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1.
地理空间新论   总被引:1,自引:0,他引:1  
从地理场的角度分析探讨了地理空间及其联系密切的区位、地理距离等概念的实质认为地理空间就是地理场的空域性质.地理距离随着地理空间的性质变化而发生变化.区位是地理空间的细胞。  相似文献
2.
中国南部沿海条纹斑竹鲨遗传多样性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用随机引物扩增多态性DNA(RAPD)技术分析了中国南部沿海闽东(MD)、闽南(MN)、粤西(YX)3个条纹斑竹鲨地理群体遗传多样性和遗传结构.结果表明,34个随机引物在这3个群体中共检测出316个位点,各群体检测出的位点数分别为308、308、303,其中多态位点数分别为49、52、42,多态位点比例分别为15.90%、16.88%、13.86%.3个群体的Shannon多样性指数分别为0.099 8、0.105 5、0.093 6;表明条纹斑竹鲨群体的遗传多样性水平较低.遗传距离和UPGMA聚类分析结果显示条纹斑竹鲨的基因交流模式属于沿海岸线的距离隔离模式,遗传差异大小与地理距离远近相关.进行分子方差分析(AMOVA)得到遗传变异固定指数(FST=0.044 04,p<0.05),显示大部分变异(95.60%)发生在群体内部,群体间变异较小(4.40%).  相似文献
3.
青藏高原东缘克隆植物珠芽蓼的RAPD遗传多样性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以青藏高原分布广泛的克隆植物珠芽蓼(Polygonum viviparum)为研究材料,采用RAPD技术分析了珠芽蓼在不同海拔下7个自然种群的遗传多样性.通过贝叶斯法估测了种群的遗传分化程度,同时与其它算法(Nei遗传分化系数GST等)作以比较.13条随机引物共扩增出117条带,多态性位点PPL为84,多态位点比率PPL为71.79%,但种群水平平均多态位点比率仅为32.60%.求出θ B(Hickory)=0.602 3,同种群间基因分化系数GST=0.575 3较为接近,种群间基因分化大于种群内基因分化.AMOVA分析显示,在全部变异中,66.59%的遗传变异存在于种群间,33.41%的遗传变异存在于种群内.用POPGENE 32软件分析表明,珠芽蓼具有较高的遗传多样性,种群总的Nei's基因多样性为0.289 1,总的Shannon信息多样性指数为0.420 7,但各种群内遗传多样性水平则较低.种群内平均Nei's基因多样性为0.122 7,平均Shannon信息指数为0.180 4;基因流Nm=0.369 1,种群的基因交流很少.UPGMA聚类分析结果显示,7个种群中P1和P2先聚类,P5、P6, P4、P7分别聚在一起,最后与P3合为一支.相关性结果表明,遗传距离与海拔梯度、地理距离均相关不显著.  相似文献
4.
采用CAIDA提供的海量数据样本,主要针对网络中的瓶颈时延行为特征进行分析.首先针对路径中的关键时延进行统计分析,发现超过80%的路径中产生了瓶颈时延,进一步对瓶颈时延量化分析得出,由于瓶颈时延的存在导致网络直径相差不大的路径,其网络时延相差悬殊;接着将网络时延和瓶颈时延两端的IP地址在地理位置上的分布特征进行统计,发现二者的地理分布特征有较大差别;最后研究分析了产生瓶颈时延的原因,得出在远距离范围内,传播时延是导致瓶颈时延最重要的因素,而在近距离范围内,排队时延是导致瓶颈时延最重要的因素.  相似文献
5.
我国的技术水平相对比较落后,要实现经济的创新驱动,不仅需要加强国内自主创新,还需要保持同先进技术国家的信息流动顺畅,以及国家内部不同区域之间技术扩散的顺畅,实现外部引进、消化、吸收和再创新。作为研究技术扩散的重要视角,技术空间扩散理论对加速我国自主创新模式的转变和促进区域协调发展具有重要的启示。  相似文献
6.
本文利用节点效率来评估网络节点的重要性,通过对比随机攻击和蓄意攻击两种攻击方式下网络能够承受的打击次数来衡量网络功能的鲁棒性。计算机模拟表明:节点效率分布和度分布基本一致。在一定攻击策略下,节点效率指标和度指标相当,和随机攻击相比具有较大的优越性。在本文研究的模型下,当a=1,A〉30时所生成的网络更接近真实网络。  相似文献
7.
高校创新产出水平关系我国创新型国家的建设。基于36所“985工程”院校及我国省级数据,构建地理距离矩阵和社会距离矩阵,运用空间误差面板模型,对知识溢出通过地理距离和社会距离两个渠道影响高校创新产出的内在机制进行量化实证研究。研究发现:高校与区域外主体的地理邻近性越高,其他高校对目标高校的知识溢出就越大,目标高校的授权发明专利量就越多;高校与区域外主体的社会邻近性越高,其他高校对目标高校的知识溢出就越大,高校的授权发明专利和发表论文数量都更多。鼓励和促进各地区科研人员之间的交流与合作,通过社会关系网络收获知识的外部性,将提升高校乃至整个国家的创新能力和成果。  相似文献
8.
采用CAIDA提供的海量数据样本,主要针对网络中的瓶颈时延行为特征进行分析.首先针对路径中的关键时延进行统计分析,发现超过80%的路径中产生了瓶颈时延,进一步对瓶颈时延量化分析得出,由于瓶颈时延的存在导致网络直径相差不大的路径,其网络时延相差悬殊;接着将网络时延和瓶颈时延两端的IP地址在地理位置上的分布特征进行统计,发现二者的地理分布特征有较大差别;最后研究分析了产生瓶颈时延的原因,得出在远距离范围内,传播时延是导致瓶颈时延最重要的因素,而在近距离范围内,排队时延是导致瓶颈时延最重要的因素.  相似文献
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