MSCT诊断主动脉夹层术后继发双侧颈动脉夹层1例

正1病例介绍患者男,63岁,2013-09-19日在外院诊断为主动脉夹层A3型、主动脉瓣关闭不全、高血压病3级(极高危)。因"Stanford A3型主动脉夹层"在全麻低温体外循环下行升主动脉+全弓置换术+支架象鼻植入术+冠状动脉旁路移植术,术后恢复良好。2018-11-18日来河北北方学院附属第一医院复查,患者无头痛头晕,无意识不清,无恶心呕     

沿坝地区6种典型林分类型生态效益综合评价

研究对象为木兰林场内6种典型林分类型(Ⅰ-杨树白桦混交林,Ⅱ-油松落叶松混交林,Ⅲ-油松纯林,Ⅳ-白桦纯林,V-落叶松白桦混交林,Ⅵ落叶松纯林),基于野外调查和室内试验,采用层次分析法(AHP),从乔木层、灌木层、草本层、枯落物层、土壤层等5方面建立生态效益评价指标体系,之后运用熵权法对各林分类型生态效益进行综合评价,...     

黄精在北京的自然分布及其林下配置技术探析

黄精(Polygonatum sibiricum Red.)是北京地区乡土植物,又是重要的药食同源物种。文中详述了黄精在北京的自然分布,并阐释了黄精所处的典型群落特征。基于其耐阴耐寒特点,特别适合配置于北京地区造林工程的草本层。鉴于黄精的生理生态特征和可靠的经济价值,探讨了黄精作为北京森林生态产业应用品种的林下配置技术方法。     

2020年6月下旬河北地区一次强对流天气过程成因分析

利用常规气象探测资料、欧洲中心ERA5再分析资料、多普勒雷达资料和微波辐射计资料,对2020年6月25日出现在河北地区的强对流天气过程进行分析。结果表明：(1)河北地区这次强对流天气属于西北气流型冰雹,高低空急流和地面冷锋的共同作用为冰雹天气的出现提供了动力和热力条件;(2)在冰雹天气出现的过程中,6.0°仰角反射率因子图中存在三体散射和旁瓣回波,大冰雹特征极为明显;(3)2 km高度以下的整层大气相对湿度大值区较为集中,而2 km高度以上的相对湿度数值偏小,整层大气以上干下湿的结构为主,这种不稳定层结的分布形势为对流风暴的发展加强提供了有利条件。     

茂兰喀斯特森林地上生物量林层格局及驱动因子

以茂兰国家级自然保护区内喀斯特森林作为研究对象,建立森林样地并使用异速生长方程计算森林木本植物的地上生物量,采用配对t检验和线性混合效应模型等统计方法,分析森林地上生物量的林层(上木层和下木层)分布格局及驱动因子(非生物因子和生物因子)。研究发现茂兰喀斯特森林地上生物量主要分布在上木层。非生物因子中,仅岩石裸露率对森林总体地上生物量产生了负向作用,分为不同林层后,进一步发现岩石裸露率仅对上木层地上生物量产生负向作用,而对下木层则无作用;还发现地形生境的重要作用,表现为山腰上木层地上生物量大于山顶的,而山顶下木层地上生物量则大于山腰的。生物因子中,仅植株密度对上木层和下木层地上生物量产生正向作用。结果表明:茂兰喀斯特森林地上生物量受到非生物和生物因子的共同调控;若仅分析森林总体地上生物量,则难以发现不同林层地上生物量分布格局及驱动因子的差异。本研究提示对喀斯特森林地上生物量及驱动因子进行分层分析的必要性,同时也为茂兰喀斯特森林后续的经营管理提供了一定的理论基础。     

海南东寨港国家级自然保护区团水虱神经网络预测模型的构建

为预测团水虱的数量,减轻其对红树林植物的危害,采用多层感知器神经网络分析方法,对2021年3月至9月团水虱发生地的水温、风速、大气压、pH值、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮含量等因素进行分析。结果表明,总磷、水温是团水虱数量的主要因子,其拟合精度较好,平均绝对百分误差(MAPE)为0.120 2,均方误差(MSE)为85.486 1。使用该模型对2022年10月团水虱数量进行预测,其预测值为34.42/dm³,结果较为精确。     

喀斯特坡地玉米生长期冠层结构变化特征研究

玉米冠层结构是玉米形态特征的主要指标,是坡地水土流失预测(预报)的重要参数.在喀斯特地区,玉米种植面积较大,探索玉米冠层结构变化,对喀斯特坡地水土流失的研究具有重要意义.本研究采用田间种植试验方法对玉米全生长期冠层结构变化特征进行定量研究.结果表明:(1)玉米冠层叶面积随玉米的生长呈增加趋势,但在不同生长期增加幅度存在...     

燕山板栗早期丰产栽培技术

1整地 阳坡和25°以下坡行距3 m,阴坡和25°以上坡行距4 m,沿等高线划线,线上开挖,线上1～.5 m范围内的杂草灌木全部刨起,堆在线下,然后挖深60 cm、宽80 cm的沟,土放在线下,达到深度后,将沟上侧70 cm宽的土扒到坑内,做成"外噘嘴、里兜水"的反坡梯田,内有蓄水沟,外有活土埂,在埂的内侧植树.外埂顶宽40 cm,蓄水沟深50 cm.在土层厚的耕地上,可直接把线上1 m宽的表层土翻到下侧,形成一个土层厚100cm,埂高50～60 cm,顶宽40 cm的土埂,在埂的内侧植树.     

基于无人机影像的冠层光谱和结构特征监测甜菜长势

甜菜是中国北方地区重要的经济作物。快速、准确、高通量的获取甜菜的地上部和块根鲜质量、块根含糖率、叶绿素含量对甜菜生产具有重要意义。该研究采用无人机搭载数码和多光谱相机,获取甜菜叶丛快速生长期、块根及糖分增长期和糖分积累期的数码影像和多光谱影像,提取了冠层的结构特征和光谱特征。选择随机森林回归（Random Forest Regression,RFR）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）2种建模方法基于获取的冠层特征,构建甜菜全生育期的地上部和块根鲜质量、块根含糖率和SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值估算模型。研究结果表明,随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.9～0.94、0.88～0.9,rRMSE范围分别为7.6%～17%、8.8%～20%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.66和0.67。为了减小输入变量集的大小以及去掉对预测不敏感的变量,该研究采用置换重要性（Permutation Importance,PIMP）来筛选冠层光谱特征和结构特征中对预测有重要影响的变量。结果表明基于筛选出的重要性特征构建的随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.89～0.94、0.74～0.91,rRMSE范围分别为7.3%～19%、7.6%～19%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.65和0.68。进一步表明随机森林回归模型在精度上略好于偏最小二乘回归模型。同时基于PIMP筛选变量的方法在保持原有精度的同时能实现降低数据收集复杂性的目的。研究结果为基于无人机遥感技术快速、准确监测甜菜长势和估测块根类作物的根部活性物质提供了参考。     

基于深度学习的玉米拔节期冠层识别

为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求,针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别方法,比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型,并研制了玉米植株快速识别和定位检测装置。首先拍摄玉米苗期和拔节期图像共计3 000张用于训练深度学习模型,针对拔节期玉米叶片交叉严重的问题,提出了以玉米株心取代玉米整株对象的标记策略。其次在Google Colab云平台训练SSDLite-MobileDet网络模型。为了实现田间快速检测,开发了基于树莓派4B+Coral USB的玉米冠层快速检测装置。结果表明,田间玉米冠层识别模型精度达到91%,检测视频的帧率达到89帧/s以上。研究成果可为田间玉米高精度诊断和精细化作业管理奠定基础。