采集 2021 年生长季和非生长季新安江源区常绿针叶林土壤-植物-大气多源水样进行氢氧稳定同位素测试,分析不同来源水分同位素组成(δ18O和δ2 H)的差异及变化特征,评估不同季节多水源采样方案(植物不同部位、土壤不同深度)对蒸散发组分区分的影响程度,进而优化我国南方湿润区森林生态系统蒸散组分区分的氢氧稳定同位素采样方案.结果显示:多源水δ18O和δ2H在土壤-植物的水分传输过程中逐渐富集,非生长季较生长季更为富集.植物各部位水分的动力学分馏强度随着同位素不断富集而逐渐增大.河道水与山泉水同位素组成分布较为接近,大气水汽相较于其他水源明显最为贫化.土壤水同位素组成垂向分布主要呈现三种不同的规律:随深度增加而减小、先增大后减小或先减小后增大.浅层土壤水同位素组成变化范围大于深层土壤水,拐点位于 50-90 cm.由植物各部位与土壤的水同位素组成分布特征及其差异可知符合同位素稳态假设的杉木最佳取样部位为韧皮部.比较基于不同深度土壤蒸发水汽同位素组成δE计算得出的T/ET(蒸腾与蒸散发比率),发现生长季T/ET整体变化量为13.46%,低于非生长季21.42%.即土壤取样深度的变化在相对干冷条件下对T/ET的影响较大,推断出适宜杉木林的土壤取样深度约为 20-30 cm.研究成果可为湿润区半湿润区蒸散发组分区分同位素采样方案设计、蒸散发估算模型构建提供科学依据,并为生态系统蒸散发组分分割、植物蒸腾水分溯源研究奠定有效基础.

目的 建立基于多参数MRI (mpMRI)和影像组学特征的机器学习模型,评价其诊断临床显著性前列腺癌(CSPC)的价值.方法 结合纹理分析、MR动态增强定量分析、前列腺影像报告与数据系统(PI-RADS)评分和部分临床资料建立Logistic回归(LR)、逐步回归(SR)、经典决策树(cDT)、条件推断树(CIT)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)模型,运用ROC曲线和决策曲线分析法(DCA)评价上述模型和变量的重要性.结果 验证组中RF模型诊断CSPC的AUC大于SVM、cDT、SR模型(P均＜0.05),RF模型与LR、CIT模型诊断CSPC的AUC差异无统计学意义(P均＞0.05),其余各模型间诊断CSPC的AUC差异无统计学意义(P均＞0.05).概率阈值为16％～91％时,RF模型的净获益最大,优于其他模型;概率阈值为23％～91％时,SVM模型的净获益仅次于RF模型而优于其他模型.前列腺特异性抗原密度(PSAD)和部分纹理分析参数的重要性较高.结论 RF模型诊断CSPC优于其他模型,SVM模型次之.PSAD和纹理分析相关参数诊断CSPC的重要性高于PI-RADS评分和动态增强MRI定量参数.

目的 探讨条件推断森林在生存分析中的应用与优势.方法 通过模拟研究和实例应用比较比例风险模型、加速失效时间模型、随机生存森林、条件推断森林4种方法的预测能力,用Brier score进行评价.结果 模拟研究显示两类森林模型比其他2种回归模型预测更准确稳定,其中条件推断森林在数据存在多分类变量、共线性、交互作用等情况下预测效果优于其余3种模型,且在大样本、高删失率数据中更容易体现该优势;实例说明条件推断森林预测效果最优.结论 条件推断森林可用于生存分析,且当存在多分类变量、共线性、交互作用时,与其他常见生存分析方法相比,具有更高的准确性和稳定性.

研究青海云杉(Picea crassifolia)种群不同发育阶段的空间分布格局及其关联性,能揭示其种群的发展规律,推断其潜在的生态学过程或影响机制,进而为该种群的配置、种植和森林的经营与管理等提供指导.该研究基于祁连山大野口流域10.2 hm2青海云杉动态监测样地调查资料,分析了青海云杉群落的物种组成和径级结构,并采用点格局方法,通过单变量成对相关函数和双变量成对相关函数对不同年龄阶段青海云杉种群的空间分布格局及其空间关联性进行分析.结果 表明:(1)青海云杉种群的径级结构呈倒“J”型分布,属增长型种群,种群自然更新状况良好.(2)青海云杉种群4个径级的个体在小尺度上呈聚集分布,但随着空间尺度的增大,聚集强度逐渐减弱,趋向随机分布;较小径级的个体常呈聚集分布,而随着径级增大,也趋向于随机分布.(3)青海云杉大树个体在小尺度(＜4 m)范围内与其他径级个体都呈负关联,随着尺度的增加,大树与幼树表现出正关联且关联性随尺度的增加而减弱,而与小树、中树则表现为无关联或者微弱的负关联;径级相近的个体空间关联性为正关联或无关联,随着个体径级间差距增大,空间关联性转变为无关联或负关联.研究表明,祁连山大野口流域青海云杉种群的分布格局及其关联性随空间尺度和发育阶段而变化,这是由种群自身的生物生态学特性、种内种间关系以及环境条件共同作用的结果.

气候变暖引起干旱事件发生频率和强度增加,由此导致全球部分森林出现衰退和死亡的现象已被广泛报道.然而由于不同地区森林对水分亏缺适应性不同,需要从区域尺度对森林适应干旱事件的特征进行详细研究.在中国东北的森林地区中,大兴安岭在过去几十年中变暖速度最快.以落叶松为主的大兴安岭森林,作为中国唯一的北方森林,具有重要的生态意义.尤其是在全球变暖极大地影响水条件的情况下,了解其对缺水的适应非常重要.通过树木年轮学方法分析比较不同纬度(47°17'—51°17'N)兴安落叶松(Larix gmelinii)径向生长变化率和树木生长对极端干旱的适应性特征(抵抗力(Rt)、恢复力(Rc)和恢复弹力(Rs)).结果表明:不同纬度兴安落叶松对干旱的应对策略呈现共同特征表现为:(1)研究区不同纬度的兴安落叶松生长均与当年生长季 7 和 8 月PDSI显著正相关(P<0.05);(2)大径级树木对干旱的抵抗力和恢复弹力更低,对干旱的适应能力更弱.不同纬度兴安落叶松对干旱的应对策略呈现差异性表现:(1)兴安落叶松对干旱的抵抗力和恢复弹力随纬度升高而降低,恢复力随纬度升高而增加;(2)研究区范围内较高纬度的兴安落叶松对干旱的适应能力较弱导致出现生长衰退的频率和强度最高,处于中间、较低纬度地区兴安落叶松对干旱的适应能力较强出现生长衰退较少.基于这些结果,我们可以推断,在一年中的快速生长期,落叶松的径向生长对缺水更为敏感,某些生物因素对调节适应很重要.气候条件影响适应性:在高纬度或高海拔地区,当干旱发生时,可能更易使得落叶松径向生长下降.我们可以预测,当缺水伴随着温度升高时,落叶松的适应性可能会增强,但随着水分条件的持续变化,干旱强度或频率的进一步增加可能会使结果复杂化.