明晰生态系统服务供需的匹配程度和权衡/协同关系,对科学划分生态管理分区和城市的可持续发展具有重要意义.本研究基于多源数据,以街道为尺度单元量化了太原市生态系统服务供给及需求量,借助Getis-Ord Gi*工具和相关性分析方法探究了 6种生态系统服务供需比冷热点区域及供需间的权衡/协同关系,并根据自然资源特征及社会经济情况提出了生态管理分区及管控建议.结果表明:太原市生态系统服务供需分布具有空间分异性,在供给方面,固碳量、空气净化、热环境调节、休闲服务在东西部较高,土壤保持西部较高,产水服务南部较高;在需求方面,固碳量、热环境调节、产水和休闲服务呈现出中部及东南部高、四周低的特点,空气净化需求南部和北部较高,土壤保持需求西部较高.生态系统服务供需不匹配特征明显,6种服务供需风险等级总体呈现由汾河向东西两山递减的规律.供给方面,产水服务与其他5种服务呈现为权衡关系;需求方面,空气净化和土壤保持与其他4种服务呈现为权衡关系.本研究提出了"保护优先-调控为主-协同治理"的分区框架,将研究区分为3个一级分区和8个二级分区,并提出了差异化管护策略.本研究可为平衡生态系统服务供需关系、促进城市可持续发展提供参考.

研究都市圈生态系统服务权衡协同关系对城镇空间扩张的响应,对区域城镇空间格局优化和高质量发展具有重要意义.本研究以广佛都市圈为研究区域,基于2000-2020年土地利用数据及自然生态环境等相关数据,选取景观格局指数测度城镇空间的规模、分布、形态维度的扩张特征,利用InVEST模型计算降温服务、生境质量、自然游憩和水源涵养4项主要生态系统服务,采用耦合协调度模型量化多元生态系统服务间的权衡协同关系,并通过多尺度地理加权回归模型探究其对城镇空间多维扩张的响应.结果表明:2000-2020年,广佛都市圈城镇用地规模持续增加,且2010-2020年间的增速加快,中心区城镇用地平均斑块面积增加和东北部小斑块的城镇用地增加,都市圈由"双中心"向"单中心"演化.广佛都市圈城镇用地斑块间距离较小,分布较为紧凑,新增城镇用地间距离较小,但近年来逐渐增大.城镇用地斑块形态整体较规整,复杂度较小,新增城镇用地的形态复杂度逐渐增加.广佛都市圈生态系统服务权衡协同关系变动较为剧烈,协同关系减少,权衡关系增加,且极度权衡关系逐渐占主导地位.广佛都市圈生态系统服务协同对城镇用地规模变化的响应最剧烈且具有空间异质性,对城镇用地分布和形态变化的响应存在阶段性差异.

土壤线虫是地下生态系统的重要组成部分,关注其群落分布、组成结构、生态功能及其与周围环境互作机制的线虫生态学研究,一直是土壤生物学研究的热点.本文系统介绍了 土壤线虫多样性高和食性多样的特点,阐述了土壤线虫作为指示生物和模式生物的优点,及其在生物防治、生态系统功能和土壤健康表征上的作用.回顾了近年来国内在土壤线虫生态学方面的研究进展,包括分子生物学鉴定方法、对全球变化的响应、食物网结构功能、地上地下多样性关系和大尺度多样性格局等.探讨了土壤线虫生态学的发展趋势,重点评述了采用高通量测序技术进行线虫分类和定量研究的前景,建立通用分析平台推广土壤线虫研究的必要性,以及加强大尺度土壤线虫调查的重要性.

稻田是甲烷(CH4)的重要排放源之一,其对全球气候变化有着重要影响.大气CO2浓度升高(e[CO2])对稻田生态系统碳循环具有重要作用,阐明e[CO2]对稻田CH4排放及相关微生物过程的影响对稻田生态系统的固碳和减排具有重要意义.本文综述了 e[CO2]对稻田CH4排放及碳循环相关功能微生物活性、丰度、群落组成和多样性的影响,梳理了 e[CO2]背景下不同微生物过程在稻田CH4减排中的作用及其主要环境影响因素.总体而言,不同e[CO2]平台类型、熏蒸年限、浓度梯度以及增加方式均对稻田CH4排放有着一定影响.e[CO2]促进了稻田CH4排放,但会随着CO2熏蒸年限的增加而逐渐降低,这说明稻田CH4排放相关微生物对e[CO2]具有一定适应性;e[CO2]对稻田CH4排放的促进作用呈先减弱后增强的趋势;骤增处理可能会高估稻田CH4排放.e[CO2]对相关微生物过程的影响主要表现为:e[CO2]提高了产甲烷菌、甲烷好氧氧化菌和厌氧氧化菌活性及主要功能微生物丰度;e[CO2]使甲烷氧化菌群落组成和多样性发生显著改变,但对产甲烷菌和甲烷厌氧氧化菌群落组成和多样性影响不大.最后,本文对未来相关的研究方向进行了展望:1)可综合探究e[CO2]对稻田CH4排放及产甲烷过程、甲烷好氧和厌氧氧化过程的影响,以更好地揭示气候变化对稻田CH4排放的机理;2)应在长期条件下探究e[CO2]对稻田CH4排放及相关微生物过程的影响机制,结果将更为真实、准确;3)需进行多尺度(时间和空间)、多要素(CO2浓度、温度、大气氮沉降和水分管理措施)以及多方法(观测、数据与模型相结合)等综合研究,以有效降低未来气候变化情景下稻田CH4排放及相关微生物过程对e[CO2]响应评估的不确定性.

本研究依托国家林草局六盘山森林生态定位站,于2019年生长季(5月17日—10月12日)对香水河小流域华北落叶松人工林树干液流进行连续观测,并同步监测气象条件与土壤环境(土壤温度和土壤水分),分析不同天气下华北落叶松树干液流的综合环境响应.结果表明:在日尺度上,华北落叶松树干液流速率呈先升后降的变化趋势,液流速率大小表现为:晴天＞阴天＞雨天;树干液流速率在晴天呈单峰变化趋势,在阴、雨天均呈多峰变化趋势.晴天的液流启动时间和峰值时间早于阴、雨天,持续时间多于阴、雨天.不同天气树干液流的主导因子存在明显差异,饱和水汽压差是晴天和阴天树干液流的主导因子,其贡献率分别为31.1％和27.4％,而雨天液流的主导因子为太阳辐射,贡献率为40.1％.主成分分析表明,晴天树干液流的综合影响因子为水热复合因子(大气温度、土壤温度、土壤体积含水量)、水汽蒸腾因子(相对湿度、饱和水汽压差)和辐射因子(太阳辐射);阴、雨天树干液流的综合影响因子为蒸腾驱动因子(相对湿度、太阳辐射、饱和水汽压差)、综合热量因子(大气温度、土壤温度)和土壤水分因子(土壤体积含水量).晴天液流分别滞后于水热复合因子、水汽蒸腾因子和辐射因子110、80和70 min到达峰值;阴天和雨天液流分别提前于蒸腾驱动因子、综合热量因子和土壤水分因子10、20、30 min和140、60、150 min到达峰值.

作物的茎秆由细胞-组织-器官等多尺度结构构成,维管束是茎秆的主要机械支持组织,细胞是最基本的力学承载单元,细胞的力学性能取决于细胞壁的力学性能和细胞的形态结构.细胞壁的结构特征(微纤丝角、晶体尺寸等)逐级影响到细胞、维管束和茎秆的力学性能,对细胞壁结构特征的研究可以为培育抗倒伏性状良好的品种提供参考.本文以甘蔗(Sac-charum officinarum)品种'桂糖49号'为研究对象,采用X射线衍射技术检测甘蔗茎秆维管束厚壁细胞壁微纤丝角,分析微纤丝角和晶体尺寸对甘蔗茎秆维管束力学性能的影响,以揭示甘蔗超微结构与宏观力学性能之间的内在关系.研究结果表明,在茎秆横断面上,从蔗皮到蔗芯厚壁细胞的细胞壁微纤丝角呈增大的趋势;沿茎秆纵向从基部、中部到梢部的厚壁细胞的细胞壁微纤丝角的变化不明显.茎秆单根维管束的拉伸弹性模量与微纤丝角呈负相关,相关系数r=-0.655;与纤维素晶体尺寸呈正相关,相关系数r=0.604.单根维管束的拉伸强度差异的43％是由微纤丝角引起的.

我国公立医院分院区建设与管理的政策制度体系正逐步建立,利益方的相互博弈影响政策执行的效果.在政策执行过程中存在国家与地方卫生健康部门政策落实尺度不一、城市发展外部要求与医院自身建设目标存在偏差、一院多区一体化管理同质化发展知易行难等问题.基于公共政策执行博弈理论,从政策执行中遇到的问题入手,对分院区政策的影响因素与执行中遇到的焦点问题进行分析,针对卫生健康行政部门及公立医院提出管理建议.

针对糖尿病视网膜病变(DR)分割任务中病变区域多尺度特征难以学习、边界模糊等问题,提出一种改进的U型多病变分割模型DDAPNet.首先,对DR图像进行Patch处理,使模型更好地捕捉病变的局部特征;其次在主干特征提取后引入重新设计的密集空洞注意力金字塔(DDAP)模块,扩大感受野,解决病变边界模糊问题;同时采用金字塔切分注意力进行特征增强,然后将二者进行特征融合;最后在跳跃连接中嵌入改进的残差注意力模块,降低浅层冗余信息的干扰.在数据集和医院真实数据集上进行联合验证,实验结果表明,相较于基础模型,DDAPNet模型对微动脉瘤、出血点、软渗出DDR物和硬渗出物的分割在Dice系数上分别提高了4.31%、2.52%、3.39%、4.29%,在mIoU上分别提高了1.80%、2.24%、4.28%、1.98%.该模型对病灶边缘的分割更为连续和平滑,有效提升了软渗出物等视网膜病变的分割性能.

目的 青少年特发性脊柱侧弯(adolescent idiopathic scoliosis,AIS)是危害青少年健康的常见疾病之一.临床上,X线图像Cobb角测量法是评估患者脊柱侧凸严重程度的"金标准".由于X线图像中肋骨和骨盆阴影重叠以及椎骨形态差异等因素影响,人工测量在寻找关键点时步骤复杂且耗时长,快速且准确的Cobb角自动测量方法具有重要临床应用价值.现有深度学习方法中基于分割的方法易受图像质量影响;基于关键点检测方法过于关注局部特征提取导致定位不准确等问题.为此,本文提出了一种以椎骨为中心的标志点检测方法,来实现脊柱侧弯Cobb角自动估计算法.方法 构建一种基于融合多尺度和注意力机制M型椎骨检测网络(multi-scale attention M-shaped network,MSAM-Net).首先,使用多尺度金字塔拆分注意力(multi-scale pyramids squeeze attention,MPSA)模块和注意力特征融合(attentional feature fusion,AFF)模块提取椎骨特征和上下文信息,然后,根据椎体中心和角偏移量定位4个角标志点,以在脊柱侧弯评估任务中提高椎骨标志点检测的性能,进而实现近胸段、主胸段和胸腰段曲线的Cobb角估计.结果 为了评估Cobb角估计与真实侧弯角度之间的偏差程度,本研究算法基于AASCE MICCAI 2019挑战赛数据集,使用4种指标对Cobb角精度进行评估,分别是对称平均绝对百分比误差(symmetric mean absolute percentage error,SMAPE)、欧氏距离(Euclidean distance,ED)、曼哈顿距离(Manhattan distance,MD)和切比雪夫距离(Chebyshev distance,CD).测试得到SMAPE为9.39％,ED为4.18;MD为5.92;CD为5.34.与基于分割和检测的5种深度学习方法进行对比,实现更好的Cobb角测量结果.结论 本研究可以准确识别和定位X线图像中椎骨,帮助医生测量AIS患者的Cobb角,为临床AIS诊断、手术计划和脊柱健康分析提供决策支持.

提出一种改进的U-Net模型(CAMU-Net),以达到精准分割视网膜血管的目的.CAMU-Net模型通过添加残差增强模块来提取区域特征中的重要信息,增强模型对区域特征的了解;通过添加特征细化模块来促进特征的提取,提高新模型的全局特征收集能力;通过添加通道注意力机制模块来捕捉图像特征,精确分割结果;通过引入多尺度特征融合结构来提升模型感知目标边界等细节的能力.在DRIVE数据集上进行消融实验,得出各模块的实际效果,验证各模块对于本模型视网膜血管分割各方面提升的作用;在DRIVE和STARE数据集上和其他主流网络模型进行对比分析,结果表明CAMU-Net模型优于其他模型.