陆地棉种子物理性状的发育遗传研究

应用包含基因型×环境互作的二倍体种子遗传模型及非条件和条件的分析方法对子指、仁指、种仁率及种子容重的双列杂交两年数据进行发育遗传研究。结果表明 ,4个性状在各个时期均存在显著的直接、细胞质和母体方差 ,并以母体方差较大。条件遗传分析发现 ,在某些无法检测到非条件遗传方差的时期存在显著水平的条件方差。同一性状不同时期的相关分析表明 ,子指、仁指和种仁率在大部分时期存在显著的母体加性和母体显性相关。但种子容重各个发育阶段之间的母体相关系数几乎均为零。成对性状之间的相关研究表明 :种子容重和其它三个性状之间的大部分相关系数不显著 ;各成对性状在各时期存在显著的母体加性相关 ;性状间的相关程度及相关性质随着发育进程的改变而呈动态变化 ;性状最终时刻的相关表现无法完全体现在整个发育过程中的动态变化。     

近交与贴现对优化群体规模的影响

小群体的闭锁选育不可避免产生近交及遗传方差下降，导致近期与远期选择效果的矛盾。本文通过考察猪核心群育种方案中群体规模及公母比例对近交增量（％）及累积育种产出（元）的作用，分析遗传方差下降以及育种产出的贴现等因素对选择方案评估效果的影响。群体有效规模主要受每世代选择公猪头数的影响，为了控制群体近交增量必须维持一定的公猪头数。在所模拟的１６种方案中，１５代的贴现累积选择进展以每代选择８头公猪为最高；而母猪规模越大，累积选择进展越高。不考虑近交引起遗传方差的下降，或不进行选择进展的贴现，都造成过高估计选择方案的效果，且导致选择不适当的方案；对各世代选择进展进行贴现时，需要考虑较大的世代数，否则也会影响各选择方案的比较结果。     

辛集市经济林规划方案风险度的选择

由于受经济波动的影响,河北省辛集市的经济林发展很不稳定,给农民造成了重大经济损失.本文首先分析了造成经济波动的主要原因,并从分析经济波动与经济林生产中主要经济指标之间的相关关系入手,选择经济林种植的规划方法,以识别经济波动对不同规划方案造成的风险程度.然后,对辛集市主要经济林树种进行了可识别风险的种植规划,并提出了适合辛集的方案.     

模拟间伐对树冠直径方差发生机制的研究

有些收获表的主林木直径方差为负值，这在理论上是矛盾的。原因之一是在编制收获表的过程中，假定所有主林木的直径相同，没有考虑直径分布。该文在若干假定的前提下，在林木开始竞争时，通过模拟间伐，从理论上探讨树冠直径方差发生机制。     

人工鱼礁开口比和迎流面形状对流场效应影响的双因素方差分析

采用基于计算流体动力学模型的方法对人工鱼礁流场效应进行数值模拟,选取单体人工鱼礁模拟近岸海域的鱼礁流场,对其附近流场进行三维数值模拟,在此基础上应用双因素方差分析法分析了人工鱼礁开口比和迎流面形状对流场效应的影响。结果表明：人工鱼礁开口比是鱼礁流场效应的主要影响因素,开口比越小,水流受鱼礁阻隔程度越大,礁前上升流流速越大,背涡流紊流区域越明显,背涡流区域就越长;鱼礁迎流面形状对流场效应的影响次之。     

龙竹主要解剖特征的研究

采用显微图像分析方法,对龙竹主要解剖特征进行了研究,为提高建筑用丛生竹资源高附加值加工利用水平提供理论.结果发现,龙竹薄壁细胞、纤维、导管和筛管比量分别为60.9％、34.6％、4.0％和2.1％.纤维直径、双壁厚、腔径和长度分别为19.043、9.518、9.525和2 546.235 μm,纤维长宽比、壁腔比和腔径比分别为134.053、1.214和0.487.维管束径向直径和弦向直径分别为862.803和702.743 μm,维管束密度为1.133个·mm-2.     

与向量球对称分布有关的一类广义χ~2分布

在向量球对称分布的基础上研究了与向量球对称分布有关的一类广义χ2分布和二次型分布,并给出了χ2分布的密度函数及其数学期望和方差。     

基于最小编码长度的基因数据聚类(英文)

[目的]分析基于最小编码长度的基因数据聚类算法的聚类效果,以期为基因数据聚类提供新的方法。[方法]将基因数据的聚类看成是高维混合数据的聚类,通过对基因数据进行预处理后,再利用主成分分析将基因数据降维,降维后基因数据呈类高斯分布,这样分布的基因数据能够被一个简单的基于有损数据压缩的聚类算法进行有效的聚类,而该基于有损数据压缩的聚类算法是根据聚类后使基因的总体编码长度最小原则对基因进行聚类的。试验中分别利用该新算法与传统聚类算法对酵母和拟南芥基因数据进行聚类,并通过基因聚类内部评价和功能评价来验证该新算法的有效性。[结果]通过利用酵母和拟南芥基因数据对新算法的验证试验表明,该研究中的新算法得到的聚类效果优于传统聚类算法,且避免了聚类数需要主观确定和对初始聚类中心敏感等问题。[结论]该研究结果为基因数据聚类提供了一种全新的聚类方法。     

A fine-scale model for area-based predictions of tree-size-related attributes derived from LiDAR canopy heights

Abstract

We propose a conceptual (generic) allometric (power function) relationship between tree-size-related forest inventory attributes (e.g. biomass, volume, basal area, quadratic mean diameter, Lorey's height) and canopy height (CH) as estimated from first-return airborne light detection and ranging (LiDAR) pulses. A data-driven estimation of the parameters in the power function is complicated, so we recommend an alternative approximation obtained via a linearisation step. Only two predictors appear in the approximation: the mean CH and the variance of CHs within the spatial domain supported by field data. The proposed model eliminates an otherwise complex search for the best predictors amongst a large number of candidate LiDAR metrics. It also facilitates model comparisons and interpretation. Fit statistics estimated for volume, basal area, quadratic mean diameter and Lorey's height – using three separate datasets from Norway – were compelling.     

人员因素对猪活体测定结果的影响

为检验人员因素在猪的活体测定中对数据的影响程度,采用随机试验的方法将测定人员分为A组和B组,在测定方法相同的情况下,对各组人员进行独立多次测量,并对测量结果进行方差分析。结果表明:两组人员因素对猪活体膘厚的测量结果均具有极显著差异(P<0.01);对于猪眼肌高度,A组人员因素差异不显著(P>0.05),B组人员因素则差异显著(P<0.05)。说明人员因素对活体测定结果有显著的影响。笔者建议使用B型超声波测定仪用于活体测定时,在数据读取方法上需进一步规范和统一,并提升人员技能,不断提高测定准确性,促进我国种猪遗传评估效率的逐步提升。