基于实测高光谱指数与HSI影像指数的土壤含水量监测

为了探索土壤含水量与高光谱植被指数的内在关系,实现土壤含水量的快速且准确监测,以ASD光谱仪测定的研究区植被高光谱数据和环境卫星HSI高光谱影像数据为基础数据计算得到26种光谱植被指数,通过灰度关联分析法（grey relational analysis）对不同深度（0~10,〉10~30,〉30~50 cm）土壤含水量与实测光谱指数和影像光谱指数进行分析和筛选,确定了与土壤含水量相关性较高的5个光谱植被指数,采用多元线性回归法（multiple linear regression）分别构建了基于实测数据和影像数据的高光谱植被指数土壤含水量反演模型,并用实测高光谱植被指数模型对HSI影像植被指数模型进行校正。结果表明：2种土壤含水量反演模型对0~10 cm层的土壤含水量均有较高的拟合度,判定系数（R2）均高于0.589,并具有较好的稳定性;实测高光谱植被指数模型精度优于HSI影像植被指数模型,判定系数（R2）分别为0.668和0.589;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数（R2）从0.589提升到0.711,均方根误差（RMSE）为0.0014。该研究方法进行土壤含水量监测是可行的,为进一步提高土壤含水量定量遥感监测提供一定参考。

温度和CO_2驯养对南极鱼P.brachycephalum肝指数(HSI)和Fulton′s K肥满度的影响

研究温度驯养和CO2驯养对南极鱼P.brachycephalum的肝指数(HSI)和Fulton′s K肥满度的影响,结果表明:5℃的高温驯养显著提高P.brachycephalum的肝指数(HSI),1 900μatm CO2驯养没有影响该鱼类的肝指数(HSI),而温度和CO2驯养均没有影响该鱼类的肥满度。说明P.brachycephalum对温度和CO2的变化有较强的适应能力,而5℃的驯养环境有可能更有利于它们的生理状况。

基于ARMA模型对恒生指数的实证分析

利用ARMA模型对恒生指数(HSI)的走势进行研究,并用Eviews软件对其预测分析,得出恒生指数(HSI)走势变化的预测误差.

基于ARIMA模型对恒生指数的实证分析

恒生指数由恒生指数服务有限公司负责计算及发布,于1969年1月24日正式公开发布。其自推出以来,一直被广泛视为香港股票市场乃至整个香港经济发展的指标。而作为一个重要的离岸金融市场,香港的经济一直倍受关注。对此,文章选用经典时间序列模型ARIMA模型对2012年5月1日起,到2014年5月31日共两年105个周数据,利用SAS软件进行时间序列分析,并基于拟合结果 ARIMA(0,2,1)对恒生指数进行进一步的短期预测,从而为进一步分析未来股市的发展变化提供依据。

民用建筑内走廊自然通风热环境测试及评价

通过对三种建筑形式的民用建筑内走廊热环境进行测试,分析人体的热感觉状况。采用HSI指数及WBGT指数分析测试数据。结果显示:室外太阳辐射是导致室外与内走廊热感觉差异的主要原因;适当的建筑形式及自然通风可使内走廊热环境状况在人体耐受范围之内,内走廊采用自然通风更有利于人体生理机能的调节。指出动态热环境设计在现行建筑环境设计中应受到充分重视。

高光谱稀疏解混法联合HTCI估算草地叶绿素含量

基于高光谱数据的光谱指数法是快速、无损、估算大面积草地叶绿素含量的有效手段,但是背景光谱和冠层结构始终作为干扰估算精度的主要因素而存在。本研究将高光谱混合像元解混方法应用于叶绿素含量估测的光谱指数中,利用基于光谱库的稀疏解混法分解混合像元,得到纯净的草地像元光谱。在此基础上,结合Hyperion影像和HSI影像的光谱特征,提出了HTCI(Hyperion/HSI terrestrial chlorophyll index)估算叶绿素含量。通过对试验结果的分析,证实本方法相较于其他单一光谱指数算法,该方法能够有效地降低背景干扰,具有更高的测算精度。

亲权鉴定中复杂案例的分析及对策

【目的】探讨如何解决亲权鉴定中的复杂案例。【方法】采用Identifiler+Sinofiler+Powerplex16系统对怀疑争议父母与亲生父母具有近亲关系的13户家庭(简称复杂家庭)成员进行检验并作统计学分析。【结果】13户复杂家庭中2户成员间的19个STR基因座(包括D8S1179、D21S11、D7S820、CSFIPO、D3S1358、TH01、D13S317、D16S539、D2S1338、D19S433、VWA、TPOX、D18S51、D5S818、FGA、D6S1043、D12S391、PentaD、PentaE)遗传符合孟德尔遗传规律,父权指数PI>10000。8户的矛盾基因座数≥3个。3户只有1～2个矛盾基因座。用ITO方法计算半同胞关系指数,2户不排除争议父(母)与亲生父母之间存在同胞或父(母)子关系。4户家庭(父子)增加检测Y-STR基因座,其中两户不排除争议父与养子为同一父系的亲属。【结论】Identifiler+Sinofiler+Powerplex16系统可以对大部分(76.9%)亲权鉴定中的复杂案例作出明确判断,但仍有小部分(23.1%)不能确定,建议增加检验STR基因座的数目和检测Y-STR基因座,并引入半同胞关系指数,以供决策部门参考。

江湖关系变化下雁类生境格局模拟及雁类种群的响应——以都昌保护区为例

2003年后江湖关系变化导致鄱阳湖湿地秋季快速退水,滩地提前出露,草洲面积不断扩张。1998—2020年环湖调查数据表明:越冬候鸟种群总量稳中有升,但雁类种群数量急剧增加。为分析候鸟生境及数量变化成因,从“水文-洲滩-植被-雁类”耦合关系入手,针对鄱阳湖雁类分布最为集中的都昌保护区,基于水动力模型分析了2003年前后保护区水域、洲滩的动态变化规律,根据洲滩梯次出露的特征,结合苔草(Carex spp.)、蓼子草(Polygonum criopolitanum)两种优势洲滩植物群落的淹水时长建立了反映高程梯度的生境适宜度评价模型(Habitat suitability index, HSI),结合鸿雁(Anser cygnoides)、豆雁(Anser fabalis)及白额雁(Anser albifrons)的数量变化分析了模型的敏感性。结果表明:2003年后,同一高程带洲滩在退水期的出露时间比2003年前提前约30 d, 2003年后相同日期的洲滩出露面积较2003年前增加约一倍。1990—2019年雁类生境适宜度指数(HSI)分值总体呈增加态势。9—12 m不同高程带洲滩的出露时间及其面积占比是HSI分值变化的主要因素。相关性分析结果表明鸿雁、豆雁和白额雁的数量随HSI分值增大显著增加,并呈指数曲线变化。当HSI分值大于0.5时,雁类数量急剧增长,尤其在2017—2019年表现明显,洲滩出露过程与雁类迁飞节律较为匹配是该现象的主要成因,确定了洲滩适宜出露时间窗口期——从9月15日(年内自然日第258天)到11月4日(年内自然日第308天)。提出了江湖关系变化下雁类生境保护的建议。研究可为基于越冬雁类保护的生态水文过程调控方案提供科学依据。

基于优化模型的莱州湾三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)栖息地适宜性研究

三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)是莱州湾最重要的经济蟹类,其资源丰度受栖息环境影响显著,为了解不同的环境因子对其栖息地分布的影响,根据2010~2020年夏季底拖网调查数据,研究莱州湾三疣梭子蟹栖息地适宜性及其影响因子。利用广义可加模型(generalized additive models,GAM)选取变量因子,通过提升回归树模型(boosting regression tree,BRT)对因子进行权重分析,构建了4种栖息地适宜性指数(habitat suitability index,HSI)模型,并通过实测值和预测值的Pearson检验,对模型比较和验证。结果表明,GAM和BRT优化的HSI模型好于其他3种模型(未优化模型,GAM优化HSI模型,BRT优化HSI模型),以生物量表征资源丰度的模型好于尾数表征资源丰度的模型,算术平均法构建的HSI模型的整体预测准确率和相关系数高于几何平均法,对莱州湾三疣梭子蟹栖息地有较强的预测能力。底层水温、底层盐度和水深对三疣梭子蟹栖息地影响较大,夏季栖息地适宜性较高的海域(HSI>0.7)主要分布在莱州湾南部、东南部和东北部海域,中部和西南部海域分布较少。研究结果为莱州湾三疣梭子蟹增殖放流工作提供了科学依据。

基于生境适宜性指数模型的俚岛海黍子生境层级分布

为了深入了解海黍子生境,利用模型对山东俚岛海黍子生境进行适宜性分析,分别选取温度、盐度、水深、浊度、底质、无机氮浓度、磷酸盐浓度和距海藻床距离8种环境因子,通过层次分析法赋值因子权重,结合空间分析方法建立了海黍子HSI模型。利用该模型对山东俚岛近岸海域2018年春、秋两季的环境因子调查结果进行了海黍子生境分析。结果表明:研究区域内的海黍子海藻床区域主要由极佳生境和适宜生境组成,春季和秋季的分布面积分别占14.2%和18.6%。海黍子生境层级分布随季节而变化,且不同季节的生境层级具有一定的空间重合性。温度和磷酸盐浓度的适宜性变化具有明显的季节性差异,是导致俚岛海黍子HSI季节变化的主要原因。海黍子HSI模型不仅可用于检测海黍子海藻床区域的生境层级分布,还能发现海黍子潜在的适宜生境区域。这为今后开展海黍子资源保护和人工增殖工作提供了科学参考。

东非国家小城镇形成与发展的潜力——基于最大熵模型分析

21世纪以来,小城镇已成为东非快速城市化的重点区域。论文对坦桑尼亚、乌干达2个东非典型国家的城市进行了等级划分与数量统计,确定以10万人以下的城镇、小城市为研究对象。选取7个自然环境变量与6个社会经济变量,结合城市数据,构建最大熵模型。利用模型得到的平均生境适宜性指数(HSI)判别小城镇形成适宜度、划分潜力区,并与人口密度进行对比分析。研究发现:①距区域性主要交通干线距离、距全国性主要交通干线距离、归一化植被指数(NDVI)与距大城市距离对两国城镇、小城市的贡献率均较高;不同国家不同规模城市有其特有的高贡献率变量。②随城市规模增大,交通干线贡献率下降,自然环境变量贡献率上升。③坦桑尼亚北部HSI值整体高于南部,HSI高值区城镇呈团块状,小城市呈条带状。乌干达全境HSI较低,HSI高值区城镇以坎帕拉为起点呈放射网状,小城市为碎片状。两国HSI高值区基本位于路网、河流湖泊附近。④坦桑尼亚人口密度普遍小于乌干达,潜力区总面积则大于乌干达。潜力区与人口密度关系主要分为3种:比周边人口密度大,为历史悠久、经济实力强、靠近大中城市地区;与周边人口密度相近,为快速发展中的地区;比周边人口密度小,为区位条件优越地区。研究结果填补了资料稀缺的东非地区小城镇研究不足,可为东非国家未来城市建设及中方与东非的投资合作提供建议。