DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 湖北省地处南方稻区，雨量充沛，每年进入梅雨季节后，经常有农田的水稻被淹。水稻被水淹没，如果超过48小时，会导致整个植株死亡；如果部分植株掩埋，土壤养分特别是N素多遭到冲洗而流失，并且易感染病虫害。洪灾后面临高温高湿天气，水稻区应注意灾后及时恢复生产，及时补种并防止水稻病虫害大面积蔓延。现就笔者多年来对水稻栽培生理和栽培技术的研究，将水稻遭受洪涝灾害后的特点及其退水后的补救措施综述如下。
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user: 2. 因田制宜，及时排水降渍 秧田退水后，抢排稻田积水抓紧排水，疏通沟渠，清淤减渍，使受淹秧苗尽快出水，增强呼吸作用。排水露苗时，要看天气情况而定。如果是阴天，可以一次性地排干水；如果是晴天，则田间仍要保留浅水层，以满足秧苗蒸腾所需的水分，避免秧苗脱水而枯萎死亡，待秧苗恢复生理机能后，再排水露田，恢复根系生长。对部分受淹过顶且淹水时间不长、植株尚未淹死的田块，要及时露苗洗叶，可用喷雾器喷水淋洗，除去叶片上的泥浆，对倒伏的秧苗要扶正，促使其正常生长。
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user: 3. 因苗制宜，加强受灾田块管理 3.1. 早稻 孕穗结实期受淹的早稻田，要抓紧时间清洗叶片和及时排水，根据苗情结合根外喷施磷酸二氢钾，每亩用2袋粒粒壮或磷酸二氢钾150克兑水50公斤喷雾2次，以力争大穗、增粒重、保产量。注意病害防治，稻田受淹后，水稻极易发生细菌性条斑病、白叶枯病等细菌性病害，在洗净稻叶后，孕穗、抽穗期早稻要及时打好破口期混合保穗药，重点防治穗颈瘟、稻飞虱和纹枯病。对倒伏严重的水稻要扎把扶正并清洗叶片，尽可能的减少损失，灌浆结实后期，避免过早断水，注意适时收割。 3.2. 中稻 处于分蘖期或幼穗分化初期的中稻，要抓紧时间清洗秧苗叶片和及时疏通排水系统。水位下降后清洗叶片上的泥浆，以恢复其叶片正常的光合机能，促进植株恢复生长。水稻受淹稻株营养器官受损，且洪灾后肥料有部分流失，此时应择机适当补肥。按照不同类型田块的苗情长势情况分类，看苗施肥，力求大面积平衡生长。要及时追施穗粒肥 [ 1 ] 。可根据苗情进行轻露田，随后灌浅水每亩追施穗粒肥尿素2.5千克，钾肥4千克，选择露水干后的阴天或晴天下午4时后撒施。在剑叶抽出和灌浆期根外喷施磷酸二氢钾，每亩用100克，兑水50千克，酌情喷雾1~2次。受淹受涝水稻田间湿度大，病虫基数高，植株素质下降，非常有利于多种病虫发生为害。为尽快恢复农业生产，避免出现“灾后灾”，主要防治对象即稻飞虱、稻纵卷叶螟、二化螟、纹枯病、稻瘟病和稻曲病。同时，淹水时间过长的田块，水稻细菌性基腐病、白叶枯病、细菌性条斑病等常发，细菌性病害有可能暴发，也要注意进行防控 [ 2 ] 。 3.3. 晚稻 受淹较短的晚稻秧田(5天以内)，可及时排水洗苗并加强管理。排水露苗时，烈日高温天气，先使稻株上部露出水面，再在下午排除稻田积水，防止稻株失水性青枯；阴雨天可一次性排干水，退至露出苗尖时，有利于水稻迅速恢复生长。然后用喷雾器喷洗秧苗上的泥沙，可用40%稻瘟灵或25%咪鲜胺100毫升，20%井岗霉素粉剂50克，25%叶枯灵等兑水60公斤喷雾，尽量选在下午4点以后施药。 晚稻若秧苗不足，要及时翻耕整田，采用早稻品种“翻秋”直播。露田浅灌水后，每亩秧田施尿素5 kg，促进秧苗尽早恢复生机和白根生长，提高秧苗成活率。采取底肥重施、蘖肥面施，适当调整晒田时间 [ 3 ] ，在确保晚稻安全生产的前提下发足苗，力争早、中稻损失晚稻补，尽量扩大晚稻面积。
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user: 4. 因时制宜，抓好补种改种 4.1. 抢住季节，选好对路品种 湖北省早稻品种主要属于感温型，作晚稻栽种生育期将缩短3~6天，而直播又比移栽要缩短4~7天，另外，陈种比新种也要早熟2~3天。早稻翻秋其播始历期一般为50~60天，可确保籼稻品种在9月20日前安全齐穗。因此，只要7月20日前能排水露田的，可采取“早稻翻秋”补种。针对洪灾受害后的特点，一是要选好相应的翻秋品种，宜选用中早熟早稻品种，采用隔年陈种；二是选好种植方式。宜浸种催芽破胸后直播，点播或条播，亩苗30万左右，确保播种质量和安全生产系数；三是加强田间管理。翻秋水稻营养生长期短、有效分蘖期短、幼穗分化早，氮肥用量控制在正季的60%，采取“重底攻头”法促早发快发、争蘖争穗。坚持干干湿湿的灌溉方法，既保证稻株用水需要，又要保证土壤通气，有利根系生长。 4.2. 抓好改种 一是因地制宜，宜水则水，宜旱则旱。二是作物品种的生育期要尽量短。三是科学用种，尤其要严把播种期、播种量，尽量直播、早播，提高种植密度，播期越迟则密度越大。四是有利于田间管理。五是参照当地既往的成功经验，做到适期成熟，不影响后茬作物。可选用生育期短的玉米、绿豆、红苕、荞麦等秋杂粮品种或萝卜等蔬菜品种改种。
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user: 5. 结语 水稻遭受洪涝灾害后，第一要务是抓紧时间抢排积水，使水稻植株尽快露出水面，然后判断水稻植株是否能恢复生理机能，能恢复的则依照技术方案进行抢救，不能恢复的则因地制宜地补种或改种，相信人类的智慧可以战胜天灾。
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user: 摘 要 骨骼成熟度分析对于指导临床管理等具有重要作用，而目前评定骨骼成熟度还主要靠医师进行人工读片。本文根据骨骼成熟度评价指标与临床应用实际，提出一种基于卷积神经网络的骨龄阶段自动识别方法，实现从手部X光片中自动检测出尺骨、桡骨末端区域，并对其进行骨龄阶段分类的自动化识别过程。最终，通过卷积神经网络建模训练，参数优化、数据增强等技术的运用，尺骨与桡骨分别获得了90%与92%的识别精度。 关键词 :卷积神经网络，骨龄，X光图像，分类 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 骨龄作为生长发育程度的一项重要指标，在医学、体育及司法鉴定等领域中发挥着重要作用，特别是在对青少年脊柱侧凸等病人的临床管理中，进行骨骼成熟度分析以理解其生长的高峰期与停止期对于决定临床观察间隔、定时开始和终止支撑治疗至关重要。而由于手腕部骨块数量较多、包含的信息量大，且采集更加方便，故通常用于评价骨骼成熟度(骨龄)。 目前国际上较为常用的骨骼发育成熟度评价方法有G-P图谱法和TW计分法 [ 1 ] 。而由于各国人骨骼发育情况存在较大差异，我国也先后制定了李果珍法、CHN法、中华-05标准等评价方法 [ 1 ] 。针对目前常用的临床和放射学方法评定骨骼成熟度在预测生长高峰期与停止期仍然不足，且我国儿童的生长发育出现了显著加速的长期趋势，中国儿童青少年生长发育整体提前。按照TW3 (Tanner Whitehouse 3)方法，峰值高度速率和手指骨骺成熟度不同阶段紧密相关，尺骨与桡骨末端(distal radius and ulna， DRU)生长过程贯穿骨骼生长的整个周期，且是最后一个结束。2013年香港大学的Luk等基于国际通用的TW3方法，依据当代中国儿童为样本，提出了一种通过桡骨远端和尺骨(DRU)分类的评定标准来评定骨骼成熟度 [ 2 ] ，相对于之前选用的中华-05等骨龄评价标准更加符合目前中国青少年骨骼发育情况。但这些都是通过放射科医师根据标准进行人工判断分类，耗时耗力且存在较大主观性。 随着深度学习研究的火热发展，深度神经网络模型逐渐被引入各个领域，并取得了不错的效果。在医疗诊断过程中，精准地诊断通常要借助于高质量的医学影像检查。随着近年来医学成像技术的不断提升，医院具有众多高端的成像设备以更快地获取更高质量的医学图像。但对于图像的解释判断一般还是由医师完成，不但费时费力，而且存在较多主观因素。计算机辅助检测在临床实践与研究中是一个重要工具，可以利用机器学习与图像处理等技术进行自动化诊断。但传统方法效果还不够理想，近年来一些利用深度学习技术的研究取得了较好的效果 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，体现出了其在该方面的优越性能。采用深度学习方法分析桡骨和尺骨X射线图片来自动分类评估骨骼成熟度，从而理解其生长的高峰期与停止期对于决定青少年脊柱侧凸等病人的临床管理有重要意义。
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user: 3. 数据与方法 3.1. 数据 本实验所使用的桡骨和尺骨末端X光片图像数据来源于香港大学深圳医院，经多批次获取，单个样本原始图片如图4所示，各图片大小尺寸不一。同时提供有xls格式保存的标签文件，文件与标签经日期与序号匹配，后期处理中，可匹配到有效标签图片共1101张。标签为放射科医师按Luk等提出的DRU骨骼成熟度评定标准标注，桡骨分级为R1~R11共11类，尺骨分级为U1~U9，共9类。 取原数据样本中对应尺骨高峰期阶段数据200张，停滞期阶段图片250张图片，成熟期阶段样本150张。三阶段共计600张样本，随机从各阶段中取50张，共计150张作为测试集，剩余的450张作为训练集，如表2所示。 图4. 数据样本 Table 2 Sample size of ulna three classification at different stage 高峰期 停滞期 成熟期 总计 训练集 150 200 100 450 测试集 50 50 50 150 表2. 尺骨三分类各阶段样本量 取原数据样本中R5、R6阶段的图片共75张，构成桡骨生长前期样本。从原R7阶段96张图片中选取75张图片，构成桡骨生长高峰期样本。从原R8、R9阶段图片中选取175张图片，构成桡骨生长停滞期样本。取原R10、R11阶段中75张图片构成桡骨生长成熟期样本。四阶段共计400张样本，随机从各阶段中取25张，共计100张作为测试集，剩余的300张作为训练集，如表3所示。 3.2. 方法 由于原始图像为拍摄的整个手部的X光片，如图4所示，整张图片尺寸较大，且大小不一，不利于作为卷积神经网络输入，如典型的两个尺寸为1400 × 900、989 × 1302。而对于我们此处分类识别的有用信息尺骨、桡骨末端区域仅为原始图片中位置相对固定的一小部分，且尺骨、桡骨末端区域尺寸变化不大，大小相对固定。为降低其他无关区域的影响，且降低需识别区域的大小，我们先使用目标检测方法，检测出尺骨、桡骨末端区域对应位置，再根据检测得到的位置坐标剪切出尺骨、桡骨图片，调整成统一大小。 通过目标检测算法从原始图片中检测并剪裁出尺骨与桡骨末端区域的图片后，再按照重划分方案，为图片匹配相应的标签。再训练相应的分类器，以运用于最终的骨骼发育阶段检测。从而达到输入一张图片，经训练好的卷积神经网络分类器自动判断其对应的骨骼发育阶段，并可视化输出，如图5所示。 所以整个骨骼发育阶段识别模型主要包括从原始的整个手部X光片中检测出所需要的尺骨与桡骨末端区域的目标检测模型和通过尺骨与桡骨末端区域识别骨骼发育阶段的分类器模型以及前期的预处理、中间的由检测结果进行自动剪裁与大小调整和最后的结果可视化输出。整体流程如图6所示。 3.2.1. 检测 为将尺骨、桡骨作为独立个体检测，并剪裁输出，分别进行阶段分类。为保持图像的原始分辨率，裁剪出的图片尺寸尽量保持与在原始图片中的尺寸相近，且为方便后续卷积神经网络的设计，尺骨、桡骨分别输出的图片统一调整大小为128 × 96。 Table 3 Sample size of each stage of radius of four classification 前期 高峰期 停滞期 成熟期 总计 训练集 50 50 50 50 300 测试集 25 25 25 25 100 表3. 桡骨四分类各阶段样本量 图5. 整体架构 图6. 整体流程图 其中目标区域检测算法使用Faster R-CNN算法 [ 19 ] ，基础网络选用ZFNet [ 20 ] ，即共享卷积层为5层卷积，第一层卷积为96个7 × 7卷积，接一个3 × 3的最大池化，第二层卷积为256个5 × 5卷积，接一个3 × 3的最大池化，步长都为2，后面接3层3 × 3卷积，特征图个数分别为384、384、256，步长都为1。在共享卷积层上加一个3 × 3卷积层，并连接2个1 × 1的卷积分支，分别输出初选区域分类得分与边界框，构成RPN网络提取兴趣区域，在共享卷积层上通过兴趣区域池化层连接两层4096的全连接层，然后由两个分支分别输出分类得分与边界框坐标，构成Fast R-CNN网络 [ 21 ] 预测最终的边界框位置与分类。其中网络输出类别数设为要检测的类别数加背景类，即为3。网络结构如图7所示。 训练过程中使用小批量数据梯度下降，初始学习率为0.01，权重初始化使用高斯分布。第一步RPN训练迭代8000次，第二步Fast R-CNN训练迭代4000次，第三步RPN训练迭代8000次，第四步Fast R-CNN训练迭代4000次。 3.2.2. 分类 卷积神经网络作为一种多层神经网络模型，一般包含输入层、隐藏层和输出层，而其中隐藏层通常由一个或多个的卷积层与池化层交替结构连接一个或多个全连接层构成。图片等数据源由输入层输入， 图7. 网络结构图 经卷积层提取特征，池化层降低数据维度并提高特征不变性，多层卷积池化组合特征后，由全连接层选取其中的有效特征构建与输出的映射关系。卷积神经网络基本结构示意图如图8所示。 网络架构为128 × 96的尺骨或桡骨图片输入，卷积层为4层或5层，卷积核大小选用ZFNet网络的7 × 7、5 × 5、3 × 3或VGGNet [ 22 ] 的全3 × 3结构，卷积核个数在32、64、128间选取，每层卷积层后接一个2 × 2的最大池化层，外加两层全连接层，全连接层结点数为4096或1024，全连接层可选用Dropout [ 23 ] ，具体选用根据后续实验比较确定，激活函数均使用ReLU，以加快网络训练过程。
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user: 5. 总结 由于骨骼成熟度分析对于指导临床管理至关重要，特别是理解其生长的高峰期与停止期。本文根据手部X光图片及对应尺骨与桡骨末端阶段标签构建了基于卷积神经网络的骨龄阶段自动识别模型，为医生提供参考，提高了识别效率，减少医生的工作量。本文主要工作总结有以下几个方面： 1) 在Luk等提出的骨骼成熟度分类架构基础上，结合临床应用实际，将骨骼成熟度重新进行阶段划分，数据预处理并构建相应的卷积神经网络模型，自动完成目标区域检测与分类即可视化输出结果的全过程。 2) 进行网络参数调优，并运用数据增强、Dropout、样本均衡等技术提升网络性能，优化网络模型。 最终，通过卷积神经网络建模训练、参数优化、数据增强等技术的运用，获得尺骨骨龄阶段识别90%的分类精度及桡骨骨龄阶段识别92%的分类精度。通过保存训练后的网络模型参数，构建了骨骼发育阶段自动识别模型，可实现输入一张手部X光片图片后，自动完成检测尺骨与桡骨末端区域，并进行发育阶段分类，并可视化输出结果的全过程。但由于时间、数据、能力所限，还存在诸多不足，需做进一步研究，如对骨龄阶段的划分不够精细，分类粒度较粗，缺乏尺骨发育前期样本，后续可考虑设计一个在阶段更精细划分下仍然能获得较好分类性能的分类器模型，同时由于区域检测后仍有部分噪声，可考虑精细分割出尺骨与桡骨末端后再进行分类。
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user: 摘 要 复杂多变的越野环境对车辆行进的机动性、灵活性具有重要影响，为提高越野车辆机动性必须对地形、坡度、土壤类型、水分、植被等地表土壤属性进行探测。本文首先对最新涌现的探测技术进行分析比较，发现在地表原位布设轻量级的传感器节点可以快速准确全面地监测土壤属性。据此我们提出了土壤传感器节点的优化布设方案，仿真结果表明该方案既保证了监测区域的覆盖率又提高了节点自身的定位精度，具有实际的应用价值。 关键词 :土壤属性，探测，传感器，优化布设 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 现代战争越发突出机动性的作用，我军提出陆军要由区域防卫型向全域机动性转变，并提高远程机动和快速突击能力 [ 1 ] 。为满足这一需求，对于车辆–地面系统，首先必须确保车辆行驶于地面时的可通行性，特别是车辆行驶于越野环境时，由于地面条件的复杂性、未知性，坡度、草木、地貌和水文状况等都对军用车辆的作战机动有很大的影响 [ 2 ] 。因此对地表土壤进行探测，获取地形土壤参数进而判断其可通行性是具有重要意义的工作。 本文综述了地表探测方法，对遥感技术和原位土壤探测技术进行了详细介绍，并对其优缺点进行比较分析。评分结果表明原位土壤探测方法(in situ soil sensing)得分最高，通过在地表土壤中布设轻量级的传感器节点可以快速准确全面地探测土壤属性，获取高质量的土壤参数。 无线传感器网络在战场侦查、环境生态监测、人员跟踪定位等方面有广泛应用 [ 3 ] 。土壤传感器可用于监测土壤属性，传感器节点一经布设将长期处于静止稳定状态，可以长时间实时监测，且监测数据能够清晰地反映土壤水分和土壤颗粒的组成信息，而且还对密度、酸碱度、营养物质的积累和温度等得出直观的结论，这些都是成本高昂的遥感技术无法具备的 [ 4 ] 。当区域范围很大，远远超出单个节点的无线通信范围时，必须布设大量的土壤传感器节点，为实现节点对区域的有效覆盖和自身定位，节点的优化布设是一个必须考虑的重要问题。 本文提出了基于三角形的传感器节点优化布设算法(TBAD)，首先将待监测区域进行三角形划分，然后在三角形子区域内确定参考锚节点(位置已知节点)的最优位置，最后将普通土壤传感器节点(位置未知)随机布设在各子区域内，最终实现所有节点的定位和对整个区域的监测覆盖。 在大范围区域内进行仿真，比较本文提出的优化布设算法与锚节点随机布设法的性能，结果表明，在不增大计算开销和硬件成本(锚节点个数相同)的前提下，优化布设策略比随机布设策略的监测覆盖率提高了10%，逐渐增大测距误差时，定位精度的提高幅度亦增大，当测距误差为10% R (R为传感器节点的通信半径)时，定位精度提高了约6% R。
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user: 2. 地表土壤探测方法 越野环境对车辆行进机动性的影响因素包括坡度、土壤类型、土壤强度、植被、河流、障碍物、表面湿滑度、含水量、降雨雪等。下面介绍地表土壤属性的探测方法，总体而言探测方法分为两大类：一类是遥感技术；一类是原位土壤探测，具体分类见图1。 图1. 地表土壤探测技术分类 2.1. 遥感技术 遥感技术是20世纪60年代兴起的一种探测技术，可以从星载(人造卫星)、局部(飞机或其他飞行器)两种方式对远距离目标所辐射的电磁波、可见光、红外线等进行收集、处理，并最后成像，从而对地面各种景物进行探测和识别。目前为止，遥感技术是地表属性数据的主要来源，地表植被、土壤中的黏土含量及含水量等可以利用卫星遥感技术获得，例如地球同步卫星可以提供高清的三维图像，目前西方一些国家正试图利用卫星对全球土壤的松软程度进行评估 [ 5 ] 。遥感技术可以细分为热惯性技术、雷达技术、光学技术等。 由于不同地表类型(岩石，土壤，植被，湖泊等)对温度变化的反应也不同，热惯性是其表面随温度变化滞后性的量度， [ 6 ] 利用热惯性特征来对地表土壤类型进行区分。目前热惯性技术所能达到的分辨率仍然比较低，尚无法用于地表可通行性的预测。 雷达遥感通过自身器件发射电磁波、再由雷达自身接收被反射回的电磁波回波，精确测距定位锁定地面物体，其电磁波成像比光学成像更高清抗干扰。雷达技术的先进之处在于对冰、雪、森林、土壤具有一定的穿透力，例如地面穿透雷达(Ground Penetrating Radar， GPR)的穿透深度可以超过30米 [ 7 ] ，且能够全天候、全天时工作，可以根据各种地物特殊的波谱特征有效区分地表类型，但其分辨率比较低。 光学立体成像技术收集的数据不需要额外的图像处理提取，可以直观获得地表的3D信息，可以从更大范围上了解地表环境和分类。例如LIDAR扫描仪 [ 8 ] 可以收集数据直接获取3D图像，不需要额外的图像处理提取过程，广泛用于3D地形表示、障碍回避、地形特征(地面覆盖物、树、灌木丛、岩石、高草等)提取等应用中。 2.2. 原位土壤探测 不同地表类型对应的车辆可通行性也不同，其支撑车辆通行的能力依赖于原位土壤的强度，为了确定土壤强度，首先要测量土壤的参数，然后将参数代入经验模型、半经验模型甚至理论分析模型来计算强度并预测车辆的机动性。原位土壤探测技术可以进一步分为间接测量技术和直接测量技术。 间接测量技术分为土壤力学的半经验模型 [ 9 ] 和震波技术 [ 10 ] 。半经验模型假定地表物质连续均匀分布、特征一致，通过对地表(土壤)进行测试以获取影响车轮与土壤交互性能的土壤参数，进而根据土壤力学提出的半经验预测模型来计算车轮(轮式或履带)在地面行进时对地表的作用力。 震波技术例如震波折射谱分析已经广泛用于工程地质研究，通过对收集到的地震波谱进行分析可以获得地面及次表面的地层结构，例如识别底层坚实(岩床)表层松软或者底层凹陷表层平坦的土壤。 原位土壤直接测量是评估土壤强度的重要方法，广泛采用的是圆锥探测仪和Bevameter技术 [ 11 ] 。圆锥探测技术是由美国陆军水道试验站(Water ways Experiment Station， WES)提出，该技术利用静态的圆锥探测仪来获取土壤在单位面积上的摩擦阻力锥面指数(Cone Index， CI)以评估土壤的可通行性 [ 5 ] 。对圆锥指数评估机动性能进行了综述。Bevameter测量技术同时用到了压板与剪切环，其中压板用于测量土壤的镇压能力，剪切环用于确定土壤的剪切特征。Bekker在“压力—沉陷”关系的基础上对车辆与土壤的相互作用进行力学分析，通过确定和测量适当的土壤性质，推导出包含车辆和土壤参数的简化方程式 [ 12 ] 。 2.3. 比较分析 为了定量比较两类地表探测方法的优缺点，将其性能细化为以下10个指标 [ 4 ] ：1) 评估的土壤参数个数：方法所能直接/间接测量出的土壤参数的个数。2) 顶层土壤特征和属性识别。3) 次表层土壤特征和属性识别：顶层土壤之下的土壤参数类型，可能是硬土、岩床，也可能是松软土壤。4) 可以穿透的土壤深度。5) 数据处理时间：该参数决定了地表属性的探测是否实时。6) 仪器校准需求。7) 区域覆盖面积：给定地表环境，该参数是指不同方法单次探测所能覆盖的区域面积。8) 分辨率：该参数决定了表层/次表层土壤属性数据的精度(分辨率)。9) 传感器数量：对于需要布设传感器的探测方法而言，传感器的数量对于系统的设计和布设是一个必须考虑的重要参数，决定了系统的造价。10) 能量需求。11) 系统耗时：从系统布设到获取地表层/次表层土壤属性的时间。 根据上述参数对不同地表土壤监测方法进行评分，每个参数对应差、中、良三个等级，对应的分值为1、2、3，详细的评分标准见表1，评分结果见表2。 从表2可以看出，遥感技术与原位土壤探测相比较而言，后者可以有效提取地表土壤特征，进而识别车辆行进中的潜在危险(例如，松软土壤导致的车辆沉陷)，这一点是星载遥感技术和光学技术不能实现的。其中得分最高的是原位土壤直接测量技术，这表明轻量级的可直接快速部署的传感器能够提供高质量的土壤参数数据，为我们进一步研究和监测土壤属性指明了方向。 Table 1 The standard of scorin 指标名称 指标编号 单位 指标范围和得分 1分 2分 3分 评估的土壤参数个数 1 - 1~2 3~5 >=6 顶层土壤特征识别的个数 2 - 1~2 3~5 >=6 次表层土壤特征识别的个数 3 - 1~2 3~5 >=6 穿透土壤的深度 4 mm 0~5 6~20 >=20 数据处理时间 5 s >600 2~600 <=1 校准需求(时间 + 步骤 + 复杂度) 6 - 高 中 低 区域覆盖面积 7 cm <=20 30~400 >400 分辨率 8 m >=1 0.1~1 <0.1 传感器数量 9 g >1050 501~1050 <=500 能量需求 10 W >15 8~15 <8 系统耗时(布设 + 数据获取) 11 min >30 1~30 <1 表1. 评分标准 Table 2 Comparison of different terrain soil sensing method 地表土壤监测方法 指标编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 总分 热惯性技术(星载遥感) 2 2 1 1 1 3 3 1 2 2 1 19 光学测量(星载遥感) 1 2 0 0 1 3 3 1 3 3 2 19 热惯性技术(局部遥感) 2 2 2 2 1 3 1 1 2 2 1 19 光学技术: LIDAR(局部遥感) 2 3 1 0 1 3 3 2 1 1 2 19 雷达技术:GPR(局部遥感) 3 3 2 3 3 1 2 3 1 1 3 25 土壤力学半经验模型(间接原位测量) 3 1 2 1 2 1 1 1 3 3 2 20 震波技术(间接原位测量) 1 1 2 2 3 3 1 1 2 2 1 19 圆锥探测技术(直接原位测量) 3 2 3 3 3 1 2 3 2 3 3 28 Bevameter技术(直接原位测量) 3 2 3 3 3 1 2 3 1 2 2 25 表2. 地表土壤监测方法比较
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user: 4. 结束语 地表土壤对越野车辆的机动性具有重要影响，为确保车辆行驶时地表的可通行性，必须对地表土壤属性进行探测。本文首先对土壤探测技术进行详细介绍并比较其优缺点，结果表明通过布设轻量级的传感器可以直接有效探测土壤属性，具有遥感及间接探测技术所没有的优势。基于此我们提出了土壤传感器节点的优化布设方案，仿真结果表明该方案既能保证对监测区域的覆盖率又提高了节点自身的定位精度，具有实际的应用价值。
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user: 摘 要 最近在我国南海沿岸一带发现两种新的牡蛎物种湛江牡蛎(C. Zhanjiangensis)和电白牡蛎(C. Dianbaiensis)。除了对条形码基因测序外，这两种牡蛎很难用以往的物种鉴定方法区分。本研究拟开发一种基于高分辨率熔解曲线(HRM)的新的区分这两种新牡蛎物种的方法。设计引物扩增该两种牡蛎条形码基因COI(细胞色素C氧化酶I基因)序列显著差异片段，并利用HRM技术对扩增片段进行精细区分从而区分物种信息。结果我们筛选到一组引物能够有效区分这两种牡蛎新物种。经验证该方法精确有效，简单易行，是一般实验室或水产生产单位易于掌握推广的方法。为进一步研究牡蛎物种遗传信息和牡蛎养殖具有重要意义。 关键词 :湛江牡蛎，电白牡蛎，物种鉴定，细胞色素C氧化酶I基因，HRM Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 牡蛎(oyster)是重要的海水养殖资源，全世界每年牡蛎养殖量十分巨大，是产量最大的海洋水产养殖动物(FAO; http://www.fao.org)，我国牡蛎的养殖量一直居于世界前列。牡蛎种质资源的多样性是保障养殖高产的重要生物资源。我国境内海域已逐渐发现并鉴定了多种牡蛎物种，不同物种间可能存在生殖隔离，优势养殖性状等现象 [ 1 ] [ 2 ] 。因此，物种鉴定是牡蛎基础研究，生产养殖的首要的基础步骤。目前在我国境内分布最为广泛的牡蛎物种，包括Crassostrea hongkongensis；Crassostrea ariakensis；Crassostrea angulata；Crassostrea sikamea；和Crassostrea gigas等已经有比较成熟的物种鉴定方法 [ 3 ] [ 4 ] 。最近中国科学院南海海洋研究所在中国南海地域发现两种新的牡蛎物种C. zhanjiangensis和C. dianbaiensis；目前除了条形码基因测序(包括COI基因(mitochondrial cytochrome c oxidase subunit I)和ITS基因(internal transcribed spacer)等)还没有相应的简单易行的鉴定区分方法 [ 5 ] [ 6 ] 。本研究拟结合条形码基因序列信息和高分辨率熔解曲线技术开发一种能够精确区分该两种新发现牡蛎物种的简单易行的方法。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验样本材料 收集广东省湛江市，茂名市电白区以及海南省清澜港海域沿岸地区的野生牡蛎样本作为候选实验材料，样本采集地点以及数量见图1。 2.2. 样本DNA提取与物种确认 将采集到的样本全部取样闭壳肌利用无水乙醇保存，然后利用基因组DNA提取试剂盒提取基因组DNA，并利用凝胶电泳检测DNA质量。随机在上述3各地点各选取5个样本，利用COIL1490 (GGTCAACAAATCATAAAGATATTGG)和COIH2198(TAAACTTCAGGGTGACCAAAAAATCA)引物 [ 5 ] [ 6 ] 对COI基因进行PCR扩增后利用Sanger测序后与NCBI标准序列比对确认物种信息。在每个物种选取一个样本作为标准对照样本参与后续物种鉴定实验。 2.3. 高分辨率熔解曲线(HRM)引物设计与筛选 将两种牡蛎新物种C. zhanjiangensis和C. dianbaiensis的COI基因进行序列比对，筛选能够区分两 图1. 牡蛎样本采集地点与数量 物种的序列片段，并针对其设计相关引物。引物设计满足以下要求：1) 扩增产物长度在40~150 nt之间；2) 扩增子尽量有多个碱基差异，G+C含量差异明显，以满足不同物种扩增子退火温度有明显差异；3.引物中也尽量避免多态性位点，以确保引物扩增效率和通用型。 利用基因组DNA为模板进行PCR扩增，优化退火温度和反应条件获取最优的扩增效率；然后利用聚丙烯酰氨凝胶电泳检测扩增产物，选取扩增效率好，电泳条带单一的引物进行下一步HRM分型实验。 2.4. HRM分型检测 以已知物种信息样本的基因组DNA为模板，利用上述筛选出的引物组合进行PCR扩增。同时添加已知物种信息的两个样本作为标准参照。然后在扩增产物中添加LCgreen饱和核酸染料，利用PCR仪进行95℃高温变性后冷却到室温。然后利用Lightscanner 96 (Idahol，USA)对PCR产物进行高分辨率熔解曲线检测，温度变化范围设定为40℃~98℃，温度变化速率为0.1℃每秒。根据荧光信号转化后的熔解曲线区分不同物种。 2.5. 准确性验证 以未知物种信息的样本基因组DNA为扩增模板，利用上述筛选的引物组合经过PCR扩增后利用Lightscanner 96分析熔解曲线。在HRM熔解曲线不同的牡蛎新物种样本中随机挑选3个样本，用上述COI基因扩增引物进行PCR扩增后进行Sanger测序，确认上述方法的准确性。
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user: 3. 实验结果 3.1. 引物设计与筛选 两种牡蛎新物种C. zhanjiangensis和C. dianbaiensis的COI基因序列信息比对后选取两物种序列碱基信息差异明显的片段设计引物。采用多条前后引物组合的方式对同一片段区域进行扩增，从而增加高扩增效率引物筛选几率。引物扩增区域与引物组合情况如图2。 根据上述COI基因序列设计引物共计5组(表1)，经过筛选后有两组引物(ZD-1，ZD-3)扩增效率和特 图2. 引物设计示意图。上下比对的两条序列分别为C. zhanjiangensis和C. dianbaiensis部分COI基因序列。方框与颜色不同字体均表示不同引物，背景字体显示序列碱基差异 Table 1 Primer sequence informatio 引物编号 序列信息 ZD-F 5'-CGTTTGAATGCGTTTAGGTT-3' ZD-R1 5'-AGTAAGTAGACAGAGGTGGGT-3' ZD-R2 5'-CCGCTTTCCACAAGGTTAG-3' ZD-R3 5'-ATAGTCCACCCAGCACCAAC-3' ZD-R4 5'-AGTCCACCCAGCACCAACCC-3' ZD-R5 5'-CCACCCAGCACCAACCC-3' 表1. 引物序列信息 ZD-F为前引物，ZD-R为后引物，前后引物分别组成5组引物组合。 ZD-F: front primer; ZD-R: reverse primer. All the primers comprise 5 sets PCR primers. 异性符合HRM要求。 3.2. HRM检测 利用HRM分析上述两组引物，结果显示引物组合ZD-1的熔解曲线峰图复杂，不利于正确判读分型(图3(a))。而引物组合ZD-3的熔解曲线峰型简单，所有熔解曲线都汇集成2束，并且每束熔解曲线Tm差异明显，易于分型判读(图3(b))。 3.3. 测序验证 引物组合ZD-3扩增多个未知物种信息的牡蛎样本后呈现3种不同熔解曲线(图3(c))。在三种熔解曲线不同的样本中分别随机选取3个样本的PCR产物Sanger测序后进行序列比对。发现熔解曲线与标准样本聚为一束的样本跟标准样本物种信息相同，另外一束熔解曲线的样本(蓝色曲线)为我国南方较为普遍的香港巨牡蛎(C. hongkongensis)。
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user: 4. 讨论 物种鉴定是一项系统工程，也是各种生命科学分类、研究、生产的先决条件之一。随着科技进步，目前的物种鉴定一般都建立在分子生物学基础上，大多的鉴定方法都以稳定的遗传物质为主要的鉴定依据。COI基因因为广泛存在于大多数生命体中，并且序列信息在物种存在适度的变异，在个体间十分保 图3. COI基因片段熔解曲线。(a) ZD-1熔解曲线；(b) ZD-3熔解曲线；(c) ZD-3扩增未知样本后熔解曲线 守，而在多种近缘物种的识别鉴定中被广泛采用做物种鉴定的条形码基因 [ 2 ] [ 7 ] [ 8 ] 。 牡蛎因为其外形受生活环境、空间的影响比较大，并且营养条件和水温等生活条件也能够影响其外形 [ 9 ] 。所以无论在基础科学研究还是在水产育种、养殖等过程中，物种鉴定都是首要步骤。以往在我国境内发现的最为普遍的五种牡蛎除了条形码基因测序以外已经有比较成熟的分型方法 [ 3 ] [ 4 ] 。而目前除了条形码基因测序外，尚没有方法快捷方便的分型鉴定最近新发现的两种牡蛎新物种C. zhanjiangensis和C. dianbaiensis。 HRM技术是以利用核酸序列差异引起双链结构的退火温度差异而区分不用序列片段为核心的核酸研究技术。因为其能够检测到单个核苷酸差异的精度水平而被开发成为多种针对核酸序列差异的研究技术，广泛应用于单核苷酸多态性(SNP)检测，扩增产物特异性检测，遗传鉴定等等方面。近年来发展了多种改进方法，大大拓展了HRM的精度和利用范围，也已在物种鉴定中得到广泛应用 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 。 本研究结合HRM技术和COI基因序列片段的差异区分这2种牡蛎新物种；筛选出一组引物组合，能够借助直观的熔解曲线准确快速的识别鉴定C. zhanjiangensis和C. dianbaiensis。该方法无需借助测序仪等大型仪器，仅需针对PCR扩增产物进行HRM分析即可完成C. zhanjiangensis和C. dianbaiensis的区分鉴定，可大大节省成本。而且该方法建立在COI序列差异基础上，可保障鉴定依据的准确性。此外，该方法借助能够区分单个核苷酸差异的HRM技术，保障了该方法的精确性，本实验中该方法对C. zhanjiangensis和C. dianbaiensis样本的区分准确率为100%。结合之前我国5种常见的牡蛎物种的鉴定方法 [ 3 ] [ 4 ] ，可以有效地区分鉴定我们境内目前发现的牡蛎物种。
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user: 5. 结论 本研究提出的基于HRM技术可区分鉴定C. zhanjiangensis和C. dianbaiensis的方法是一种精确、简单并适合中小型实验室和水产养殖公司等生产应用场所的牡蛎物种鉴定方法，对展开牡蛎分子遗传研究与助力水产养殖均有重要意义。
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user: 摘 要 本研究于2011年6月至2012年3月、2016年对湛江硇洲岛海域进行采样调查，以分析海水中各环境因子的季节变化情况及对硇洲马尾藻等大型海藻的影响。结果表明，温度变化趋势为夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季，冬季的温度最低；盐度的整体变化趋势是夏季 > 春季 > 冬季 > 秋季，盐度最低的是秋季；pH变化趋势是秋季 > 春季 > 冬季 > 夏季；悬浮物变化趋势为春季 > 夏季 > 秋季 > 冬季；叶绿素a最高值出现在秋季和夏季，冬季质量浓度最低；TOC含量的整体变化为夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季；氨氮、硝氮、磷酸盐具有较明显的季节变化规律，亚硝氮与硅酸盐则没有表现出明显的规律。调查结果显示，硇洲马尾藻等大型海藻的生长繁殖与水温、营养盐、透明度、悬浮物等环境因子的季节变化有关，也与水产养殖、渔民采收、渔船数量等人为因素都有关。 关键词 :硇洲马尾藻，大型海藻，影响因子，季节变化 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着全球气候变化研究的深入，越来越多人认识到全球气候变化为人类及生态系统带来的极端天气、冰川消融、海平面上升等灾难问题的严重性。国际社会所讨论的气候变化问题，主要是指温室气体(主要是CO 2 )增加产生的气候变暖问题，解决此问题的关键举措之一就是增加森林蓄积量和增加碳汇。近年来，学者们把注意力放到利用海洋植物来吸收固定大气中的CO 2 上，这被人们称作“蓝碳” [ 1 ] 。据研究，海洋植物的光合作用占地球上总初级生产力的50% [ 2 ] 。相对于陆地生态系统，藻类具有更高的光合作用力和生产力，其生长周期一般为一年。大型海藻在海水中进行光合作用而消耗海水中溶解的CO 2 ，转变成溶解有机碳，经过一系列生物泵过程，进入海洋进行碳的再循环或沉降形成沉积物最终形成大气CO 2 的汇 [ 3 ] 。 硇洲岛是中国第一大火山岛，位于广东湛江市东南面，其自然条件优良因而蕴藏着丰富的大型海藻等亚热带、热带海洋生物资源。硇洲马尾藻俗称黑菜，属褐藻门，为广东特有种，主要分布于硇洲岛和雷州半岛等地，生活在中、低潮带的岩石上。目前对硇洲岛海域大型海藻的研究还不多见，谢恩义等 [ 4 ] 于对硇洲马尾藻的繁殖特性及体长生物量的季节变动进行了研究；贾柽等 [ 5 ] 对硇洲马尾藻人工育苗常见敌害生物及防治做了初探；卢虹玉等 [ 6 ] 对硇洲马尾藻褐藻多酚的抗凝血活性研究；少量报道对其基本营养成分和多糖进行了研究 [ 7 ] [ 8 ] 。另外，部分学者研究了温度 [ 9 ] 、盐度 [ 10 ] 、pH [ 11 ] 、叶绿素a [ 12 ] 和营养盐 [ 13 ] 等环境因子对大型海藻生长繁殖的影响。本研究对硇洲岛海域的主要理化因子进行了采样调查，分析海水中各环境因子的季节变化规律及对硇洲马尾藻等大型海藻的影响，为研究海藻资源日益衰退的原因提供基础资料，也为开展马尾藻等大型海藻的人工繁殖及综合开发利用提供科学依据。
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user: 2. 材料与方法 2011年6月至2012年3月按季度对硇洲岛海域进行采样调查，2016年进行了补充调查。根据硇洲岛海岸带的地形地貌和人类的活动情况，在硇洲岛潮间带及博贺兰岛礁共布设5条采样断面，S1~S4断面各设3个站位，S5断面因远离硇洲岛，受人类活动干扰最少，可作为对照断面(见图1)。样品的采集、保存、分析等按《海洋监测规范》和《海洋调查规范》进行。水温、盐度和pH值分别采用温度计、Orion130A盐度计和pH计现场测定，悬浮物、TOC、叶绿素a、营养盐 ( NO 2 − 、 NO 3 − 、 NH 4 + 、 PO 4 2 − 、 SiO 3 2 − ) 等进行实验室分析，分别采用重量法、非色散红外线吸收法、分光光度法、盐酸萘乙二胺分光光度法、锌-镉还原法、次溴酸盐氧化法、磷钒钼黄分光光度法与硅钼黄法进行测定。
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user: 3. 硇洲岛主要环境因子的季节变化 在自然界中，每种海藻都在一个特定的海区中生长和繁殖，其生长速度并不是相同的，每种海藻都有其最适宜的生长环境，在所有的环境因子中，氮的化合物是海洋植物最重要的营养物质，而且可能是海水中制约海洋植物生长的主要物质。各环境因子的季节变化趋势见图2~图12。 3.1. 温度的季节变化 从图2可以看出，各断面的温度变化趋势一致，最高值出现在夏季。整体变化趋势为夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季，冬季的温度最低，平均温度仅为16.5℃。 3.2. 盐度的季节变化 从图3可以看出，各断面的盐度变化趋势也基本一致，最高值出现在夏季。S5断面的夏季的盐度略 图1. 硇洲岛海域采样断面 图2. 硇洲岛岩礁带温度的季节变化(单位：℃) 图3. 硇洲岛岩礁带盐度的季节变化 图4. 硇洲岛岩礁带pH值的季节变化 图5. 硇洲岛岩礁带悬浮物的季节变化(单位：mg/L) 图6. 硇洲岛岩礁带叶绿素a的季节变化(单位：mg/L) 低于春季盐度，这可能与该地远离人群居住，没有淡水注入有关。盐度的整体变化趋势是夏季 > 春季 > 冬季 > 秋季，盐度最低的是秋季，平均盐度仅为28.68。 图7. 硇洲岛岩礁带TOC含量的季节变化(单位：mg/L) 图8. 硇洲岛岩礁带亚硝氮含量的季节变化(单位：mg/L) 图9. 硇洲岛岩礁带硝氮含量的季节变化(单位：mg/L) 图10. 硇洲岛岩礁带氨氮含量的季节变化(单位：mg/L) 3.3. pH值的季节变化 从图4可以看出，各断面的pH值变化趋势也基本一致，最高值出现在秋季，整体变化趋势是秋季 > 图11. 硇洲岛岩礁带磷酸盐含量的季节变化(单位：mg/L) 图12. 硇洲岛岩礁带硅酸盐含量的季节变化(单位：mg/L) 春季 > 冬季 > 夏季，海水在年变化中都是偏碱性，这可能与海水中可溶性盐类和金属离子有关。 3.4. 悬浮物的季节变化 从图5可以看出，悬浮物含量在年变化中变化不大，整体变化趋势为春季 > 夏季 > 秋季 > 冬季，其中S4断面在冬季的悬浮物含量异常的高，这可能是因为采样时，正巧碰上附近养殖厂向海水中排放养殖废水。 3.5. 叶绿素a的季节变化 从图6可以看出，叶绿素a质量浓度有明显的季节变化特征，最高值出现在秋季和夏季，冬季质量浓度最低。这可能是因为硇洲岛岩礁带在夏季和春季处于丰水季节，河流径流量大，营养盐丰富，日照时间长，浮游植物繁殖快，故叶绿素a质量浓度高。其中S4断面在冬季的叶绿素a质量浓度异常的高，这可能是因为采样时，正巧碰上附近养殖厂向海水中排放养殖废水。 3.6. TOC含量的季节变化 从图7看出，除了S4断面冬季的异常以外，TOC含量的整体变化趋势不大，各断面变化趋势一致，夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季。 3.7. 营养盐的季节变化 A 亚硝氮 从图8可以看出，亚硝氮的变化趋势各不相同，其中S2断面的最高值出现在秋季，其余断面出现在夏季，这可能与S2断面在夏季有大量旅客进出，对其造成一定影响。S4断面的夏季和冬季，亚硝氮的含量都异常高，这可能与附近养殖厂排出废水有关。其余季节和断面，亚硝氮的变化不大。 B 硝氮 从图9可以看出，硝氮的含量也具有较明显的季节变化，整体变化趋势为夏季 > 秋季 > 春季 > 冬季，其中S2断面在夏秋两季的硝氮的含量明显高于其他断面，这可能与游客进出有一定关系。S4断面在冬季硝氮的含量异常高，这可能与养殖厂排出废水有关。 C 氨氮 从图10可以看出，除S1断面之外，其余四个断面具有明显季节变化，整体变化趋势为秋季 > 夏季 > 冬季 > 春季。这可能与径流和太阳辐射有一定关系，S1断面在秋季反而是氨氮含量最低的季节，这可能是因为S1断面的岩礁带面积大，底栖植物含量丰富，对水体净化作用较强造成的。 D 磷酸盐 从图11可以看出，磷酸盐含量具有明显的季节变化趋势，整体变化趋势为夏季 > 冬季 > 秋季 > 春季，可能是因为夏季入海径流对磷酸盐输入较大。其中S4断面在夏季磷酸盐含量明显高于其他断面，可能是因为该断面附近的入海径流较大导致的。 E 硅酸盐(以SiO 2 计) 从图12可以看出，S3断面、S5断面和S4断面在冬季的硅酸盐含量最高，S1断面和S2断面在秋季的硅酸盐含量最高，五个断面在夏季和秋季的硅酸盐含量变化不大，在冬季的含量最低。这可能与各断面的入海径流、陆源输入不同有关。
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user: 4. 对硇洲马尾藻等大型海藻生长繁殖的影响因子分析 硇洲岛除南岸淡水镇至南港是砂岸之外，几乎全部是岩礁。海流畅通，风大浪大，除天然降雨外，岛内没有常年的淡水河川注入沿海，盐度稳定，水色清晰，透明度高，阳光充足，十分有利于海藻的生长，蕴藏着丰富的亚热带、热带海藻资源。从本次研究可以发现，硇洲马尾藻等大型海藻主要分布在高潮区、中下潮带和低潮带。低潮带明显多于其他潮带，高潮和中潮带的海藻种类相对较少，这可能是因为低潮带在波浪的冲击下形成了较丰富的生境，适合于许多大型海藻的生存，且有些藻类在波浪的冲击下可以更好的生长，高潮带和中潮带在大潮期以外，几乎都暴露在空气之中，不利于藻体的生长。 从研究结果可以看出，在同一海区，环境因子的季节变化较大。如温度，盐度，pH值和营养盐等，这直接影响了各种海藻的生长和繁殖。研究结果显示，大型海藻在春季种类多，生物量高，这可能是因为春季水温和光照适宜大部分海藻的生长。而在夏季末生物量和种类降低减少，这可能是因为温度的升高和光照的增强，使得许多海藻开始消亡。到了冬季，水温的降低，使得一些海藻又开始迅速生长，这可能是导致冬季大型海藻生物量增加的原因。在同一岩礁带，大型海藻的生物量也有明显的季节变化，这可能与各季节环境因子的不同，导致硇洲马尾藻等各大型海藻生长和繁殖不同所导致。硇洲岛岩礁带的大型海藻受气温影响十分明显，大型海藻由温度降低时开始生长，温度增加时开始消亡，海藻在春季的生物量达到最高值。实验表明，在7~10月，水温高于26℃，硇洲马尾藻生长缓慢，温度低于26℃的时候，硇洲马尾藻开始加速生长 [ 14 ] ，马尾藻生长期与繁殖期在不同的地方的变更主要受温度的影响 [ 9 ] 。大型海藻生物群落在组成结构和功能上产生的分化，可能都与群落的多样性密切相关，这说明各季节群落在组成、结构和功能上都存在这明显的季节性差异。 近年来，硇洲岛岩礁带的硇洲马尾藻等大型海藻资源不断遭到破坏，大型海藻的产量越来越少，这也导致了大型海藻资源的严重衰退。对村民的调查问卷显示，人为采收和渔船的增加是导致海藻资源减少的主要原因。每年到了硇洲岛岩礁带大型海藻主要种生长的旺盛期，便有村民对大型海藻进行大量的采收。由于村民对海藻习性不熟悉，常常连着假根一起采收，这就导致了大型海藻资源的不可逆破坏。另一方面，近年来渔船的不断增加，导致对海水环境破坏程度的不断加剧，这也使得大型海藻受到毁灭性的打击。此外，还有部分村民认为养殖厂排出的废水形成的环境污染对海藻资源的减少也起了一定作用。
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user: 5. 结论 本研究对湛江硇洲岛海域进行调查以分析海水中各环境因子的季节变化情况及对硇洲马尾藻等大型海藻的影响，形成以下结论： 1) 温度变化趋势为夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季，冬季的温度最低； 2) 盐度的整体变化趋势是夏季 > 春季 > 冬季 > 秋季，盐度最低的是秋季； 3) pH变化趋势是秋季 > 春季 > 冬季 > 夏季； 4) 悬浮物变化趋势为春季 > 夏季 > 秋季 > 冬季； 5) 叶绿素a最高值出现在秋季和夏季，冬季质量浓度最低； 6) TOC含量的整体变化为夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季； 7) 氨氮、硝氮、磷酸盐具有较明显的季节变化规律，亚硝氮与硅酸盐则没有表现出明显的规律； 8) 硇洲马尾藻等大型海藻的生长繁殖与水温、营养盐、透明度、悬浮物等环境因子的季节变化有关，也与水产养殖、渔民采收、渔船数量等人为因素都有关。
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user: 摘 要 目前应用DNA检测技术已广泛应用于交通事故案件的侦破工作。文章结合相关案例，根据事故现场所提取检材的STR图谱，对如何解决肇事车辆及责任认定问题，进行了分析研究。 关键词 :交通事故，肇事车辆认定，STR分型 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在交通事故中，人体与车体碰撞损伤过程中会在事故车辆上遗留有毛发、血痕、人体组织及玷污物等一类关键的法医物证检材，因此如何发现及利用事故现场嫌疑车辆上遗留的这些物证检材，进行比对检验和鉴定，对于处理肇事车辆的认定问题具有重要的意义。下面就以本鉴定所的典型案例来说明，如何应用DNA检测技术，实现交通事故肇事车辆的认定。
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user: 2. 简要案情 2014年02月，某县公路上发生一起撞伤行人致死的交通事故。当地交警从可疑肇事车辆的发动机盖上以及车底盘处，发现血痕及可疑组织。
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user: 3. 样本 1号检材：尸体血样1份； 2号检材：可疑肇事车辆发动机盖上的血痕1份； 3号检材：可疑肇事车辆底盘处的可疑组织1份。
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user: 4. 方法 4.1. DAN的提取 直接剪取可疑肇事车辆发动机盖上血痕的棉签擦拭提取物，常规Chelex-100提取；对车辆底盘的可疑组织和尸体血样，加5% Chelex-100 140 μl，10 mg/ml蛋白酶K4 μl；56℃水浴消化过夜，次日取出后，剧烈震荡5~10 s，置入加热模块上100℃变性10 min，13000 r/min室温下离心10 min后取上清备用。 4.2. 扩增与分型 以上提取物按照AmplFSTR ® Sinofiler TM 试剂盒说明(美国AB公司)进行复合扩增，反应体系10 μL，模板DNA1μL，同时设立灭菌纯水为阴性对照样本，9947A为阳性对照样本。采用AB 3130xL自动遗传分析仪(美国AB公司)，对PCR复合扩增产物进行分析，用AB的GeneMapper IDv3.2软件进行数据处理。
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user: 5. 结果 上述检材用AmplFSTR ® Sinofiler TM 试剂盒(美国AB公司)进行PCR复合扩增时，阴性对照未检出特异性扩增产物，阳性对照基因分型正确，3份检材均检出特异性扩增产物。上述3份检材的STR分型图谱见图1、图2和图3；3份检材的16个STR基因座分型结果的数据统计分析见表1。 Table 1 3 samples STR loci typing result 基因座 1号检材 2号检材 3号检材 随机匹配概率 D8S1179 13.14 13.14 13.14 0.0784 D21S11 28.29 28.29 28.29 0.0140 D7S820 10.11 10.11 10.11 0.1136 CSF1PO 12.13 12.13 12.13 0.0441 D3S1358 14.16 14.16 14.16 0.0255 D5S818 11.13 11.13 11.13 0.0922 D13S317 8.10 8.10 8.10 0.0744 D16S539 9.12 9.12 9.12 0.1244 D2S1338 17.18 17.18 17.18 0.0133 D19S433 13.13 13.13 13.13 0.0851 vWA 14.14 14.14 14.14 0.0633 D12S391 19.19 19.19 19.19 0.0650 D18S51 14.19 14.19 14.19 0.0213 D6S1043 11.14 11.14 11.14 0.0323 FGA 19.21 19.21 19.21 0.0143 Amelogenin X. Y X. Y X. Y 表1. 3份检材STR基因座分型结果 图1. 1号检材的STR分型图谱 图2. 2号检材的STR分型图谱 图3. 3号检材的STR分型图谱 分析上述16个STR基因座的检测结果，1号检材(尸体血样)的基因分型与2号检材(可疑肇事车辆发动机盖上的血痕)和3号检材(可疑肇事车辆底盘处的可疑组织)的基因分型完全一致，计算1号检材与2号、3号检材在上述15个常染色体STR基因座的累积随机匹配概率(CPM)为9.0271 × 10 − 33 ，似然率(LR)为1.8283 × 10 20 。对DNA检测结果的分析表明：支持从可疑车辆上提取的血痕及可疑组织为死者所留。
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user: 6. 讨论 当交通事故发生时，人体与车体碰撞损伤过程中会在事故车辆上诸如轮胎花纹里，挡泥板，挡风玻璃以及保险杠等处遗留有人体组织、毛发、血痕等生物检材 [ 1 ] 。有时候，肇事车辆会逃逸，驶离事故现场。可疑的肇事车辆在扣回之前，可能已经行驶过一段时间，生物检材很可能会被日晒雨淋或粘附有泥土等杂质。这些情况会使现场勘察人员难以发现潜在的生物物证 [ 2 ] 。因此，如何从可疑的肇事车辆上提取到有用的生物检材，显得尤为关键。 我们在现场提取检材时须注意以下几点：①结合现场勘察的结果，对案件进行重建，分析可能发生的碰撞部分，对这些重点部位进行细致勘察 [ 3 ] 。尤其不能忽略一些较为关键的隐蔽处，如车辆发动机盖，底盘，挡泥板，挡风玻璃以及保险杠等；②从可疑车辆提取的生物检材如血痕、组织、毛发等，易被灰尘，道路上的杂质等污染，为以去除污染物及抑制剂对后续PCR扩增的影响，仅仅采用经典的Chelex-100法进行DNA的抽提是不够的，我们必须采用专业的纯化试剂盒提取DNA，以实现PCR的有效扩增。
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user: 摘 要 将用于系统建模与评估的层次分析法应用于复杂热力系统的模型简化，通过对系统结构层次的分析，将系统各个组成元素在不同水平上分组，构成一个相互关联的有序层次；然后判断系统中每个元素对于研究目标的相对重要程度，并将这些判断用数值量化，在层次分析提供的元素关联信息的基础上构造比较矩阵；最后，根据比较矩阵中蕴含的元素信息，计算分析系统中各元素的相对重要性，通过将系统中一些冗余或者次要的元素舍去，实现模型的有条件简化。 关键词 :模型简化，层次分析，热力系统 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/