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1.
为挖掘峨眉山野生茶树和群体种中的优良资源,利用因子分析、聚类分析和感官审评等方法,对峨眉山40份野生茶树种质资源农艺性状进行遗传多样性分析和资源评价。结果表明,峨眉山茶树种质资源丰富,且多以灌木型为主;18个芽叶形态性状的变异系数为7.70%~60.99%,变异系数最大的性状是芽叶色泽(60.99%)。因子分析表明,18个芽叶形态性状综合为6个公因子,前6个公因子的特征值大于1且累计贡献率达80.74%,主要代表性指标为叶片大小、叶片锯齿和叶面特征等。聚类分析将研究材料分为5个大的类群,显示了复杂的亲缘关系和丰富的遗传多样性。适制性研究表明,初步筛选的11份种质资源制绿茶适制性较好,感官审评总分在92分以上,大体表现为香气鲜香带花香、清香高长带花香或栗香浓郁带花香,滋味鲜爽、鲜甜或鲜浓醇。 相似文献
2.
为选育出优良的毛薯种质,本研究以海南大学薯蓣种质资源圃里的80份毛薯为材料,以河南焦作温县的垆土铁棍山药为对照,采用苯酚硫酸法、考马斯亮蓝法以及蒽酮比色法对其干物质、粗多糖、蛋白、可溶性糖和淀粉含量进行测定和比较分析。结果表明:毛薯的干物质含量介于18.62%~38.88%,粗多糖含量介于2.88%~15.82%、蛋白含量介于5.14%~10.71%、可溶性糖含量介于0.1%~13.84%、淀粉含量介于11.94%~64.28%。与对照山药相比,Ds96所测品质均优于对照,可优先选择推广。此外,毛薯各营养品质之间存在着一定的相关性,干物质与糖类存在显著负相关,与蛋白和淀粉表现为正相关。通过对80份毛薯的营养品质进行聚类分析,在欧式距离为3.17时,可将其分为八类,按类群来看,类群Ⅳ各营养价值适中,其他类群在某些营养上比较优秀,可根据需要进行优良资源选择。 相似文献
3.
目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。 相似文献
4.
为阐明湘桂走廊白背飞虱早期虫源及大气背景在其北迁过程中的影响,利用HYSPLIT软件模拟白背飞虱灾变性迁入高峰期、始见期后向轨迹,分别从个性及共性角度,分析湘桂走廊白背飞虱主要虫源地及其灾变大气背景。结果表明:(1)1991—2014年湘桂走廊白背飞虱的迁入始见期、首次迁入高峰期分别为0.9 d/10 a、1.6 d/10 a;(2)西南路径是湘桂走廊白背飞虱初始虫源迁入的主要路径,永福站、兴安站和全州站虫源西南路径占比分别为54%、50%、72%;(3)中南半岛白背飞虱借助微弱上升气流完成起飞,850 hPa高度上的强劲的西南气流、丰富的水汽条件有利于其北迁,降水是白背飞虱降落的重要大气动力机制。研究结果为白背飞虱的异地监测及科学防治提供科学依据。 相似文献
5.
祁连山地区位于西北干旱半干旱地区,气候干燥,降水量少,区域内部生态环境脆弱。全球气候变暖及经济发展,对区域生态环境造成了重大影响。本研究通过研究植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)时空分布特征和变化趋势以及对干旱的响应,为生态环境改善和减轻干旱影响提供依据。本研究基于MOD13Q1遥感数据以及气象数据,采用像元二分模型、Thornthwaite方法、趋势分析法、Hurst指数和相关分析法,计算得到2001?2016年祁连山地区FVC和表示干旱的标准化降水蒸散发指数(standardized precipitation evaportranspiration index,SPEI),分析FVC和SPEI时空分布特征和动态变化趋势,以及二者之间的相关关系。研究表明:1)2001?2016年祁连山地区FVC整体呈增长趋势,2001年FVC最低,2011年FVC最大,季节变化明显,夏季FVC最高;空间上,祁连山地区FVC整体呈东南高西北低的分布特征,年均值为0.4522,区域差异明显,绝大部分区域FVC呈增加趋势;2)近16年,祁连山地区FVC改善的区域占77.13%,退化的区域占22.87%;FVC未来变化趋势负向特征强于正向特征,持续改善的面积为28.10%,由改善到退化的面积最大为49.23%,需要加大力度对这些区域进行关注和保护;3)祁连山地区绝大多数地区处于湿润状态,中段和东段部分地区处于轻度干旱;不同时间尺度上,年际SPEI均呈现干旱化加强趋势,总体上2001?2016年祁连山地区干旱化程度呈降低趋势,气候向好的方向发展;4)年尺度上祁连山地区SPEI与FVC呈正相关关系,季节尺度上夏季FVC对SPEI干旱程度响应最明显,春季和秋季次之,说明FVC与SPEI间相关显著性越高,响应也就越明显。 相似文献
6.
研究了兰州市2006~2013年土地生态安全的时空差异。主要依据PSR模型建立评价指标体系,运用熵权法与综合评价法对不同时期兰州市及各县区土地生态安全状况进行分析。结果表明:(1)兰州市土地生态安全由2006年的"恶劣"状态转变为2013年的"良好"状态;(2)土地生态压力指数从0.176下降为0.145,土地生态状态与土地生态响应指数分别从0.063、0.160提升到0.295、0.290;(3)区域内空间分布差异较为明显,土地生态状态改善与响应增强主要集中在土地生态压力过大的地方。据此可知,兰州市土地生态结构和功能基本完善,已步入良好阶段,但是各县区土地生态空间分布差异较大。 相似文献
7.
神农架生态环境特殊、生物多样性丰富,是中国乃至全球生物多样性重点保护地区之一。同时,作为中国中部生态旅游热点地区,神农架生物多样性保护也面临严峻的挑战。本研究通过对神农架地区2000年、2010年和2020年的landsat 5、landsat 8遥感影像数据(30 m×30 m分辨率)进行解析,获得了这3个不同时期研究区的耕地、林地、灌草地、湿地、水体和建设用地等6种不同景观类型的分布图及不同景观类型的时空动态变化特征。结果表明:在这20年内,神农架的主体景观森林得到了较好地保护,面积基本保持了动态平衡,耕地面积也基本稳定,建筑用地和水体显著增加,而灌草地则显著减少,湿地在2010~2020年也显著减少;且不同景观类型之间的变化幅度在2000~2010年要显著大于2010~2020年。因此,在未来应该注意加强对该地区灌草地及湿地的保护,并严格限制建设类项目。本研究的结果能够为神农架地区的生态系统及生物多样性保护策略的制定提供一定的参考。 相似文献
8.
9.
为实现蔬菜大棚内自动化除草的目的,针对其中的杂草识别环节,提出了一种基于三维点云的新型蔬菜大棚杂草识别方法。采用RGB-D相机获取青菜田、生菜田的三维点云图像,采用超绿色算法去除其中的土壤等背景,采用体素滤波法在保留点云图像形状特征的同时降低点云数量,然后采用欧式聚类法分割出单株青菜和单棵杂草的点云簇,分别计算得到每个点云簇的最高点的Z坐标值,最后结合深度信息Z坐标值实现蔬菜大棚杂草识别。结果表明:这种基于三维点云的杂草识别方法能够有效的识别出杂草,识别率为86.48%。该方法能够对蔬菜大棚中的杂草进行准确识别,为蔬菜大棚自动化除草提供有效的解决方案。 相似文献
10.
基于地理探测器的重庆坡耕地时空格局演变特征及驱动机制 总被引:2,自引:1,他引:1
坡耕地是耕地的重要组成部分,分析坡耕地时空格局演变规律及驱动因素,有益于为合理利用坡耕地资源及生态功能修复与保持提供参考。基于2000—2018年坡耕地空间分布信息,利用土地利用转移矩阵、局部空间自相关(Local Spatial Autocorrelation, LISA)、地理探测器(Geodetector)等方法,从坡耕地时空变化特征、坡耕地冷热点格局和坡耕地变化驱动因子等方面开展,揭示重庆坡耕地时空分布特征及驱动因素。结果表明:1)与2000年相比,2018年重庆坡耕地面积减少2.40%,坡耕地2.23万km2,占耕地59.35%。6个区县(渝中、江北、江津、南岸、大渡口、石柱)年均坡耕地变化动态度大于1%,不同区县坡耕地面积变化趋势差异明显。2)近18年坡耕地与林地、草地、水田、建设用地等地类发生显著转移,转出、转入总体较均衡,其中坡耕地退为林地主要集中位于秦巴和武陵山区的石柱、武隆、丰都、云阳等区县,在土地利用转移过程中坡耕地面积呈小幅度减少趋势。3)坡耕地局部空间自相关异质性较显著,大多数区域坡耕地面积呈高-高和低-低聚集状态,热点区集中在渝东北区,... 相似文献