虚拟景观下林火蔓延三维可视化研究进展

林火行为的研究与RS、GIS、GPS、林火数学模型、信息网络、数据库、计算机图形学、虚拟现实等技术密切相关,近些年来,这些技术的发展以及其集成化,使得对林火的研究从二维表达方式,再到如今的三维可视化表达,经过了一个又一个阶段.林火蔓延模拟与可视化的研究趋势是注重真实再现三维虚拟森林景观、多用户参与快速决策和网络信息服务等方面.文章以林火模型的发展、林火模拟系统的实现、以及与之相关的可视化技术的发展、林火模拟的实例几点为框架,对如今虚拟景观下林火蔓延三维可视化技术的研究状况和趋势进行了概述.     

大田作物秸秆量评估中秸秆系数取值研究

本研究对《中国统计年鉴》各省的大田作物的不同种类,根据2006—2011年报导的秸秆系数的实测值,研究确定各省市自治区(除港、澳、台外)各类大田作物的秸秆系数取值,以数学模拟取值法对水稻、小麦和玉米3大作物进行取值,以相同或相似地区平均取值法、同类作物取值法确定其他作物取值。结果表明:水稻的秸秆系数取值变幅为0.74～1.33,全国平均值为1.04。小麦的变幅为1.05～1.41,全国平均值为1.28。玉米的变幅为0.93～1.30,全国平均值为1.07。豆类和薯类的变幅分别为1.13～1.86和0.42～0.75,全国平均值分别为1.35和0.53。黄红麻和棉花的秸秆系数的变幅分别为1.22～2.23和2.41～4.09,全国平均值分别为1.73和2.87。花生、油菜和芝麻的变幅分别为0.85～1.43、2.57～3.17和1.78～2.23,全国平均值分别为0.99、2.90和1.89。甘蔗的秸秆系数在各省统一取值为0.34。甜菜和烟草的变幅分别为0.18～0.67和0.49～0.92,全国平均值分别为0.37和0.66。"其他谷类"、"其他油料"和"其他麻类"的秸秆系数在各省取值均相同,分别为2.32、2.63和6.55。     

紫花苜蓿乙酰CoA硫解酶的生物信息学分析与同源建模

[目的]对紫花苜蓿中的乙酰CoA硫解酶进行生物信息学分析与同源建模。[方法]应用生物信息学软件预测紫花苜蓿乙酰CoA硫解酶的理化性质、亲/疏水性、卷曲螺旋结构、糖基化位点、活性位点、亚细胞定位、二级结构、结构域及三维高级结构。[结果]该蛋白质是一个极疏水性蛋白,含403个氨基酸,理论等电点为6.95;包含1个明显卷曲螺旋结构、5个糖基化位点、1个硫解酶结构域;二级结构中α-helix(Hh)占39.95%、Extended strand(Ee)占16.38%、Random coil(Cc)占43.67%;Ramachandram结构检测表明预测蛋白质残基的二面角有90%以上位于黄色区域,符合立体化学能量规则。[结论]为该蛋白功能的探索提供了一定的理论参考。     

Constructing the Ontology for Modeling the Fish Production in Pearl River Basin

This paper puts forward a construction method based on ontology for the Pearl River Basin fish production,to facilitate the domain knowledge analysis and information retrieval.By converting the concept...     

现代化养猪场三维建模与视景仿真系统的研究

为构建现代化养猪场三维模型和可视化软件系统,本研究利用三维视图设计方法获得猪舍建筑及设施的模型参数,根据参数生成育肥猪舍、妊娠猪舍、产房、母猪舍和空气过滤型公猪舍等三维模型;采用三维可视化、视景仿真、数字动画技术,实现包括养殖区域、环保设施和文化公园等场景的现代化猪场虚拟现实创意图,从而可在互联网平台上再现养猪场环境与设施装备场景,并为猪场生产管理和监测预警物联网系统的设计与实现提供技术支持。     

桔小实蝇P450基因CYP6A41的克隆与表达分析

【目的】克隆桔小实蝇Bactrocera dorsalis(Hendel)P450基因,研究其在不同组织及发育时期的表达情况,探索其可能存在的生理功能。【方法】采用反转录聚合酶链式反应(RT-PCR)和快速扩增cDNA末端(RACE)技术,克隆桔小实蝇P450基因CYP6A41;采用实时荧光定量PCR（real-time PCR）方法,研究CYP6A41mRNA在桔小实蝇不同组织及不同发育时期的相对表达量。采用Homology程序模拟构建CYP6A41蛋白的三维结构,应用CDOCK程序将之与甲酸乙酯、乙酸乙酯、甲基丁香酚3种气味分子进行模拟对接分析。【结果】克隆获得了桔小实蝇P450基因,并命名为CYP6A41。CYP6A41阅读框全长1 530 bp,编码509个氨基酸,该蛋白序列与桔小实蝇的另外一种P450蛋白CYP4D46序列的一致性最高,达99.2%。荧光定量PCR分析表明,CYP6A41在桔小实蝇不同发育时期都有表达,并且在化蛹第1天表达量达到最高峰;CYP6A41在各组织中也都有表达,但以触角中的表达量最高;雄虫生殖节中的表达量约是雌虫的6.8倍;对接结果表明,CYP6A41蛋白与3种小分子化合物均能形成稳定的复合物。【结论】CYP6A41在桔小实蝇雌雄生殖节中的差异表达,暗示该蛋白在雄虫生殖生理过程中发挥作用;CYP6A41在化蛹第1天及触角中的高表达量暗示CYP6A41不仅参与了蛹早期的发育过程,且可能参与了嗅觉气味分子的降解过程。     

散装卤制鸭翅尖中乳酸菌生长预测模型研究

[目的]探讨散装卤制鸭翅尖中乳酸菌的生长规律。[方法]采用Gompertz模型对不同温度条件下散装卤制鸭翅尖中乳酸菌的生长曲线进行拟合,利用平方根模型构建乳酸菌的二级模型,并应用计算准确因子(Af)和偏差因子(Bf)验证建立的生长模型。[结果]试验表明,Gompertz模型能很好地模拟不同温度下乳酸菌的生长情况(R2>0.98);数学检验参数Af、Bf接近1.0,均在接受范围。平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系,得到乳酸菌的生长预测二级模型。[结论]该模型可预测5～25℃范围内乳酸菌的变化情况,为散装卤制鸭翅尖腐败微生物的预测研究提供理论依据。     

作物模拟中的常年气候数据生成子系统

以前人工作为基础，建立了常年逐日气温（包括平均，极端最高和最低气温），日照时数，降雨量，太阳辐射等气象要素的生成模型。并对降雨量和太阳辐射模型进行了改进，取得满意效果。采用VB6.0作为系统开发工具，研制成基于Windows操作平台的作物模拟中的常年气候数据生成了系统，利用南京40年和郑州30年的历史气候资料，分别对该系统进行检验。模拟值与实际情况相符，相关系数分别为0.93和0.89。     

基于对象建模的农机产品CAPP系统设计与应用

利用对象建模技术,通过抽象与重组形成CAPP系统的一般对象模型,并把对象、关联及操作等映射成数据库表和程序实体,结合农机产品CAPP实例论述了工艺过程卡对象模型的实现流程,分析了选单等的设计重用方法。实践证明,CAPP系统开发过程中,只需开发一个编辑窗口,而非对应每一个数据表开发相应的编辑窗口。当数据表发生结构改变时可通过修改数据窗口来实现。采用这种方法,同一个选单就可以被不同的窗口所共用,使系统的开发效率大大提高,同时系统的结构也非常合理,根据作业机的主体结构相似性,可应用于各类农机制造的工艺设计过程。     

A GIS-based plant prediction model for wetland ecosystems

An existing non-spatial model for the prediction of response of wetland plant species on ecological factors has been transformed into a GIS-based prediction model which produces spatial output at the landscape scale. The input, spatial patterns of the ecological factors, were constructed with geostatistical spatial interpolation (kriging). With this GIS-based model the spatial patterns of presence and absence of 78 wetland plant species are predicted for an area with wetlands in the Netherlands of approximately 500 square kilometers. The GIS-based model has been validated, and the estimated uncertainty of the input has been propagated through the model. At the species level the output shows spatially coherent and non-random patterns. The validation is affected by the propagation of input errors through the model. The number of valid predictions declines approximately 10–20% when 95% confidence intervals are used in the validation. This study shows that it is feasible to use a geostatistical interpolation method to construct spatial patterns of ecological factors on a landscape scale and to use these patterns as input for a GIS-based prediction model. The added uncertainty on the input values however, affects the number of valid predictions of the model.