Explore the vast range of titles available.

城市化在全球范围内快速扩张，已经成为影响物种进化的重要力量。两栖动物的迁移能力较弱，城市化导致两栖类被完全或部分的隔离，丢失更多的遗传多样性。本研究对上海市的金线侧褶蛙（Pelophylax plancyi）的mtDNA Cyt b 部分序列进行分析，共扩增出235条序列，获得61个单倍型。研究表明城市区域遗传多样性较低，上海市的金线侧褶蛙分化程度处于中低的水平（Max FST=0296；Min FST=0004），各种群之间遗传分化有限。黄浦江及其支流可能作为水上扩散通道，有助于基因交流，各城市公园之间的遗传分化差异并不显著；而长江阻碍了种群之间的交流，城市公园和郊区，以及岛屿种群之间的遗传分化显著。此外，单倍型网络和系统发育分析表明，上海的金线侧褶蛙并没有对应城市化程度形成相应的单系。

研究以太湖区域中林地、桃园、稻田以及链接这些典型土地的河流共8个点为取样地,借助16S r RNA扩增子高通量测序和分析技术,基于Illumina Hi Seq测序平台,利用双末端测序的方法得到1 865 862条原始序列,通过对原始序列进行拼接、过滤,得到1 712 497条有效序列,按照97%相似性将优质序列划分为95 132条可操作分类单元（OTU,operational taxonomic units）,同时基于OTUs信息计算Alpha和Beta群落丰富度和多样性指数,并采用RDP Classifier结合Green Gene数据库对代表性OTU序列进行注释。在OTU聚类信息、群落多样性指数及组间差异性物种统计方面,分析了明显连续降雨后监测的细菌群落从农田到河流连续地变化规律。结果表明,森林景观带、稻田、桃园土壤细菌种群多样性明显比河流水体中丰富,说明陆源微生物在迁移过程中发生了适应特定生境的变化。Acidobacteria门在森林景观带、水稻田、桃园中表现出较高的丰度,Proteobacteria门在河流中展现出更大的种群优势。Nitrospirae门是一类具有硝化作用的细菌,在水稻田中显示较高的优势。Yersinia属、Flavobacterium属、Aeromonas属、Pseudomonas属、Acinetobacter属是具有传播水生动物、人畜流行疾病能力的种群,并且在河流中具有较高丰度,应当引起注意。Sphaerotilus属对污水中的有机物和有毒物质有很强的降解作用,在河流中的丰度高于土壤。Sphingomonas属、Arthrobacter属、Thiobacillus属能够降解除草剂、农药等有机污染物,在桃园和稻田中表现出较高丰度,具有环境修复价值。本文为系统掌握太湖流域果园和水稻田土壤细菌群落结构的差异特征,以及土壤微生物群落从农田系统到河流的变化规律提供了理论依据,提示该区域农业从事者应当从经济、生态和健康方面综合考虑土地利用方式。

研究以太湖区域中林地、桃园、稻田以及链接这些典型土地的河流共8个点为取样地,借助16S r RNA扩增子高通量测序和分析技术,基于Illumina Hi Seq测序平台,利用双末端测序的方法得到1 865 862条原始序列,通过对原始序列进行拼接、过滤,得到1 712 497条有效序列,按照97%相似性将优质序列划分为95 132条可操作分类单元(OTU,operational taxonomic units),同时基于OTUs信息计算Alpha和Beta群落丰富度和多样性指数,并采用RDP Classifier结合Green Gene数据库对代表性OTU序列进行注释。在OTU聚类信息、群落多样性指数及组间差异性物种统计方面,分析了明显连续降雨后监测的细菌群落从农田到河流连续地变化规律。结果表明,森林景观带、稻田、桃园土壤细菌种群多样性明显比河流水体中丰富,说明陆源微生物在迁移过程中发生了适应特定生境的变化。Acidobacteria门在森林景观带、水稻田、桃园中表现出较高的丰度,Proteobacteria门在河流中展现出更大的种群优势。Nitrospirae门是一类具有硝化作用的细菌,在水稻田中显示较高的优势。Yersinia属、Flavobacterium属、Aeromonas属、Pseudomonas属、Acinetobacter属是具有传播水生动物、人畜流行疾病能力的种群,并且在河流中具有较高丰度,应当引起注意。Sphaerotilus属对污水中的有机物和有毒物质有很强的降解作用,在河流中的丰度高于土壤。Sphingomonas属、Arthrobacter属、Thiobacillus属能够降解除草剂、农药等有机污染物,在桃园和稻田中表现出较高丰度,具有环境修复价值。本文为系统掌握太湖流域果园和水稻田土壤细菌群落结构的差异特征,以及土壤微生物群落从农田系统到河流的变化规律提供了理论依据,提示该区域农业从事者应当从经济、生态和健康方面综合考虑土地利用方式。

混合像元效应是导致难以从TM影像中提取细小河流的主要原因。本文提出一种综合多种数字图像处理技术的细小河流自动识别方法。首先,利用阈值分割来区分水体指数影像中的细小河流与面状水体;然后,对水体指数进行线状特征增强,突出线状河流信息,并抑制其他地物信息;再利用双阈值线段追踪方法,提取影像中的细小河流;最后通过3种方法分别去除阴影、道路和其他类型噪声。结果表明,本文方法能有效地提取细小河流,同时排除多种噪声的干扰,结果的制图精度高于82%,用户精度高于93%,Kappa系数高于0.993,完整度高于90%。

传统主动轮廓模型很难实现精确的SAR图像河流分割。针对这一问题,本文提出了一种加权指数区域能量主动轮廓模型,以精确地提取SAR图像中的河流。该模型在Chan-Vese（CV）模型能量泛函中引入了指数区域能量,能更好地衡量分割图像和原始图像的差异程度,提高模型的分割准确性。此外,利用目标区域和背景区域内像素灰度的最大绝对差取代模型中常值区域能量权重,自适应地调节目标区域和背景区域的能量比重,加速曲线运动到目标区域的边缘,获得更高的分割效率。针对实际河流SAR图像进行了分割试验,结果表明：与传统主动轮廓模型相比,本文提出的模型能更快速、精确地分割SAR图像中的河流,在分割结果和分割效率两方面具有优势。

针对城市河道污染水体治理这一问题，采用自主研发的自然水体原位收集装置对微生物和微生物-植物联合修复过程中气体N2O、N2及O2释放的特征进行野外原位监测。结果表明：微生物菌剂和微生物-植物联合净化期间水体氧化亚氮（N2O）释放速率均值分别为10．68、5．91μmol·m^-2·h^-1，与对照比，降幅分别为16．37％和53．86％；氮气（N2）释放速率均值分别为1．49、0．87mmol·m^-2·h^-1，降幅分别为5．70％和67．54％；氧气（O2）释放速率均值分别为1．14、0．69mmol·m^-2·h^-1，降幅分别为14．93％和72．06％；微生物菌剂及微生物-植物联合净化期间，目测水体透明度转好，藻类含量降低，水体溶氧由超饱和状态（17．17mg·L^-1）降至正常水体溶氧水平（9．49mg·L^-1），降幅达到50％，可能是水体氧气释放速率降低的原因。因此，微生物-植物联合净化能显著降低水体N2O、N2及O2的释放速率，推测是由于微生物和水生植物对水体养分的同化作用产生营养竞争，抑制了微生物反硝化作用产生N2O、N2并抑制藻类生长产生O2及增加水体溶氧的原因。

在现有河流水生生境评价方法基础上,充分发挥高分辨率卫星遥感影像在高精度、快速进行河流水生生境信息提取方面的优势,选取植被覆盖度、河岸开发强度、河流蜿蜒度及河流自然岸线保有率等可以直接或间接通过遥感影像提取的指标建立河流水生物理生境遥感快速评价指标体系。采用层次分析法对所选定的评价指标进行权重确定,进而采用模糊评价法建立河流水生物理生境遥感评价模型,以期快速、准确地反映大区域范围内河流生境状况。最后将该模型应用于辽河干流水生物理生境评估。结果表明,辽河干流水生物理生境质量处于中上等,达到了健康的水准,评价结果比较符合辽河干流水生生境健康现状。

根据近几十年来发表的关于渤海沉积物中Cu元素含量与分布的相关研究结果,编制了渤海表层沉积物中Cu含量分布图,系统分析了渤海表层沉积物中Cu含量在1980S年代和2000年以后的含量分布特征及影响其分布的相关因素,分析结果表明:近几十年来渤海表层沉积物中Cu含量有增加趋势,其分布受河流的输入影响明显,其次还受控于表层沉积物组成特征和区域背景值。

提出一种河道细小线性水体自动识别方法。首先,利用全球30 m ASTER DEM数据,生成流域的水系分布矢量图;然后,以DEM水系分布图作为先验知识,通过空间分析形成信息提取目标区,为后续信息提取提供目标靶区;再次,通过水体光谱指数计算和NDWI全局阈值分割,得到靶区水体分布的初步信息;最后,在水体指数全域分割的基础上,通过局部水体指数物理特征分析、自适应阈值选择和迭代计算,实现局部河道水体精确提取。试验采用ETM＋数据对伊犁河上游的支流河道进行信息提取,结果表明,该方法能够快速准确地完成大流域范围内的河道水系制图,并能够最大限度地降低细小河道水体识别中背景光谱信息混杂的干扰,提高遥感信息提取的针对性和计算的效率。

在地图水系自动综合中，河流选取需要建立对不同河流重要性程度的有效判别。河流汇水区域面积成为反映河流作用空间的关键性量化指标。提出一种等高线簇与河网双要素协同的河流汇水区域提取方法，本方法对河流与等高线的目标集合构建约束Delaunay三角网（CD—TIN）并对三角形分类，针对不同类型的三角形分别采用骨架线提取规则与梯度向量引导的分水线搜索规则提取分水线段，连接形成网络结构并依此计算各河段的汇水区域。试验结果表明，本算法能更准确地提取河流汇水区域，从而为河流综合选取提供有效支持。