Long-term changes in the sea-age at maturity and seasonal time of return of salmon, Salmo salar L., to Scottish rivers

Abstract Using catch data, changes in salmon, Salmo salar L., sea-age and seasonal return time were compared between several Scottish east coast rivers over the last 150–200 years. Parallel long-term trends were found, suggesting common influences affecting salmon at sea. Long-term associations with marine environmental factors were investigated by literature review and comparisons with an index of Icelandic sea-ice abundance. Apparent associations were shown to exist since about 1900, although the cause was not demonstrated. However, over a longer timescale, the same associations were not apparent. Unique gradual marine changes since 1900 may have resulted in perceptible associations with salmon data which may otherwise be imperceptible when short-term marine environmental variability is greater than long-term variability. Marine factors must affect salmon, but the complexity of the marine environment and controls on age at maturity and time of return mean that a retrospective analysis cannot be expected to identify the causal factors.     

基于云计算的食品有毒有害物质检验检测大数据的风险分析算法及其应用

基于云计算,结合食品安全检验检测的完备性与最小性原理,将影响食品安全的多维因素降维成平均含量(AVE)、限量标准(STA)、超限率(OUT)、超限程度(OUD)和最大值(MAX)5个因素,并建立食品有毒有害物质检验检测大数据的风险分析算法。利用云计算技术实现对地理上分布广泛、动态、复杂性高的海量数据进行存储,并运用云计算的MapReduce计算框架进行智能的并行数据处理及计算,最后得到风险分析结果。通过对在基于Web端的实验室管理系统采集的1 000 000条检验检测数据结果进行风险分析,得出食品安全指数IFS远小于1,表明消费者人群的食品安全状态良好。     

开放科学创新生态构建中的数据处理伦理准则框架研究

[目的/意义]开放科学发展仍面临着诸多数据伦理难题,亟需探究与开放科学创新生态相适应的数据处理伦理准则。建立与开放科学创新生态构建相匹配的数据处理伦理准则,指导开放科学创新生态中的参与主体在数据创造、共享、传播、利用过程中按照法律规定和伦理规范开展行动,约束数据处理行为向好向善、造福社会,对于营造良好开放科学创新生态至关重要。[方法/过程]本研究首先运用文献调研、内容分析法,立足数据处理伦理的相关法律、指南、框架草案、政策以及典型数据管理模型,从普适的角度出发,立足数据获取、存储、管理、使用和销毁的实践,面向广义的社会性数据,同时兼顾一部分科研数据,关联整合不同的准则内容,寻求现有准则间的共有主题和内容,归纳数据处理伦理准则的一般维度和认可度较高的准则内容。其次,本研究结合开放科学理念和国家社会发展需要,从国内最新规划政策与开放科学内涵中,提炼出开放科学创新生态环境下的数据处理伦理准则需求。最后,本研究通过矩阵分析综合比较两项结果,从共性和特性、准则内容与政策及理念协同等角度,分析得出开放科学创新生态构建中的数据处理伦理准则框架。[结果/结论]现有的数据处理伦理准则在开放科学创新生态中具有较高的适用性,但仍需动态拓展。本研究结合开放科学理念和国家社会发展需要,提出开放科学创新生态数据处理伦理准则框架,包括长治久安、协调有序和系统科学3个维度和15个要素,旨在服务于适应中国开放科学创新生态发展的数据处理伦理准则文本的进一步制定,并为机构的数据管理提供一定参考。     

基于深度学习与激光点云的橡胶林枝干重建及参数反演

树木的几何建模在林木性状评价、森林动态经营管理与可视化研究中具有重要意义。现今,从激光雷达（Light Detection And Ranging,LiDAR）数据中重建树体三维模型并精准获取林木空间枝干结构参数是数字林业发展的必然趋势。该研究提出了一种深度学习与计算机图形学相融合的树木骨架重建与参数反演方法。该方法以PR107、CATAS 7-20-59、CATAS 8-79三个品种的橡胶树为实验对象,首先,采用背包移动激光雷达获取三个橡胶树品种的样地数据,并通过体素剖分和数据增广策略来构建橡胶树训练样本集。其次,构造由四层特征编码层和特征解码层所组成的点云分类深度学习网络,并包含优化的PointConv模块与不同尺度的特征插值模块,以实现在多尺度条件下,全面考虑点云的全局和局部优化特征,引导网络实现枝叶点云的精确分类。最后,面向分类后的枝干点云,运用计算机图形学的空间连通性算法与圆柱拟合策略,重建树木骨架模型,并自动解决叶子点云与对应的一级枝干归属问题,进而在叶团簇尺度下开展对单株树的精细描述与参数反演。通过对三块橡胶树测试样地的验证和与实测值的比对表明,该研究提出的深度学习网络枝叶分类总体准确率在90.32%以上。骨架重建与叶团簇分析结果显示,PR107品种橡胶树具有较为发散的树冠、最大的分枝夹角和叶团簇体积;CATAS 7-20-59品种橡胶树冠呈花瓶型,分枝夹角和叶团簇体积较小;而CATAS 8-79品种橡胶树尽管胸径最粗,但不耐寒害处于落叶期导致冠积最小。同时,反演得到的橡胶树一级枝干直径与实测值比对为：决定系数R2不低于0.94,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）小于3.01 cm;主枝干与一级枝干的分枝角为：决定系数R2不低于0.91,均方根误差RMSE不高于4.94°。同时发现橡胶树一级枝干的直径与对应的叶团簇体积呈正相关分布。该研究将人工智能的理论模型应用于林木的激光点云数据处理中,为林木激光点云的智能化分析与处理提供了新颖的解决思路。     

广西蔗糖产业经济基础数据管理系统的研建

基于B/S 3层架构,采用Visual Studio 2010+SQL Server 2008的开发方案构建了广西蔗糖产业经济基础数据库管理系统。系统采用NHibernate数据操作和j Query数据表现技术,不仅可对全国蔗糖最大主产区广西的蔗糖产业信息进行有效管理,避免有用的数据随时间流失,还可为农业科研人员、政府部门及广大农业生产者提供数据及分析服务,必将推动广西蔗糖产业乃至全国蔗糖产业的发展。     

利用Terra/MODIS数据提取冬小麦面积及精度分析

利用遥感技术提取作物播种面积是农情监测研究中一种实用而可行的方法。以河北省藁城市为研究区域,研究利用多时相Terra/MODIS数据提取2004年冬小麦播种面积的技术方法。在分析MODIS波谱特性与冬小麦生物学特征,并考虑了有关植被指数图像对面积提取精度的影响基础上,选择将MODIS数据的Red、Blue、NIR和ESWIR波段作为基础工作波段。利用4种方法提取了2004年藁城市各乡镇的冬小麦播种面积,并利用2004年各乡镇统计数据及土地利用数据进行了精度评价。结果表明：4种方法提取的冬小麦播种面积总体上都与参考值比较吻合,总体误差和平均误差均小于5%。可见,利用Terra/MODIS数据提取冬小麦播种面积是完全可行的。研究还发现,最佳的MODIS数据是冬小麦抽穗期的Red、Blue、NIR、ESWIR波段图像和冬小麦播种期与抽穗期EVI差值图像的组合。     

奶牛体型数据变异及相关的研究

本研究利用北京荷斯坦牛38头公牛的2035头女儿15个线性体型性状（评分1～50分）和整体评分（评分51～100分）1988～1992年的评定资料，配合公畜模型研究了奶牛体型数据变异以及线性体型性状与整体评分之间的相关。方差分析的结果表明公牛、畜群、胎次和鉴定员效应是体型评定数据变异的重要来源。相关的研究结果表明；线性体型性状与整体评分之间的表型相关从－0．28（尻角度）到0．53（体高），遗传相关从－0．73（尻角度）到0．82（体高），环境相关从－0．14（后肢侧视）到0．51（体深）。     

基于数据融合算法的灌区蒸散发空间降尺度研究

采用Landsat和MODIS数据,通过增强自适应融合算法(Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM)对蒸散发进行空间降尺度,构建田块尺度蒸散发数据集;利用2015年田间水量平衡方法计算的蒸散发数据对融合结果进行评价。在融合蒸散发基础上,结合解放闸灌域2000—2015年间种植结构信息,提取不同作物各自生育期和非生育期内年际蒸散发量,并分析了大型灌区节水改造以来,作物蒸散发占比的年际变化。研究结果表明:融合蒸散发与水量平衡蒸散发变化过程较吻合,小麦耗水峰值出现在6月中下旬—7月初,玉米和向日葵峰值出现在7月份。在相关性分析中,玉米、小麦和向日葵的决定系数R2分别达到了0.85、0.79和0.82;生育期内玉米(5—10月份)、小麦(4—7月份)和向日葵(6—10月份)的均方根误差均不高于0.70 mm/d;平均绝对误差均不高于0.75 mm/d;相对误差均不高于16%。在农田蒸散发总量验证中,融合蒸散发与水量平衡蒸散发相关性较好,两者决定系数达到了0.64。基于ESTARFM融合算法生成的高分辨率蒸散发(ET)结果可靠,具有较好的融合精度。融合结果与Landsat蒸散发的空间分布和差异性一致,7月23日、8月24日和9月1日相关系数分别达到0.85、0.81和0.77;差值均值分别为0.24 mm、0.19 mm和0.22 mm;标准偏差分别为0.81 mm、0.72 mm和0.61 mm。ESTARFM融合算法在农田蒸散发空间降尺度得到较好的应用,可有效区分不同作物蒸散发之间的差异。不同作物在生育期和非生育期内耗水量差别较大;生育期内套种(4—10月份)耗水量最大,达到637 mm,玉米(5—10月份)和向日葵(6—10月份)次之,分别为598 mm和502 mm,小麦(4—7月份)最低为412 mm;非生育期内,小麦(8—10月份)耗水量最大,年均达到214 mm,玉米(4月份)和向日葵(4—5月份)分别为42 mm和128 mm。不同作物多年平均耗水量(4—10月份)差异较小,其年际耗水总量主要随作物种植面积的变化而变化。     

作物品种区域试验多年资料联合分析法的应用

用作物品种区域试验多年资料联合分析方法的计算机程序对 2 0 0 1～ 2 0 0 2年度国家玉米品种区域试验的部分资料进行分析。结果表明 ,该程序不仅可以进行方差分析 ,而且可以计算品种、试点和品种试点组合的最小二乘均数 ,并可对其差异显著性进行检验。     

基于数据挖掘的慢加急性(亚急性)肝衰竭证素分布特点及用药规律研究

目的 运用数据挖掘方法,分析乙型肝炎相关性慢加急性（亚急性）肝衰竭（hepatitis B-associated Acute-on-Chronic Liver Failure,HBV-ACLF）辨证及组方规律,进而探讨其证治规律和用药特点。方法 收集湖南中医药大学第一附属医院住院HBV-ACLF患者病例资料,录入数据库,由研究人员对录入数据进行字段提取后,相关数据进行频数分析、关联规则、社会网络等分析。结果 根据对247例患者病例数据分析,其主证型从高到低依次为：湿热瘀黄证、湿热内蕴兼脾虚证、寒湿困脾证;药物频次≥ 12的药物43味,使用频率居于前10位的药物分别为茵陈、赤芍、丹参、白术、甘草、薏苡仁、石菖蒲、黄芩、虎杖、滑石,以清热、凉血解毒、利水渗湿、活血补气药物为主。结论 HBV-ACLF病位主要在肝、脾,证型以湿热瘀黄证、脾虚瘀黄证、寒湿困脾证为主,治疗多以祛湿退黄、化瘀解毒、温阳健脾为法。