控制参数,进而基于参数化驱动日光温室三维建模,最后对日光温室三维模型进行真实感渲染。该方法整合CAD制图与三维建模技术,有利于提高日光温室施工图纸的读图效率,建立的三维温室模型具有保真性、交互性和真实感等特性,可用于工程量和造价计算、温室结构优化以及虚拟展示。     

基于不同地表曲面模型预测土壤有机碳含量

Local terrain attributes,which are derived directly from the digital elevation model,have been widely applied in digital soil mapping.This study aimed to evaluate the mapping accuracy of soil organic carbon (SOC) concentration in 2 zones of the Heihe River in China,by combining prediction methods with local terrain attributes derived from different polynomial models.The prediction accuracy was used as a benchmark for those who may be more concerned with how accurately the variability of soil properties is modeled in practice,rather than how morphometric variables and their geomorphologic interpretations are understood and calculated.In this study,2 neighborhood types (square and circular) and 6 representative algorithms (Evans-Young,Horn,Zevenbergen-Thorne,Shary,Shi,and Florinsky algorithms) were applied.In general,35 combinations of first-and second-order derivatives were produced as candidate predictors for soil mapping using two mapping methods (i.e.,kriging with an external drift and geographically weighted regression).The results showed that appropriate local terrain attribute algorithms could better capture the spatial variation of SOC concentration in a region where soil properties are strongly influenced by the topography.Among the different combinations of first-and second-order derivatives used,there was a best combination with a more accurate estimate.For different prediction methods,the relative improvement in the two zones varied between 0.30％ and 9.68％.The SOC maps resulting from the higher-order algorithms (Zevenbergen-Thorne and Florinsky) yielded less interpolation errors.Therefore,it was concluded that the performance of predictive methods,which incorporated auxiliary variables,could be improved by attempting different terrain analysis algorithms.     

基于地统计与遥感反演相结合的有机质预测制图研究

土壤水分对土壤光谱反射率有显著影响,而以往有机质遥感反演制图中却很少将水分作为预测建模的变量。为了使遥感制图更加符合野外实际环境,提高有机质预测制图精度,在充分考虑土壤样点空间自相关、异相关与野外复杂环境特点的基础上,通过地统计获得研究区水分的空间分布数据,结合遥感反射率,建立多因子预测模型,得到了吉林省黑土区土壤有机质空间分布图。结果表明,有机质遥感制图中,水分因素的加入,使模型的建立更加符合野外实际情况,显著提高了有机质预测制图的精度。