基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

基于Copula 函数的边坡可靠度高效分析方法

将Copula函数与高效蒙特卡洛方法结合,提出了含相关随机变量的边坡可靠度高效分析方法。以两个岩质边坡稳定性问题为例验证了所提方法的有效性。结果表明,该方法相比于直接蒙特卡洛方法在保证边坡失效概率的准确性的同时计算效率更高。Copula函数可以构造出具有不同相关结构的岩土体参数的联合概率分布,与高效蒙特卡洛方法(即蒙特卡洛重要抽样方法和子集模拟)结合能高效地处理含多种相关随机变量的边坡可靠度计算问题,相比于现行的Nataf变换方法结果更能体现岩土边坡真实稳定性。此外,该方法也能高效地计算含有复杂的隐式功能函数的边坡可靠度,研究成果拓展了高效蒙特卡洛方法在边坡可靠度分析中的应用。     

体外产气法评价全株藜麦与全株玉米混合青贮饲料饲用价值

为提高全株藜麦的饲料化利用率，寻找其与全株玉米的最佳青贮比，试验共设全株藜麦与全株玉米比为100：0，90：10，80：20等11个组合进行青贮发酵，发酵60 d后测定各组青贮料的体外产气发酵指标，使用灰色关联度分析筛选出最佳青贮比例。结果表明，体外发酵至36 h时，各处理组GP趋于稳定，体外发酵减弱接近停止；全株藜麦与全株玉米比例为90：10时，该青贮饲料组合的粗蛋白（CP）和粗脂肪（EE）含量显著高于其他各组（P<0.05），乙酸（AA）、总挥发性脂肪酸（TVFA）含量以及氨态氮（NH₃-N）浓度显著高于其他各处理（P<0.05）。分析表明，全株藜麦与全株玉米比例为90：10时，混合青贮饲料的营养品质和产气发酵特性综合表现最好，可作为优质混合青贮饲料在家畜养殖中推广使用。     

百脉根单株产量主要农艺性状的相关和通径分析

通过对百脉根单株的11个农艺性状的相关分析,结果表明:分枝长度(X2)、分枝节间数(X3)、分枝茎粗(X4)、侧枝数(X6)、侧枝长度(X7)、侧枝节间数(X8)、侧枝茎粗(X9)对单株产量(Y)的作用达到极显著水平,分枝数(X1)、自然高度(X11)与单株产量的相关性达到显著水平,而分枝叶柄长度(X5)、侧枝叶柄长度(X10)则与产量的相关性不显著.通径分析结果表明:各性状对产量的直接效应从大到小依次为:分枝长度(1.121 6)>分枝节间数(0.346 3)>侧枝长度(0.114 6)>分枝数(0.106 4)>分枝茎粗(0.084 6)>侧枝节间数(0.034 2)>侧枝茎粗(0.028 9)>侧枝数(0.021 6)>侧枝叶柄长度(-0.043 6)>分枝叶柄长度(-0.065 4)>自然高度(-0.748 2).     

大白菜耐热性遗传效应研究

以两组耐热和热敏感的大白菜对应亲本（１７７与２７６；１７６与２７９）及其杂交、回交世代（Ｆ１、Ｆ２、Ｂ１、Ｂ２）为材料进行耐热性遗传模型分析和遗传参数估算，得到一致的结果：大白菜的耐热性符合加性－显性－上位性模型，以加性遗传效应为主，兼有上位性效应，显性效应不显著。广义遗传力和狭义遗传力均较高。以耐热和热敏感的５个代表性亲本材料采用Ｇｒｉｆｉｎｇ的双列杂交方法Ⅱ配制杂交组合进行配合力分析，结果表明：加性遗传方差组分很高，而显性遗传方差组分很小，与上述结果一致。同时，耐热亲本材料１７６和１７７均有较高的一般配合力效应值，是耐热性选育的较好亲本材料。     

杏种质资源评价及遗传育种研究进展

在简要介绍杏的起源、分布及种质资源收集保存的基础上，着重对杏品种资源的分类、授粉生物学、孢粉学及分子生物学评价以及杏杂种后代遗传变异特点、育种目标及育种技术进行了综述，并提出了今后的研究方向。     

春小麦蛋白质、脂肪、淀粉含量间的相关与回归分析

本文通过对20个春小麦品种(或品系)蛋白质、脂肪、淀粉百分含量间的相关、回归、协方差分析,表明蛋白质百分含量与淀粉百分含量间为极显著的负相关;脂肪百分含量与淀粉百分含量间为极显著的负相关;蛋白质百分含量与脂肪百分含量间为极显著的正相关。并建立了淀粉、脂肪、蛋白质百分含量间的回归方程。在同一试验条件下,各品种(或品系)蛋白质、脂肪、淀粉百分含量变异系数的大小,在一定程度上反映出各品种在品质性状上的纯合程度。变异系数愈小,表明纯合程度愈高;变异系数愈大,表明纯合程度愈低。因此,在那些变异系数较大的品种(或品系)中,可选出表型性状与原品种(或品系)基本相似,而在品质性状上却有较大提高的优质新品系。     

分离群体中常染色体上标记基因的数量遗传方差——Ⅰ.含有一个数量性状位点(QTL)时的计算方法

应用常染色体上的标记基因研究能够加快数量性状的遗传进展。亲代由标记基因遗传给后代的加性遗传方差值可以用来测定标记基因这种效益。分别在个体水平上以及在复合连续平衡的分离群体水平上建立了标记基因加性遗传方差值的理论方程。这些方程包括与标记基因连锁的数量性状位点数、这些数量性状位点的效应值以及与标记基因有关的重组率。并就分离群体中标记基因加性遗传方差的期望值进行了推导。在分离群体的系谱选择方案中,常染色体上遗传方差中绝大部分与位于该染色体上的标记基因相关。对于牛的一个平均长度染色体来讲,这部分值大约是该染色体孟德尔分离方差值的40% 。标记基因的位置效应和干扰因素对这一期望值的影响是很小的,而染色体的长度对期望方差值影响很大。如果标记基因缺乏多态型以及染色体替代效应估计偏差会大大降低MAS的选择效果。常染色体上标记基因遗传方差期望值的大小表明:即使当标记基因处在一个非活动位点,在分离群体中,仍有较大的染色体替代效应存在。