基于局部回归模型的森林生物量动态变化分析

基于丰林县地区4期Landsat影像和对应气象站点数据,结合该地区248块固定样地数据,利用全局回归模型(多元线性模型)和2种局部回归模型(地理加权回归模型、时空地理加权回归模型)建立研究区乔木地上生物量和遥感因子之间的关系,选出最优模型来研究丰林县乔木地上生物量时空变化。结果表明:根据3种模型的模拟结果数据与实测值的分析对比可以发现,局部回归模型的拟合效果要优于全局模型,加入时间特征的时空地理加权回归模型的拟合效果最好,模型评价指标与地理加权回归模型相比更为理想。统计得到研究区4个时期内总的乔木地上生物量分别为1.63×10^(7)、2.05×10^(7)、2.32×10^(7)、3.37×10^(7)t,4个时期的平均乔木地上生物量分别为54.82、68.98、77.87、113.46 t/hm2,乔木地上生物量呈现出逐期增加的趋势。利用遥感因子估测丰林地区的地上生物量,为未来该地区生物量分布的估计提供了依据。

北方森林乔木层碳储量的估计及空间分析

利用遥感的方式对森林乔木层碳储量(Aboveground Biomass Carbon Stocks,ABGCS)以及乔木层碳储量的光饱和值进行精准估测,以期替代传统大面积调查的繁琐工序,为碳储量的估测提供参考和依据,提高森林可持续经营管理的效率。以2017年黑龙江省伊春市嘉荫县森林乔木层碳储量(ABGCS)作为研究对象,利用Landsat8 OLI遥感影像以及森林资源二类调查数据,构建参数模型多元逐步回归模型(Stepwise Multiple-Regression,SMR),非参数模型BP神经网络模型(BP neural network,BP-NN)、随机森林模型(Random Forest,RF)、支持向量回归模型(Support Vector Machine,SVR)对嘉荫县地区ABGCS进行估测和反演其空间分布情况。研究结果表明,非参数模型的估测精度明显高于参数模型,其中3种非参数模型(BP-NN、RF、SVR)相较于参数模型(SMR),拟合精度分别提高了25.0%、12.2%、7.3%;综合比较4种模型十折交叉验证的评价指标,分析得出模型性能优劣为BP-NN>RF>SVR>SMR,其中BP-NN模型拟合出最大的决定系数(R2为0.785)和最小的均方根误差(RMSE为3.572 t/hm2)、均方误差(MSE为12.757 t/hm2)、平均绝对误差(MAE为2.687 t/hm2);从碳储量残差分段检验结果来看,4种模型均存在碳储量不同程度上高值低估和低值高估的情况,BP-NN模型在各碳储量分段的平均残差(ME)和相对平均残差(MRE)值均为最小,其泛化能力较强;利用立方项模型确定ABGCS的光饱和值为63.056 t/hm2,与BP-NN所预测的ABGCS光饱和值接近(64.232 t/hm2)。因此,BP-NN模型在估测嘉荫县ABGCS具有较为理想的效果,为森林碳储量动态监测及研究提供重要依据。

裂褶菌产酶条件优化及对秸秆的降解

对一株保存的裂褶菌Schizophyllum commune Fr.的产酶能力进行测定,在苯胺蓝和愈创木酚平板上出现褪色反应和红棕色氧化圈,表明该菌株具有较强产过氧化物酶和漆酶能力。在单因素试验和均匀试验的基础上,通过人工神经网络算法优化液体发酵的产酶条件,优化后漆酶酶活达到29.385 U/mL。应用玉米秸秆栽培裂褶菌,发现降解木质素的酶类主要为漆酶,在菌丝满袋时漆酶酶活达到最大48.333 U/mL,具有较强降解木质素能力,在工业、农业等方面具有较广阔的开发应用前景。

ID2在恶性肿瘤中的研究进展

ID2作为一种分子抑制因子,是当前临床研究中比较常见的一种研究因子。一般情况下,ID2主要参与到蛋白家族的因子传导过程中,其能够通过转录因子,参与到bHLH调控中,并且能够参与到肿瘤因子的合成与转移过程中。同时在ID2的因子抑制表达过程中,能够为肿瘤疾病的治疗与控制提供参照,对人们研究肿瘤疾病治疗有一定帮助。鉴于此,本文以综述视角,就ID2在恶性肿瘤中的研究进展进行了分析,力图在本文综述分析下,能够了解ID2的结构、功能、调控方式,以及其在肿瘤表达中的应用,以此为恶性肿瘤疾病的治疗和干预提供参考。