基于分类距离—环境协变量回归模型的土壤数字化制图研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    40971128
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    45.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0709.基础土壤学
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

以河南省封丘县为研究区,基于现有常规土壤调查信息与补充调查数据,应用模糊逻辑算法对观测点土壤剖面实施数值化连续分类,获取土壤观测剖面与中心土壤类型之间的分类距离;以高分辨率DEM、Spot卫星遥感、土地利用现状图为主要数据提取环境辅助信息、遴选环境协变量并进行栅格化、标准化处理;对土壤分类距离-环境协变量关系实施多元回归模拟,在区域尺度上建立scorpan土壤预测方程和空间土壤信息推绎系统,预测未观测区域土壤与中心土壤类型之间的空间趋势性分类距离,计算随机距离残差并进行插值预测,对预测结果实施制图表达,完成包括研究区土壤类型分布图、单一中心土壤类型分布图、土壤最大隶属度空间分布图等在内的一系列D3级数字化土壤图,并对制图输出结果进行实地勘测检验。

结项摘要

本结题报告中包括以下内容:① 基于研究区获得土壤发生学基础信息,应用两种模糊c-均值算法模型即Fuzzy 3.0模型和OSACA土体分类系统,对观测土壤剖面实施了数值化分类,并对两种的工作原理、数据要求、参数设置以及算法输出结果的数据特征和在土壤空间预测适用性特点进行了分析对比;② 获取以地形特征为主的环境协变量信息并构建数据库,在土壤分类距离空间自相关性分析的基础上,构建土壤分类距离—环境协变量空间回归模型,实施土壤分类距离空间预测并实现研究区25m分辨率数字化土壤制图;③ 数值化土壤分类及土壤空间预测输出结果显示,普通简育干润雏形土潘店系、普通简育干润雏形土应举系、普通底锈干润雏形土、普通人为淤积新成土和弱盐灌於干润雏形土为研究区分布的主要土壤类型,其中普通底锈干润雏形土分布面积最大、弱盐灌於干润雏形土次之,分别占研究区总面积的36%和24%,结合环境协变量信息,对研究区土壤空间分布模式进行了发生学解释;④ 分别构建了随机模型(普通克里格插值、IDW插值)、确定性模型(土壤—景观推理模型)和混合模型(分类距离—环境协变量空间回归模型)实施土壤分类距离空间预测,并对预测输出结果精度和数字化土壤制图效果进行对比研究,结果表明,混合模型是本区土壤土壤空间预测和数字化制图的最佳选择;⑤ 作为本项目计划外研究内容,尝试构建研究区以土壤转换函数为主要形式的土壤属性推绎模型并取得了较为理想的结果,在实施野外土壤调查和典型土壤剖面采样观测过程中,创建了土壤整段标本的采集制作工艺和技术规范。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于GIS和RS的淅川县丹江口流域土壤侵蚀评价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋轩;马永力;赵彦锋;寇长林;陈杰
  • 通讯作者:
    陈杰
模糊集理论在土壤剖面质地构型中的应用——以河南省封丘冲积平原区土壤为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    土壤学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    檀满枝;密术晓;李开丽;史学正;陈杰
  • 通讯作者:
    陈杰
不同采样尺度下土壤图和Kriging法的空间估值精度比较——以砂姜黑土典型地区的研究为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    土壤通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵彦锋;陈杰;齐力;宋轩;万红友
  • 通讯作者:
    万红友
土壤速效钾空间模拟的技术方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    土壤通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘继红;程道全;陈杰
  • 通讯作者:
    陈杰
景观复杂地区土壤有机质变异的多尺度特征——以河南省登封市土壤为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    土壤通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    巫振富;赵彦锋;申朓;宋轩;万红友;陈杰
  • 通讯作者:
    陈杰

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  • 通讯作者:
    陈跃文

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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