两种情况平均非祖父母排除率和祖孙关系指数推算与验证

推导双祖疑母和双祖鉴定的平均非祖父母排除率(RGE)和祖孙关系指数(GI)公式,并对RGE公式进行模拟实验验证。本研究首先根据双祖疑母(DGAM)和双祖(DG)鉴定的RGE和GI定义,分别推导RGE_(DGAM)、GI_(DGAM)和RGE_(DG)的数学公式,并依据15个STR基因座上的数据计算RGE_(DGAM)和RGE_(DG)的公式值。其次设计实验由15个STR基因座计算出RGE_(DGAM)和RGE_(DG)的模拟值。最后,将模拟值比对公式值,对所推导公式进行实验验证。结果表明,RGE_(DGAM)和RGE_(DG)公式计算值与模拟实验验证值相符合。对比各类祖孙鉴定的RGE,存在“双祖鉴定﹤双祖亲母鉴定﹤双组疑母鉴定”的规律。本文公式可应用于双祖疑母和双祖鉴定的RGE和GI计算。

应用家系重建鉴定单亲隔代祖孙关系亲权指数计算

在法医物证鉴定中,对单亲隔代祖孙关系的鉴定目前还没有统一的技术规范。本文探讨通过家系重建法鉴定单亲隔代祖孙关系,根据孩子生母是否参与鉴定以及缺席祖父或祖母不同的推测基因型,分别推导祖孙关系指数的计算公式,并对其进行归纳和总结。

基于GIS的轨道交通与旅游热点可达性耦合关系——以天水市为例

轨道交通的发展尤其是高铁的建设对于提升地方旅游热点的可达性方面作用显著,以天水市A级景点为研究对象,采用地理集中指数分析其空间分布类型。基于GIS技术,运用栅格成本加权距离算法计算景点可达性,进行空间插值模拟,分析轨道交通与旅游热点可达性的耦合关系。研究结果表明,轨道交通与旅游热点可达性具有较好的耦合关系,后期的景区建设可考虑与轨道交通统一规划。

岷江上游土壤侵蚀与土地利用的耦合关系研究

利用岷江上游地区2005年土地利用数据和土壤侵蚀数据,在GIS技术支持下,研究了该地区土壤侵蚀强度与土地利用类型之间的耦合关系。结果表明,土壤侵蚀与土地利用具有很大的关系,土地利用直接影响着土壤侵蚀强度及空间分布。岷江上游土地利用以林地和草地为主,裸岩和建设用地侵蚀面积仅占0.11%。不同土地利用方式下的土壤侵蚀强度指数不同,依次为:旱地(低盖度草地(其他林地(中盖度草地(水域(高盖度草地(建设用地(疏林地(灌木林地(有林地(水田(裸岩。土壤侵蚀以微度水蚀为主,占35.43%,主要发生在有林地和灌木林地,分别占研究区总面积14.24%和11.70%;轻度及中强度水蚀则多发生在中盖度草地;随着土壤侵蚀强度增加,旱地侵蚀面积逐渐增大,且远远大于水田;冻融侵蚀占研究区总面积26.96%,多分布在中盖度草地,为20.89%。因此,合理土地利用方式的选择,土地利用格局的优化,对于减轻水土流失,控制土壤侵蚀,提高土地利用效益至关重要,也对促进该流域社会经济发展具有重要意义。

GIS技术视角下区域水资源承载力评价与保障研究——以遵义地区为例

借助GIS技术,分析遵义地区的水资源开发潜力,定量评价遵义市级与县级两个层面的水资源承载力,研究发现:遵义水资源负载指数约为5.09,开发利用程度中等。全市各县水资源开发利用程度差异显著,从东北向西南,开发程度逐渐增强。以人均用水水平500立方米计算的遵义水资源承载指数约为0.28,属于水量盈余状态,除红花岗区人水平衡外,其他县域均属于水量盈余县。但就人均占有水资源的阈值1000立方米来看,遵义水资源承载能力明显下降,地区分布不均衡。对此,应挖掘城市水资源承载潜力,实行节水循环利用,建立水资源安全预警系统与应急预案及相关的制度。

特殊亲缘关系鉴定分析2例

1案例1.1简要案情案例1被检孩子郑某,女,2岁,为非婚生子,孩子生父已经去世,孩子生母范某未成年,为了明确孩子的身份并为孩子上户口,特委托本中心对已去世生父的父母（郑某与方某,即孩子的祖父母）和孩子之间是否存在生物学祖孙关系进行鉴定。案例2江某,男,10岁,自幼随父母流浪在外.

生物学祖孙关系鉴定的研究进展

近年来,关于生物学祖孙关系鉴定的诉求不断增加,但相关的鉴定标准和规范并不完善。如爷爷、母亲、儿子参与的生物学祖孙关系鉴定,其参与鉴定的个体情况并不适用于《生物学祖孙关系鉴定规范》(SF/Z JD0105005-2015)。为了解答上述困惑,本文通过分析近年来国内外相关报道,对生物学祖孙关系鉴定需检测的遗传标记及与鉴定相关的计算方法等进行归纳总结,分析现存不足并展望未来发展趋势,旨在为司法实践中存在的生物学祖孙关系鉴定提供参考和借鉴。

热带森林植被生物量与遥感地学数据之间的相关性分析

以我国云南省西双版纳的热带森林为例,对热带森林植被生物量与遥感地学数据之间的相关性进行了分析。首先,利用森林资源连续清查的林业固定样地数据计算出各样地的森林植被生物量,并建立其GIS数据库。然后,对遥感图像进行几何校正,并对遥感图像进行主成分变换、缨帽变换以及植被指数的计算来产生其派生数据。其次,将样地数据、遥感数据及其派生数据,地形和气象数据转换到统一的坐标系和投影下,并将其内插为30米分辨率的格网数据。最后,进行样地森林植被生物量与其遥感地学数据之间的相关性分析。该分析表明,森林植被的生物量与年降雨量和第二主成分在0·01的水平上相关显著,而与中红外植被指数、LANDSATTM5、缨帽变换的亮度、湿度以及第一主成分在0·05的水平上相关显著。其中,与年降雨量的相关性最高,达到0·308;其次是与第二主成分,达到-0·231;再次是与中红外植被指数和LANDSATTM5,其相关系数分别为0·203和-0·201。