群落多样性对群落可入侵性影响的研究进展

外来入侵植物(alien invasive plants, AIP)的成功入侵可能改变群落结构和群落可入侵性,并破坏本地植物群落生物多样性及其生态系统。群落多样性常用指标涵盖了物种多样性、功能多样性和谱系多样性等方面,而这些多样性指标与群落可入侵性存在复杂的相关性。群落可入侵性是评价群落对抗外来入侵物种能力的重要指标之一,其与群落多样性密切相关。如何准确理解群落多样性的变化对群落可入侵性的影响,是入侵生态学领域一个研究和争论的焦点问题。对现有的群落可入侵性相关性研究进行梳理,发现群落多样性对群落可入侵性的作用因生境和研究尺度的不同而异。过去的研究往往集中于单一多样性维度对群落可入侵性的作用,同时对不同群落可入侵评估方法的比较研究较少,且缺乏一个通用的群落可入侵性量化的指标。未来的研究需要更加深入地探讨多种多样性指数与群落可入侵性之间的相互作用,为理解外来入侵植物入侵机制提供科学基础。在构建生态管理和生物多样性保护策略框架时,群落多样性的考量至关重要。这不仅有助于加深对入侵生态学的认识,而且还能指引研究者实施更加有效的预防、监测和干预手段,从而在全球变化的背景下,保护和恢复生态系统的健康和完整性。

金沙江下游外来入侵植物入侵风险评估--以乌东德和白鹤滩电站库区为例

【目的】基于金沙江下游外来物种入侵防控需要,以其干流上乌东德和白鹤滩电站库区为例,调查库区内的外来入侵植物并评估入侵风险,为该区域外来植物入侵防控和生态安全建设提供数据支撑。【方法】运用样线、样方调查法结合文献资料掌握库区内外来入侵植物种类组成和入侵现状,采用层次分析法建立外来入侵植物风险评估体系,对其入侵过程、入侵现状以及危害与防治等方面进行综合评估,并根据等级划分标准确定入侵风险等级。【结果】乌东德和白鹤滩电站库区共记录到外来入侵植物103种,隶属28科70属。其中,Ⅰ级风险的外来入侵植物5种,Ⅱ级风险12种,Ⅲ级风险24种,Ⅳ级风险28种,Ⅴ级风险34种。【结论】乌东德和白鹤滩电站库区的外来入侵植物种类较多,但多数处于低风险等级(Ⅳ、Ⅴ级),危害较小,高风险等级(I、Ⅱ级)外来入侵植物共17种。建议重点防控高风险等级的外来入侵植物,尽可能降低其对金沙江下游生态安全的威胁。

外来生物入侵防控体系建设研究

近年来随着我国经济的持续快速发展和进出口贸易量的增加,外来物种的引入和入侵的风险持续升高,外来入侵生物已对我国的自然生态系统、经济和社会发展造成了严重危害。如何建立一套完善的外来入侵生物防控体系是摆在相关从业者面前的一个重大研究命题。本研究系统梳理和分析了近年来国内外外来生物入侵现状以及防控措施,讨论了外来生物入侵防控体系功能特点,建议应从如下方面着手建设外来入侵生物防控体系:建立外来入侵生物防控工作协调机制,完善相关法律法规,及时建立、完善外来入侵生物数据库,建立外来入侵生物安全性风险评估和预警体系,加强海关检验检疫体系建设以及科学研究体系建设,借助大数据开展智能监测与绿色防控,并大力开展大众自然教育,提高全民对外来生物入侵危害的认识和防范意识,群策群防,提高防控和治理效率。通过以上建议以期能为我国生物入侵及其相关行业的发展和管理提供参考依据,早日建立并完善以政府为主导的一套外来生物入侵防控体系,将外来入侵生物带来的危害降到最低。

外来植物节节麦入侵过程中的生态位进化与入侵潜力研究

为了筑牢中国的生态安全屏障和保护生物多样性,防止节节麦大规模入侵和扩散带来的生态威胁,有必要采取综合防治措施并进行动态监测其入侵扩散趋势。基于节节麦在中国的预防和治理问题,本研究以节节麦为研究对象,利用最大熵(MaxEnt)模型分析了其在中国的潜在适生区范围,并采用主成分分析方法分析了节节麦在入侵中国过程中的气候生态位变化。利用生态位模型对节节麦的现状和潜在分布进行了分析,确定了节节麦在中国入侵风险最高的地区,如中国中部、福建南部、广东湛江、海南、新疆西南和塔城地区、西藏西部和东南部地区。影响其分布的主要生态因子为最干月份降水量(Bio14)和最暖季度平均温度(Bio10)。较高的生态位稳定性表明节节麦在入侵过程中处于生态保守状态,节节麦在中国的气候生态位与本土生态位之间的差异是由于生态位未填充导致的,入侵种群的气候生态位只是本土生态位的一个子集。

意大利苍耳入侵对本地植物群落物种多样性和稳定性的影响——以乌鲁木齐市为例

研究外来植物不同程度入侵对区域群落结构和植物群落物种多样性的影响对评价其对生态系统的危害具有重要意义。以入侵植物以意大利苍耳(Xanthium italicum)为主要研究对象,选择意大利苍耳危害较明显且分布面积较大的中国新疆乌鲁木齐市米东区为研究区域进行植物样方调查,以意大利苍耳和其共生的本地植物为切入点,以物种多样性指数、群落稳定性、群落可入侵性、影响程度指数、入侵植物的竞争优势和入侵强度来探究不同入侵程度下的本地植物群落物种多样性和群落稳定性的变化。结果表明:(1)与未入侵地相比,意大利苍耳轻度入侵显著增加了本地植物群落的物种多样性(P<0.05),而重度入侵显著降低了本地植物群落的物种多样性(P<0.05)。(2)在意大利苍耳入侵的群落中,群落稳定性由轻度入侵水平到重度入侵水平降低了25%,而群落可入侵性、意大利苍耳的竞争优势指数和入侵强度指数分别增加了77%、79%和83%。(3)在轻度入侵水平下,意大利苍耳对本植物群落物种多样性、群落稳定性和群落物种数的影响程度指数<0,产生了积极影响;相反,在轻中度和重度入侵水平下意大利苍耳对本植物群落物种多样性、群落稳定性和群落物种数的影响程度指数>0,产生了负面影响。(4)本地植物群落多样性与群落稳定性均呈正相关,但与群落可入侵性呈负相关(P<0.05)。(5)Shannon-Wiener指数对群落的稳定性的直接通经系数最大,为0.828;Simpson′s指数对群落可入侵性的直接通经系数最大,为0.932。由此可见,意大利苍耳在中度和重度入侵对植物群落结构产生巨大影响,而作为“一带一路”的核心和枢纽地带的新疆,将会对其脆弱的生态系统和土著物种的多样性造成不可估量的影响。应在入侵初期对其进行控制与铲除,防止意大利苍耳等有害外来入侵种的入侵和进一步扩散与蔓延。

基于改进K-means数据聚类算法的网络入侵检测

随着入侵手段的不断更新和升级,传统入侵检测方法准确率下降、检测时间延长,无法满足网络防御要求。为此,提出一种经过改进K均值(K-means)数据聚类算法,以应对不断升级的网络入侵行为。先以防火墙日志为基础转换数值,然后基于粒子群算法求取最优初始聚类中心,实现K-means数据聚类算法的改进;最后以计算得出的特征值为输入项,实现对网络入侵行为的精准检测。结果表明:K-means算法改进后较改进前的戴维森堡丁指数更小,均低于0.6,达到了改进目的。改进K-means算法各样本的准确率均高于90%,相对更高,检测时间均低于10 s,相对更少,说明该方法能够以高效率完成更准确的网络入侵检测。

基于生物入侵的特征选择算法

在自然界中,生物入侵以其发展的迅速和巨大的生态影响而受到关注,所引入种群对合适栖息地的寻找过程往往有其内在的逻辑,种群之间的交流和种群的扩张也在这个过程中起到了重要作用。通过探究种群对适宜栖息地的寻找原理,提出一种基于生物入侵的特征选择(BIAFS)算法。在BIAFS算法中,生物入侵过程分为种群建立、种群迁移、种群交流和扩张、种群发展4个阶段。在实验验证过程中,在9个数据集上将BIAFS算法与8种高性能算法进行实验比较。实验结果显示,BIAFS算法在7个数据集上的分类准确率(CA)和降维(DR)率均超过了对比算法。此外,适应度标准偏差的比较实验也证实了BIAFS算法的高稳定性,表明其在多个数据集上能更加稳健地寻找最优解。上述实验结果证明了BIAFS算法在特征选择任务中的有效性和优越性。

外来水生生物入侵的现状、影响及防控对策

人类活动和气候变化加剧了非本地物种在全球范围内的跨区域传播,导致外来生物入侵事件日益严重,已成为全球化的生态、经济和国家安全领域的重大问题。其中,水生入侵生物因其形态多样、隐蔽性高和入侵途径多样等特点,较陆生生物更加难以监测预警和防控。近年来,随着全球化的步伐加快,中国水生生物入侵日益严重,但相应的入侵机制研究相对薄弱,防控技术研发亦显不足。因此,本文综合梳理了中国水生生物入侵现状,并深入分析其带来的经济、生态和安全影响。在借鉴中国陆地生物入侵领域的研究成果和防控有效措施的基础上,分析了中国水生生物入侵防控面临的关键问题,并在入侵机制研究、关键技术研发和法规政策等方面对中国水生生物入侵防控提出了具体建议。本文系统分析并展望了中国入侵水生生物的现状和未来研究重点,旨在为国家生物安全规划以及任务决策部署提供参考依据。

基于改进深度学习的主动式通信网络入侵行为自适应识别算法

针对外界参数变化较大时会严重影响识别准确率的问题,设计一种基于改进深度学习的主动式通信网络入侵行为自适应识别算法。归一化主动式通信数据,将卷积神经网络和BGRU进行结合,构建一个端到端检测攻击的改进型的循环神经网络,优化激活函数与逻辑回归分类器,稳定且自适应地识别主动式通信网络入侵行为。实验结果表明,所提算法在卷积核大小和学习率改变的情况下仍能保持较高的识别准确性,主动式通信网络入侵行为的识别结果具有自适应性。

基于人工智能的网络入侵检测技术研究

引言 网络入侵手段日益复杂,传统机器学习法很难识别入侵行为。因此,应引入现代信息技术提高网络入侵检测技术水平。人工智能技术高速发展,为自然语言处理、语音识别、图像识别提供技术保障,高效处理海量数据信息,以新方法处理多属性入侵数据。在网络入侵检测工作中,应用人工智能技术,有助于提高网络入侵检测准确率,降低漏警率、虚警率。本文基于人工智能,重点讨论网络入侵检测技术的相关问题。

基于强化LSTM的网络高隐蔽性入侵轨迹预测研究

网络高隐蔽性入侵信息的维度难以确定,导致入侵轨迹预测困难增加,因此研究基于强化LSTM的网络高隐蔽性入侵轨迹预测方法。设置强化LSTM预测模型基础架构,根据历史数据特征取值结果,求解标记参数,利用这些参数标记入侵数据轨迹节点。确定高隐蔽性入侵行为的表现强度从而确定入侵向量。结合入侵信息维度实现网络高隐蔽性入侵轨迹预测。实验结果表明,在强化LSTM模型的作用下,高隐蔽性入侵信息维度的预测结果完全属于该信息所处轨迹维度参数实际取值范围之内,说明该方法的预测结果更为精准。

甘肃马先蒿入侵对巴音布鲁克草原植物群落特征的影响

入侵性物种常通过竞争排斥群落中其他物种,改变入侵地群落的物种组成和结构,破坏生态系统的稳定性。甘肃马先蒿(Pedicularis kansuensis)在巴音布鲁克草原快速蔓延,对当地生态系统造成威胁,是典型的入侵性植物。本研究以入侵性植物甘肃马先蒿群落为研究对象,调查4个入侵程度(未入侵、低度入侵、中度入侵、高度入侵)的甘肃马先蒿群落物种组成和群落特征,分析不同入侵程度下群落的物种多样性差异。结果表明:1)甘肃马先蒿3种入侵群落中均记录了30种维管植物,未入侵群落共记录27种维管植物,3种入侵群落与未入侵群落相比均多3种植物,但多的3种植物在入侵群落中并不相同。2)甘肃马先蒿入侵降低了群落中二裂委陵菜(Potentilla bifurca)、拉普兰棘豆(Oxytropis lapponica)、紫花针茅(Stipa purpurea)、洽草(Koeleria litvinowii)、火绒草(Leontopodium leontopodioides)的重要值;禾本科的密度在群落中的比例随入侵程度的增加呈先上升后下降趋势,豆科与禾本科密度和盖度在中度和高度入侵群落中的比例显著降低(P<0.05)。3)随入侵程度增加,物种丰富度和Margalef丰富度指数呈先上升后下降趋势,Shannon-Wiener多样性指数、Simpson优势度指数和Pielou均匀度指数均呈下降-上升-下降趋势。本研究可为巴音布鲁克草原生物多样性的保护提供科学依据。

土壤遗留效应对两种入侵植物幼苗生长和竞争的影响

外来植物入侵对自然保护区的生物多样性造成了严重的威胁,掌握影响入侵植物成功定殖的关键因素对于其防控具有重要意义。植物入侵后会产生土壤遗留效应,这种效应会影响自身和其他入侵植物的萌发生长和竞争关系。该研究以两种外来入侵植物-飞机草(Chromolaena odorata)和鬼针草(Bidenspilosa)为研究对象,以广西恩城国家级自然保护区为研究区域,以飞机草入侵野外驯化的土壤为研究材料,设置飞机草未入侵(盖度为0%)、轻度入侵(盖度<50%)、中度入侵(盖度50%~90%)以及重度入侵(盖度>90%)四种处理的灭菌与未灭菌土壤对比试验,探究飞机草驯化后产生的土壤遗留效应对两种入侵植物萌发、生长以及竞争的影响。结果表明:①与未灭菌土壤相比,灭菌土壤中飞机草仅发芽,鬼针草的发芽率、株高、根长和生物量分别降低了63.9%、68.9%、58.1%和95.9%。②飞机草轻度入侵下的土壤微生物对鬼针草产生抑制作用,中度和重度入侵对其有促进作用,表明土壤遗留效应驱动了飞机草与鬼针草之间的入侵熔毁。③相对竞争强度(RCI)指数表明,共同入侵下,无论土壤灭菌还是未灭菌,鬼针草在入侵初期的竞争力均高于飞机草,且在飞机草中度和重度入侵下的土壤中鬼针草竞争能力更强。研究显示,由微生物介导的土壤遗留效应在外来植物入侵过程中起重要作用,并且入侵植物对土壤微生物的改变促进了其他外来植物的定殖与入侵。

融合CNN-BiGRU和注意力机制的网络入侵检测模型

为提高网络入侵检测模型特征提取能力和分类准确率,提出了一种融合双向门控循环单元(CNN-BiGRU)和注意力机制的网络入侵检测模型.使用CNN有效提取流量数据集中的非线性特征;双向门控循环单元(BiGRU)提取数据集中的时序特征,最后融合注意力机制对不同类型流量数据通过加权的方式进行重要程度的区分,从而整体提高该模型特征提取与分类的性能.实验结果表明:其整体精确率比双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型提升了2.25%.K折交叉验证结果表明:该模型泛化性能良好,避免了过拟合现象的发生,印证了该模型的有效性与合理性.

继电保护远程运维系统报文合规检测及入侵阻断技术应用

继电保护远程运维中数据传输各环节存在网络入侵风险,现有安全措施未有效处理业务层风险,且存在风险阻断不及时等问题。为此,提出一种报文合规检测方法及入侵阻断技术,分析报文的对象、格式、业务逻辑和行为模式,建立报文合规规则库及不合规报文阻断策略,设计开发不合规报文阻断模块及“一键阻断”紧急控制模块。通过模拟仿真环境测试,结果表明,上述技术对不同类型异常报文进行的阻断效果与预期一致,可有效阻断非法入侵攻击,从而提高继电保护远程运维的安全性和稳定性。

入侵种黄顶菊与3个本地种竞争的生长及生理差异

黄顶菊[Flaveria bidentis(L.)Kuntze]作为我国华北地区典型入侵植物,在进入新生境后会改变土壤养分特征,对本地种和生物多样性产生威胁。目前对黄顶菊入侵后与本地种竞争关系的研究仍有不足,为进一步厘清黄顶菊与不同本地种之间的竞争机制,选择黄顶菊与其入侵群落中常见的本地竞争种狗尾草[Setaria viridis(L.)Beauv.]、黄花蒿[Artemisia annua L.]和苍耳[Xanthium sibiricum Patrin ex Widder]进行单栽和混栽的替代系列实验,测定各自的株高、生物量、相对生长率、交互作用指数等生长指标,以及光合作用和酶活性等生理指标,认识不同竞争模式下植物生理生态差异。结果表明:在混栽处理中,黄顶菊的株高、生物量、相对生长率等生长指标均较单栽处理显著升高(P<0.05),交互作用指数均大于0;本地种则相反,其中,混栽处理下的黄花蒿生长指标较单栽处理降幅最大。黄顶菊净光合速率、气孔导度、胞间CO_(2)浓度、蒸腾速率等光合指标均较单栽处理显著升高(P<0.05)。黄顶菊铵态氮代谢相关的谷氨酰胺合成酶活力及谷氨酸合成酶活力较单栽处理显著升高(P<0.05),本地种硝态氮代谢相关的硝酸还原酶、亚硝酸还原酶活力较单栽处理显著升高(P<0.05)。研究显示,黄顶菊竞争能力强于3个本地种,在竞争中光合能力及铵态氮代谢活力增强,抑制本地种生长发育,促进自身快速生长发育,在竞争中获得优势,成功入侵。本研究对厘清黄顶菊种间竞争的入侵机制具有重要意义,可为防控黄顶菊的入侵扩散提供理论依据。

猪繁殖与呼吸综合征病毒入侵宿主细胞途径研究进展

病毒入侵宿主细胞是其完成自身复制周期的首要步骤。全面解析病毒入侵宿主细胞途径可深入揭示病毒感染及其致病机制,有助于制定更为有效的抗病毒策略。猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)是具有囊膜的单股正链RNA病毒,对全球养猪业造成巨大的经济损失。以往研究报道PRRSV主要通过网格蛋白介导的内吞途径(CME)入侵宿主细胞。近年来研究发现,除CME外,PRRSV还会采取其他途径入侵宿主细胞。本文通过总结PRRSV入侵宿主细胞途径的最新研究进展,以期加深人们对PRRSV的认识,并为防控该病毒提供新的思路。

基于异常保持的弱监督学习网络入侵检测模型

网络入侵检测系统对维护网络安全至关重要,目前针对只有较少异常标记网络数据的入侵检测场景的研究较少。基于数据的异常保持性,设计了基于异常保持的弱监督学习网络入侵检测模型WIDS-APL,该检测模型包含数据转换层、表征学习层、转换分类层和异常判别层4部分,利用一组可学习的编码器将样本映射到不同区域并压缩到超球体,利用异常样本的标签信息学习正常样本和异常样本的分类界限,得到样本的异常分数。在4个数据集上的测试结果表明了该模型的有效性和鲁棒性,相比4个主流算法,在AUC-ROC值上分别提升了4.80%,5.96%,1.58%和1.73%,在AUC-PR性能上分别提升了15.03%,2.95%,4.71%和9.23%。

基于博弈论的入侵检测与响应优化综述

当前网络规模急剧增加,各类入侵过程也逐渐向复杂化、多样化的趋势发展。网络攻击带来的损失越来越严重,针对各类安全事件的检测发现以及查处响应也变得日益困难。为了快速识别各类网络安全事件并做出相应的响应,入侵检测与响应技术变得越来越重要。入侵检测系统(IDS)能否识别复杂的攻击模式以及分析大量的网络流量主要取决于其精度和配置,这使得入侵检测与响应的优化问题成为网络与系统安全的重要需求,并且成为一个活跃的研究主题。现有的研究成果已经提出了很多可以优化入侵检测和响应效率的方法,其中,将博弈论应用在入侵检测与响应的研究日益增多。博弈论提供了一种框架去捕获攻击者和防御者的交互,采用了一种定量的方法评估系统的安全性。本文在分析了入侵检测与响应系统和博弈论的基本原理的基础上,介绍了当前基于博弈论的入侵检测与响应优化问题的现有解决方案,并且讨论了这些解决方案的局限性以及给出了未来的研究方向。首先,详细介绍了入侵检测与博弈论的背景知识,回顾了常用的入侵检测系统基本原理,评估方法,常用的数据集以及经典的安全领域中的博弈论模型。其次,按照基于博弈论的入侵检测与响应优化问题的类型进行了分类介绍,根据攻击的先后顺序对网络安全架构优化、IDS配置与效率优化、IDS的自动化响应优化以及分布式入侵检测架构优化等技术的研究现状进行归纳、分析、总结,并分析了现有方案的优缺点,进而分析可能的解决方案。然后针对将博弈论应用于入侵检测与响应中面临的挑战进行了分析与讨论。最后展望了未来的研究方向以及发展趋势。

铁路周界入侵目标多尺度特征感知算法

准确识别侵入周界范围内的人和大型牲畜是铁路周界入侵视频智能分析技术的重点内容,对保障铁路安全运营具有重要意义。基于现有目标检测算法难以处理铁路监控场景中入侵目标呈现显著尺度变化的状况,提出一种多输入双输出神经网络(Multiple Input Double Output Network,MIDO-Net)和基于自适应特征加权融合的目标多尺度特征感知算法。首先,通过MIDO-Net多层级联的多输入和双输出网络结构,提取图像目标更丰富的多尺度特征信息;其次,依据骨干网络多阶段的特点,先将多级特征上采样至统一分辨率,再利用注意力模块和自适应参数对多级特征进行加权;然后,将特征输入到检测头中完成铁路周界入侵的识别;最后,通过视觉目标类别(Visual Object Classes,VOC)公共数据集和制作的多场景、多尺度铁路异物侵限数据集,对算法进行验证。结果表明:提出的多尺度特征感知算法在VOC公共数据集中的检测精确率达83.3%,在多场景、多尺度铁路异物侵限数据集中的检测精确率达91.1%,平均召回率达56.2%,均优于当前广泛使用的各种特征提取骨干网络;算法检测速率为45帧·s^(-1),优于同类型的骨干网络,且能满足铁路场景的行人实时监测需求。