野生和栽培巨大口蘑的红外光谱分析

采用傅里叶红外光谱仪采集58份巨大口蘑样品的红外光谱,对光谱进行预处理,去除光谱噪音明显部分,进行判别分析.结果表明,样品的红外图谱具有差异,主要吸收峰有2295、2851、1652、1149、1075、1030、995和807 cm-1.在500-3000cm-1波段范围内,用原始光谱结合标准正态变量校正法,能够对野生和栽培样品菌盖和菌柄校正集、预测集的样品进行正确识别.表明用傅里叶红外光谱法结合判别分析法对野生和栽培巨大口蘑进行鉴别,方法简便,结果可靠.     

傅里叶变换红外光谱结合判别分析法诊断蚕豆病虫害

为建立一种基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合判别分析的蚕豆病虫害诊断方法,以病虫害危害的蚕豆叶片样品FTIR数据为指标,采用逐步判别法,依据Fisher线性判别准则建立判别模型,对样品的病虫害种类和病原物类别进行诊断,比较了不同光谱范围和不同级别光谱数据以及挑选判别指标建立判别函数时5种方法的判别效果。结果表明,基于FTIR数据的判别分析能较好地诊断蚕豆病虫害种类和病原物类别,以波数1 800~1 200 cm-1的一阶导数光谱数据为判别指标进行诊断时效果较好;采用Unexplained variance逐步判别法对病虫害种类诊断时,正确率相对最高,为93.1%;采用Wilks’lambda逐步判别法对病原物类别诊断时,正确率为91.8%。FTIR光谱技术与判别分析方法相结合,可为蚕豆病虫害诊断提供一种简便易行的方法。     

基于行业减排的森林碳汇需求空间测度与分类

  目的   对全国28个省级行政区域和深圳市的森林碳汇需求空间进行分类,就提升各类地区未来的森林碳汇需求空间提出针对性建议,为科学设计碳汇政策以及差异化开发森林碳汇需求空间提供客观依据。   方法   以全国28个省级行政区域和深圳市为样本地区,收集整理2008?2017年《统计年鉴》中工业行业的投入产出数据,运用方向性距离函数模型测算各地区工业行业碳边际减排成本,并采用需求空间模型,对全国28个省级行政区域和深圳市10 a的森林碳汇需求空间进行测度,对求得的需求空间数据进行聚类分析和判别分析。   结果   各样本地区的碳边际减排成本和森林碳汇需求空间数据均存在一定的地区性波动。3类地区碳边际减排成本与森林碳汇需求空间的皮尔逊相关系数为0.999,呈显著正相关。聚类结果发现:1、2、3类地区的碳边际减排成本平均值分别为1.59、1.18、0.51万元·t?1;1、2、3类地区森林碳汇需求空间平均值分别为571.91、374.93、174.15万t·a?1。最终判别方程发现:2011、2014年的需求空间数据对地区分类的影响最为显著。   结论   整体来看,分类结果与中国东中西部地区的经济发展水平大致吻合。政策情景模拟显示:差异化开发森林碳汇需求空间要将超排处罚率作为第1、2类地区的重要切入点,同时优化配额发放模式;第3类地区以鼓励引导为主。表6参16     

贺兰山石鸡越冬期栖息地的选择

于2004年11月-2005年1月期间,采用样带法对贺兰山区石鸡的栖息地选择进行研究。共测定了74个利用样方,结果表明:贺兰山石鸡(Alectoris chukar potanini)对植被类型具有选择性(χ2=453.17,df=3,P≤0.001),喜欢利用山地草原带,避免选择山地疏林草原带、山地针叶林带、亚高山灌丛和草甸带;对优势乔木的利用有选择性(χ2=195.76,df=6,P≤0.001),喜欢利用无树的栖息地,随机利用灰榆优势的栖息地,避免选择山杨、杜松、油松、青海云杉占优势和混合型的栖息地;对坡向(χ2=85.12,df=2,P≤0.001)选择性利用,喜欢位于阳坡的栖息地,避免利用阴坡的栖息地,对半阴和半阳坡随机利用;对坡位也具有选择性(χ2=44.93,df=2,P≤0.001),偏好下坡位,避免上坡位,对中坡位随机利用。并对利用样方和任意样方进行比较,石鸡的利用样方以乔木密度低、灌木密度低、草本覆盖度高、坡度小、雪覆盖浅、低海拔为主要特征。逐步判别分析表明,乔木密度、草本覆盖度、灌木密度和雪深具有重要作用。由这4个变量构成的方程在对利用样方和任意样方进行区分时,正确判别率可以达到94.9%。     

基于多元聚类分析的草莓形状分类算法

为尽可能地去除人为主观性对草莓分类结果的影响,简化形状分类算法,采用多元聚类分析对草莓进行分类。按一定顺序和位置在草莓轮廓上选取12条直线作为草莓形状的特征参数,对特征参数作归一化处理消除草莓大小对形状的影响;对特征参数进行多元聚类后,从聚类结果中每类选取一定数量的多维参数,作为该类草莓形状的标准特征参数;根据待分草莓的特征参数与各类标准特征参数距离的远近,将其分入相应的类中。选用不同形状的80个草莓进行试验验证,结果表明：草莓分类准确率达90%以上,每个草莓的平均处理时间≤1 s,满足实时分类处理要求。     

鸢乌贼角质颚形态识别与重建

鸢乌贼是一种资源丰富的大洋性头足类动物,了解其种群结构有利于渔业资源的评估和管理。角质颚作为硬组织是鸢乌贼种群判别的良好材料,据此利用中东太平洋、西北印度洋和东印度洋采集的161尾鸢乌贼样本,对上、下角质颚的三视图形态进行傅里叶分析和判别。首先将上、下角质颚的三视图外部轮廓通过软件转化为20组傅里叶谐值,然后对各视图进行轮廓重构,最后进行主成分分析及逐步判别分析。主成分分析结果表明,上颚侧视、腹视、口视,下颚侧视、腹视、口视图形态轮廓傅里叶谐值前2个主成分分别解释了总变异的67.4%、70.8%、65.8%、80.7%、63.0%、57.8%;判别分析结果显示,3海区上颚侧视、腹视、口视,下颚侧视、腹视、口视图的交互检验判别分析成功率分别为87.0%、82.6%、83.2%、85.7%、88.8%、72.0%;傅里叶分析重建的角质颚轮廓图可以反映3海区鸢乌贼种群间的差异。因此研究认为,基于傅里叶变换对上、下角质颚三视图的轮廓形态分析可以识别鸢乌贼地理种群,并且利用三视图识别可以提升种群判别正确率。     

江西省生态农业区划研究

根据江西省农业自然资源状况及省级生态农业建设与发展的需求,按照生态学和系统工程的原理与方法,定性与定量分析相结合的原则,建立了区划指标体系,并应用系统聚类法和判别分析法,对江西省生态农业环境进行了区域划分研究,并将其划分为5个生态农业区。这一区划结果大大增加了区划的科学性、准确性与实用性,并且取得了较好的区划效果,为宏观指导江西省生态农业的建设与发展提供了可靠的科学依据。     

甘肃庆阳遗址古栽培稻的研究

的变异系数皆处于第二位,显示出庆阳古栽培稻在这一时期尚处于较激烈的分化状态,尤以粒厚的变异最著,是一个不稳定的群体。2.古栽培稻二维性状变域的特征二维性状变域是两个性状的平面位置分布表象。从图2～5可以看到,古栽培稻的分布位置与普通野稻、籼稻和粳稻都不相同,具有一定的独立性,如图2中古栽培稻粒长似粳、而粒宽似籼,因此其位置不在籼稻的左上,也不在粳稻的右下,而分布在籼粳之间的左下方,粒长和粒厚二维分布的图3也有类似的特征。图4中古栽培稻粒宽和粒厚的二维分布与籼靠近,处在普通野稻和粳稻两极的中间区域。图5中…     

东方白鹳天然巢址与人工巢址选择比较研究

2008和2009年的3～5月,对扎龙、洪河、兴凯湖3个自然保护区东方白鹳的巢址选择进行了研究,共测量24个巢址。研究表明,人工巢和天然巢在植被类型、巢基牢固度、巢基类型及距树林距离等因子上差异显著,逐步判别分析表明在区分天然巢和人工巢址生境方面有4个因子发挥重要作用,依照贡献值大小依次是：巢基类型、巢间距、距树林距离、巢基牢固度,正确率达91.7%。主成分分析表明,影响巢址选择的主要因子有4种,依次为食物因子、安全因子、取材因子、巢基因子。