胎粪性腹膜炎5例临床病理分析

目的探讨胎粪性腹膜炎(meconium peritonitis,MP)的病理解剖特征、病因、发病机制及产前超声诊断特点,以提高对此类疾病诊断的精准性。方法收集自2003-01-2017-11间,经北京市海淀区妇幼保健院尸体解剖的5例MP胎儿,回顾胎儿尸解资料、产前超声及临床情况,并复习相关的文献。结果5例经尸解证实为MP胎儿的病例中,超声对胸腔积液(1/1)及腹腔积液(3/3)的检出率100%,但对腹腔内钙化(1/3)、小肠扩张(4/5)和小肠狭窄(2/4)检出能力有限,而对肠肌层发育不良(0/2)、肠重复畸形(0/2)及细小结肠(0/2)未能检出。此外,3例超声诊断结/直肠增宽的病例,最终被病理证实均为小肠增宽。结论MP由多种原因引起,临床病理表现多样,早期产前超声对于与MP相关的肠狭窄、肠肌层发育不良、肠重复畸形、细小结肠等诊断存在一定局限性。早期认识MP,及时随访管理,提高病理、临床以及产前超声对该病变的认识并减少误诊、漏诊情况的发生。

基于Google Earth Engine的三峡库区土地利用与陆表参数变化研究

土地利用/覆盖变化(Land Use and Land Cover Change,LUCC)对全球有着重要影响,其已对植被覆盖、地表温度(Land Surface Temperature,LST)、反照率以及其它陆表参数产生显著影响。三峡工程自建设以来,库区的土地利用变化逐渐受到外界关注。利用欧空局300 m的土地覆盖分类数据分析三峡库区2000~2015年的土地利用变化;依托先进的Google Earth Engine(GEE)平台,获取MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、LST和反照率数据,并分析三者的时空变化趋势;此外,探究季节性归一化植被指数(Seasonally Integrated Normalized Difference Vegetation Index,SINDVI)与LST和反照率的关系;并分析土地利用变化对SINDVI、LST和反照率的影响。结果表明:2000~2015年,三峡库区土地利用变化显著,耕地、草地、灌木地分别减少2.4%,0.05%和0.62%;林地、水域和人造地表分别增加1.98%,0.04%和1.06%。研究期间SINDVI增加2.89,LST下降0.224℃,反照率减少0.002。总体来看,三峡库区SINDVI的空间分布格局与LST和反照率的相反,且库区大部分区域SINDVI与LST和反照率呈负相关。另外,不同土地类型对SINDVI、LST和反照率影响不同。该文系统地研究了LUCC与上述关键陆表参数的定量关系,可为更好地管理该地区自然环境和土地资源提供科学的依据。

Google Earth Engine在地球科学与环境科学中的应用研究进展

21世纪以来,随着全球信息化与工业化的高度集成发展,出现了物联网与云计算,人类进入大数据时代。在地学、环境科学及相关学科领域,海量地理、遥感及社会经济等数据产生,在本地平台存储、管理以及分析数据的传统方式已经较难满足当前需求。Google Earth Engine(GEE)云平台由Google云基建提供,是一个对海量地球科学数据集(尤其是遥感影像数据)进行全球尺度在线处理分析和可视化的云计算平台,它利用谷歌强大的计算能力,可以分析处理多种环境与社会问题,如气候变化、植被退化、粮食安全和水资源短缺等。首先对GEE云平台进行介绍,综述了近年来应用GEE云平台所做的相关研究,然后应用该平台及MODIS土地覆盖类型数据,研究了2002~2013年三峡库区主要土地覆盖类型的时空变化规律。结果表明:以林地、灌丛草地以及耕地变化最为明显。最后,经粗略统计得出GEE云平台无论在成本还是效益方面,其综合效率提升90%以上。GEE云平台不仅可以为地学及遥感领域专家提供强有力的支持,也能为相关学科领域人员进行科学研究提供帮助,是一个高效的科研工具。