基于改进林分密度指数的栎类天然林最大密度线

【目的】构建栎类天然林最大密度线,探究栎类天然林自稀疏规律,从理论上丰富种群生态学,为天然林林分密度管理与控制提供理论参考。【方法】以湖南省265块栎类天然林连续清查样地为研究对象,对现有林分密度指数进行改进,采用分位数回归和随机前沿分析评估Reineke林分密度指数和改进林分密度指数在构建栎类天然林最大密度线方面的适用性,并对不同林分类型栎类天然林的自稀疏特点进行分析。【结果】与Reineke林分密度模型相比,改进林分密度模型的预测误差显著降低(P<0.05),模型以林分平均胸径和优势树种平均高为基础变量,能够更好诠释林分自稀疏的内涵;随机前沿分析方法在模拟天然林最大密度线模型方面更加客观且精度较高,分位数回归方法也可提供有价值的补充;天然混交林自稀疏过程受林分平均胸径和优势树种平均高的共同影响,林分平均胸径越大,自稀疏速率越快;林分优势树种平均高越大,林分可容纳株数越多。天然林自稀疏速率在不同类型林分之间存在显著差异(P<0.05),栎类相对纯林的自稀疏速率更快、死亡率更高。【结论】构建栎类天然林最大密度线,探究其自稀疏规律,可为栎类天然林自稀疏状态的判别提供定量依据,有助于精准提升栎类天然林林分质量,更好把握天然林的自稀疏动态。

胶州湾海水淤泥密度指数影响因素研究

超滤+反渗透组合的双膜法在海水淡化中已经得到广泛应用,然而反渗透膜的污染问题严重影响了正常生产。淤泥密度指数(SDI)已经成为评价反渗透进水水质的主要指标。通过对超滤出水水质进行检测分析并对反渗透膜主要污染物进行分析,探讨目前胶州湾海水淡化过程中反渗透进水SDI的影响因素及各因素影响程度,结果表明:微生物作为自然水体中广泛存在的生物,其随季节和温度变化造成的总量变化是影响SDI的最主要因素;水体中的硫酸盐以及Si、Al、Fe胶体是造成膜污染的主要无机污染物;此外,浊度与水样的SDI没有相关关系,也不能在反渗透过程中对水质情况进行有效衡量。最后,针对影响SDI的微生物因素的研究以及膜表面无机胶体的清洗提出未来发展方向。

基于TM卫星影像获取北京市水体密度指数与植被覆盖指数的方法

以北京市为研究区域,分析了该区域的TM(Thematic Mapper;专题制图仪)卫星影像特征,探讨了水域、农田、林地、草地、城市用地以及云和云影在TM的7个波段上的光谱可分性,提出了NDCI(Normalized Difference Cloud Index;归一化云指数),分析建立了基于NDCI、NDVI(NormalizedDifference Vegetation Index;归一化植被指数)、NDBI(Normalized Difference Built-up Index;归一化建筑指数)、MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index;改进型归一化水体指数)和坡度数据的简单决策树模型,对研究区的几类主要地物、云和云影的信息进行了提取,并对结果进行了精度评价。在GIS支持下计算了水域、林地、草地和农田的面积,计算了北京市2005年第3季度的水体密度指数和植被覆盖指数。结果表明:该方法的总体提取效果较好,在分类过程中阈值的选取简单、有效,分类结果能够满足计算水体密度指数和植被覆盖指数的要求,从而将遥感技术运用到生态质量气象评价中去,并取得了较为满意的结果。

Reineke密度指数在日本落叶松林分自然稀疏模型研究中的应用

在日本落叶松林分生长模型研究的基础上，用Reineke定义的密度指数模拟了日本落叶松同龄林的自然稀疏模型和日本落叶松不同初植密度的自然生长过程表，这为日本落叶松人工林的密度管理提供了有力工具。

超滤膜出水污染密度指数检测技术研究进展

超滤膜出水污染密度指数(SDI)是评价超滤作为反渗透海水淡化预处理产水水质的重要指标。结合美国标准ASTM D4189-07,介绍了SDI的标准检测方法,综述国内外开展SDI检测技术研究的现状,分析SDI测试的影响因素,并对未来开展SDI检测技术研究提出展望。

水污染淤积密度指数自动在线测试装置

基于反渗透原理,以89C52单片机为控制器,设计了水污染指数中的淤积密度指数(SDI)的自动在线测试装置。该系统可以实现SDI的自动测量、超标报警和结果显示。利用89C52具有的串行通信功能,设计了RS485接口电路,实现数据远传功能。介绍了SDI自动在线测试装置的自动测量工艺流程。实际使用证明自动测量减少了人工测试带来的误差和不便,提高了测量的可靠性。

超滤膜出水污染密度指数测试方法研究

水污染密度指数(SDI)是重要的水质参数,可以有效评价超滤膜预处理效果和反渗透进水水质。结合ASTM标准D4189-07,介绍了SDI的标准测试方法,开展了不同水体系中SDI测试研究,进行了手动和在线自动两种测试方法的比较。结果表明,全自动SDI仪的测试数据准确可靠,精密度高,完全可以满足日常测试水体SDI的要求,为SDI测试提供了新的途径。

嵌入式淤泥密度指数测试仪的设计

通过对淤泥密度指数(SDI)仪的测试过程的系统分析,设计了一种全自动测试方案,摒弃了以往传统测试中的人工操作、准确度差等缺点,采用嵌入式单片机、电磁流量变送器等智能元件,设计了嵌入式控制系统、电源系统等硬件电路,建立了LCD液晶显示模块,开发了大量的相应程序,实现对SDI的自动测试。实验测试误差低于1%。该系统具有操作便捷、测量精度高、测试速度快以及显示界面友好等特点。

淤泥密度指数测定方法探讨

淤泥密度指数(SDI)是反渗透法(RO)脱盐系统最重要的进水控制指标之一。但在实际生产中,由于地域区别和历史原因,存在两种测定方法,给实际应用带来不便。研究基于自来水体系对两种SDI测定方法进行对比分析,拟合出关联公式,可显著缩短测定时间,便于实际生产中应用。

一类非对称矩阵的最大密度指数集

证明了至少有一对非零对称元但非对称且周期为2的n阶非本原不可约布尔矩阵所成的类的最大密度指数集是:(ⅰ)若n(>3)是偶数,则Hn={2,3,4,5,…,2n-5,2n-4};(ⅱ)若n(>3)是奇数,则Hn={m∶2≤m≤2n-4且2｜m}.

密度指数：形状指数在描述三维图像时的推广

针对将形状指数(SI)应用于三维图像时缺乏对应的推广形式,常通过计算三维图像的3个截面的SI来组合表达,导致在肠道肿瘤检测等应用中造成了大量的误检的问题,研究了三维情形SI的推广.首先选取球坐标系表达的单位球面以消除灰度变化尺度的影响;然后分析了球面的6个等价区域,并选取其一作为灰度变化的表征区域;由于SI原有的表达式不利于推广到三维空间,因此推导了一种等价的表达式,并通过分析此表达式在三维情形的推广,得到了描述三维图像局部灰度变化的指标——密度指数(DI).通过研究DI所表征区域的几何特性,得到了一条具有重要性质的曲线——逆Z线,并分析了其上典型特征点所对应的灰度变化模式.仿真实验结果表明,对于肠道肿瘤检测的典型情况,使用DI检测的误检率明显低于SI.

毛白杨农田防护林林分密度指数模型

以河南省博爱县毛白杨农田防护林带为研究对象,应用人工神经网络建模技术,以平均胸径为输入变量,以林分密度为输出变量,建立BP人工神经网络模型,用毛白杨的实际数据进行模型训练,选出的最佳模型,拟合准确度为98.18%,并与Reineke的林分密度指数模型比较,结果进一步表明,人工神经网络是一种有效的林分密度指数模拟技术。

卫生人力资源密度指数研究

目的 :探讨卫生人力资源配置的测算和评价指标。方法 :在四川省随机抽取 1 0个县、2 0个乡镇、50 0 0户居民、1 9885人 ,进行卫生人力资源密度指数的科学性、合理性和可行性研究。结果 :卫生人力资源密度指数 ( HRDI)在卫生资源配置中有利于卫生服务的等效性、公平性、可及性和可行性 ,真正地满足人群卫生服务需求。结论 :卫生人力资源密度指数是卫生资源配置更合理。

东北区域水体密度指数估算方法

水体密度指数是生态质量气象评价的一个重要指标。该文提出了一种利用MODIS遥感数据估算水体密度指数的方法,首先利用水体与地物遥感光谱特性的差异,对指示性水体的面积进行精确识别和提取;通过选择不同时相MODIS数据与地面水文观测资料建立统计关系模型,实现对区域水环境面积的估算;最后计算归一化权重系数,实现东北地区水体密度指数的估算。

卫生资源密度指数对医疗机构服务效能的评价研究

目的 :探讨卫生资源密度指数 (HRDI)对医疗机构服务效能的评价作用。方法 :采用分层随机抽样法对 10个样本县县乡两级医疗机构服务状况进行HRDI对照评价。结果 :低资源地区与高资源地区在承受因人口带来的服务压力是相近的 ,但低资源地区承受的地理服务压力高于人口服务压力 ,且基层卫生人力资源的效能主要体现在预防保健职能上。结论 :服务面积广、人口负担低的卫生资源不一定是低效能的资源 ;反之人口负担相对较高 ,但地理覆盖严重重叠的资源则可能是过剩的卫生资源。

密度指数与林分测树因子数学模型及应用

以落叶松（ＬａｒｉｘｇｍｅｌｉｎｉｉＲｕｐｒ．）天然林标准地为材料，选取３０块大样本标准地，通过Ｎ＝ａＤ－ｂ得出林分测树因子数学模型。Ｇ＝ａＳＤＩｂ（Ｈ－１．３）ｃ式为密度指数、树高与断面积模型；以Ｙ＝ａＳＤＩｂＸｏ式为密度指数与直径、株数、断面积的模型。模型可用于编制树高标准表、直径标准表、密度标准表以及密度控制图等。

7.0T MR-DTI评估大鼠脑胶质瘤瘤周浸润组织各向异性分数及纤维密度指数与皮质脊髓束损伤分级的相关性研究

目的探讨弥散张量成像(DTI)参数各向异性分数(FA)及纤维密度指数(FDi)与大鼠脑胶质瘤影响下的皮质脊髓束不同损伤程度的相关性。方法建立14只大鼠脑胶质瘤模型,应用7.0T小动物磁共振于建模后第10天行DTI和T2WI成像,测量瘤周及健侧相对应区域的FA和FDi,并计算相对各向异性分数(rFA,患侧FA/健侧FA)和相对纤维密度指数(rFDi,患侧FDi/健侧FDi);大鼠处死后,免疫组化染色观察瘤周区域肿瘤细胞浸润和肿瘤细胞增殖指数;对DTI参数、病理结果及皮质脊髓束损伤程度进行相关性分析。结果大鼠脑胶质瘤瘤周区域FA(0.6014)、FDi(1.5761)较健侧对称区域FA(0.6964)、FDi(5.5299)降低,且rFA、rFDi与瘤周区域恶性肿瘤细胞数(r=-0.8581,r=-0.5077)及增殖指数(r=-0.8411,r=-0.5755)呈负相关;DTI显示,不同程度皮质脊髓束受损,与轻度皮质脊髓束受损相比,重度纤维束受损区域rFA降低,差异有统计学意义(P<0.05),rFDi仅表现为下降趋势,而无统计学意义(P>0.05)。结论在涉及皮质脊髓束受损的大鼠脑胶质瘤中,DTI参数FA和FDi可以为不同程度受损皮质脊髓束提供有价值的信息;通过DTI量化的指标可以为描述皮质脊髓束与恶性肿瘤之间的关系提供帮助。

基于神经网络的马尾松人工林密度指数模型

[目的] 通过对马尾松Pinus massoniana人工林密度指数模型的研究,为制定木材产量及质量的提升决策提供参考。 [方法] 以河南省薄山林场马尾松人工林为研究对象,采用147块标准地数据,以林分平均胸径为输入向量,以林分密度为输出向量,建立了林分密度指数人工神经网络(ANN)模型,并与Reineke的林分密度指数模型进行比较。 [结果] ① 薄山林场马尾松人工林最大密度线斜率b为-1.516 3,马尾松标准平均胸径为14 cm,Reineke的林分密度指数模型精度为92.11%,t检验结果显著;②构建了网络结构为1:2:1的林分密度指数ANN模型,模型拟合精度为92.57%,均方误差为0.001 469 7。③无论采用Reineke林分密度指数还是人工神经网络技术,在拟合株数密度随林分平均胸径的变化趋势时,幼龄林组拟合效果都不理想,这与幼龄林组数据数量偏少有关。 [结论] 所建模型可为薄山林场马尾松抚育经营决策提供依据。

完全不可分解矩阵的广义最大密度指数(英文)

设A是一个周期为p的n×n不可约布尔矩阵,[3]中定义了A的广义最大密度指数hA(k).令DISF(k)={hA(k)|A∈FIMn},其中FIMn是所有n×n完全不可分解矩阵的集合,本文证明了DISF(k)={1,2,…,n-1}.

瘤型麻风病人细胞免疫与细菌密度指数相关

应用淋巴细胞转化试验(LTT),E—瑰玫花形成试验(Ea—RFC. Ea—RFc)检测60例瘤型麻风病人的细胞免疫,并检查其细菌密度指数(BI)。结果表明,瘤型麻风病人的LTT,Et—RFC和Et—RFC均明显低于健康对照(p均<0.001);24例查菌阳性,BI为0.2—2.0.BI与LTT、Et—RFC无明显相关,与Ea—RFC呈负相关(r=0.42 p<0.05 n=24)。