摘要：独叶草(Kingdonia uniflora)是我国稀有濒危植物,在其分布区内呈斑块状分布。本研究采用数字影像技术、地理信息系统和数字冠层分析系统对太白山北坡独叶草分布地段林下光资源斑块、林冠结构特征、土壤理化性质进行了分析。结果显示:有独叶草分布的样方中光斑数量、光斑面积及光斑指数值均显著低于无独叶草分布的样方;有、无独叶草样方上层林冠结构差异显著,有独叶草分布地段的冠层散射透过系数、直射透过系数和林冠空隙面积均显著小于无独叶草分布地段,而叶面积指数与之相反;两类样方土壤理化性质均无显著差异。因此,推测在太白山北坡林下光斑可能是决定独叶草斑块状分布的主导因子之一。

摘要：针对自适应粒子群FastSLAM算法的特点,设计了一种改进的FastSLAM算法。采用动态种群分布策略来改善粒子分布,并且引入动态双变异算子,将它应用到无人车的FastSLAM算法中,形成一种基于动态种群分布双变异优化算法的FastSLAM算法。通过对粒子种群的实时状态估计来“增减”粒子,并根据大概率的最差适应度变异对惰性粒子重新初始化,增加搜索空间,增加粒子多样性的同时有利于算法的全局收敛。小概率的最优适应度变异加强最优解附近范围的搜索性能,增加种群多样性,使算法有效跳出局部极值。最后在MATLAB仿真平台通过测试函数确定参数并将FastSLAM算法、基于自适应粒子群优化的FastSLAM算法和改进后的算法以无人车的路径偏差和运行时长两个参考量进行了对比,实验结果表明:基于动态种群分布的双变异优化FastSLAM算法在估计精度、搜索性能和运算效率方面在无人车的实际运用中都较为优秀。

摘要：种群扩散格局是研究种群扩散规律和机制的关键信息,也是制定物种保护对策的重要基础。大型动物种群扩散格局研究方法为扩散生态学研究的薄弱领域,并制约扩散生态学的发展。以秦岭大熊猫为研究对象,根据2000年以来的种群调查数据,基于大熊猫领域的特性,利用GIS的扩展区分析功能和景观分析方法研究了大熊猫种群分布区及动态;基于聚集的特性,利用GIS的核密度分析功能对大熊猫种群多度和聚集状况及空间变化进行了分析。发现2012年的秦岭大熊猫种群分布区较2000年增加5.5%(即15307.8hm^2),高密度种群聚集区从2处变成1处,种群聚集程度进一步增加、聚集格局的完整性大大提升,尤以中密度聚集区增长最显著,种群格局呈明显的分布区扩张、聚集度增加的态势。表明基于物种的生物学特性,立足于种群分布和多度格局变化,通过长期调查和监测可以有效掌握物种的种群扩散格局;大型动物可根据其生物学特性探索可行的方法与量化种群扩散的参数来研究其扩散格局,从而促进大型动物种群扩散研究的开展。

摘要：2018年8月和12月,在长江南京以下12.5 m深水航道整治二期工程所涉及四个航道(仪征、和畅洲、口岸直和福姜沙)周边渔民社区,针对航道整治工程对长江江豚分布的影响,开展了渔民问卷调查。共计调查了以码头和渔港为主的22个地点,回收240份有效问卷。采用统计学方法,分析了渔民的主要作业类型和作业区域、渔获物情况,以及作业过程中目击江豚的区域和数量等;结合工程点的地理信息系统(GIS)数据,分析了长江江豚在四个水道施工前后的分布变化情况。结果表明,航道整治过程中长江江豚有避开部分施工水域的行为,但在整治工程结束后,江豚又逐渐返回;在栖息地选择上,长江江豚有向非施工水域扩散的趋势。建议通过优化工程设计和改进施工方式等措施,减缓航道工程施工对相关水域鱼类和长江江豚的扰动,以避免长江江豚自然栖息地质量下降,甚至丧失。

摘要：为了尽可能多地求得多峰函数的全部最优解,提出了基于均匀设计的免疫克隆多峰函数优化。算法采用均匀设计初始化种群,保证初始抗体群体分布的均匀性和多样性。采用Larmark学习策略对群体进行局部搜索,以增强算法的收敛速度和搜索精度。在免疫克隆参数设置上,将参数设定问题描述成多因素多水平的均匀设计问题,减少设置参数所需的实验次数。实验结果表明,该算法寻优能力较强。

摘要：在查阅相关资料和走访的基础上实地调查了晋安区重点保护野生植物资源及分布现状,结果显示晋安区共有重点保护野生植物15种,隶属9科13属,其中国家一级重点保护植物2种,国家二级重点保护植物有8种,福建省第一批地方重点保护珍贵树木物种5种。共记录到重点保护野生植物1923株,其中幼树114株、幼苗6株,分布区共78处,总面积51.5483 hm^2。晋安区重点保护野生植物起源古老,年龄结构不平衡,自我更新能力差,亟需加强栖息地保护和人工干预种群复壮。