季节变化和气象因素对体外受精—胚胎移植结局的影响
这是一篇关于胚胎质量,体外受精-胚胎移植,气象因素,妊娠率,季节变化的论文, 主要内容为背景与目的全世界的流行病学家一致证实了人类自然妊娠率和分娩率的季节性分布,近年的证据显示近赤道地区炎热夏季对精子质量的破坏导致低妊娠率及春季的低出生率。然而,在北部国家,有强烈的季节光照差异,垂体-卵巢轴的活动和妊娠率在黑暗冬季下降。相反地,在这些地区,夏季的妊娠率高峰导致春季的高出生率。这样的季节变化是否同样适用于人类辅助生殖技术? 辅助生殖机构的许多专家坚持关注全年的妊娠率波动,这种波动很难单纯用技术和实验室培养条件解释。在体外受精-胚胎移植(IVF-ET)治疗结局不断提高的同时,实验室以外的相关因素也得以研究。科学家和流行病学家已有报道IVF-ET结局与季节和天气影响相关或不相关,不同气侯的不同地理位置的地区可能引起体外受精结果的差异,有的学者观察到寒冷月份有更好的受精率、胚胎质量和妊娠率,而有的认为并非如此。有关生殖治疗的妊娠率波动与季节变化的关系国内未见文献报道,国外的文献资料也较少,目前为止仅有的几个研究样本量较小且由于使用不同的促排卵方案,不同的环境有不同的气候条件,研究方法不同,结论不一。对季节和气象因素与IVF-ET结局的关系研究对指导临床诊断和治疗具有重要意义。 IVF-ET为研究季节对人类生殖过程的影响提供了相对单一控制的条件,因而,我们回顾性评价四年中我们的IVF-ET人群以澄清影响人类试管内生殖过程的季节性。本研究设计用以评价季节变化和气象因素对体外受精-胚胎移植结局的影响,包括受精率、卵裂率、优质胚胎率、种植率和妊娠率。 方法2004年1月-2007年12月在郑州大学第一附属医院生殖医学中心进行的1679个IVF-ET治疗周期并最终接受胚胎移植的所有患者。采用回顾性队列研究。回顾性研究四年间的所有进行IVF-ET治疗并最终接受胚胎移植的患者。了解受精率、卵裂率、优质胚胎率、种植率和妊娠率的季节变化,及与气温、湿度、气压和日照时间等环境参数的关系。IVF-ET方法采用我中心的常规方法。统计分析使用SPSS软件包,方法包括卡方检验、卡方分割法、多元线性回归和逻辑回归方法。 结果1.受精率与相对湿度呈负相关,且日照时间越长,受精率越高。 2.卵裂率存在季节变化,夏季最低;气温越高,气压越低,卵裂率越差。卵裂率与云量呈负相关。 3.优质胚胎率存在季节变化,冬季最高,春季最低;气温越高,优质胚胎率越差。 4.种植率和妊娠率与年龄呈负相关,且日照时间越长,妊娠率越高。 5.季节变化可能对胚胎质量有影响,因为温度的变化。妊娠率无明显季节性变化,与气象因素无相关性。患者年龄是决定体外受精妊娠率的重要因素。 结论季节变化可能对胚胎质量有影响,因为温度的变化,但未最终影响妊娠率。如果这个研究被肯定,当评价不孕资料和每天的临床实践时,这些季节变化应考虑在内。
花鼠肠道菌群结构的季节变化
这是一篇关于花鼠,肠道菌群,菌群结构,高通量测序,季节变化的论文, 主要内容为花鼠(Tamias sibiricus)是一种啮齿目的小型哺乳动物,有冬眠的习性。其生存环境四季分明,食物资源不尽相同。有研究表明,食物的改变会影响其肠道菌群的变化,所以我们推测花鼠的肠道菌群会根据季节的变化而改变。目前未见有关花鼠肠道菌群的相关研究报道,我们期望通过本研究,了解花鼠肠道菌群的基本结构以及随季节的变化,丰富对花鼠营养生态学的认识。我们于2017年春季、夏季、秋季分别在黑龙江凉水国家级自然保护区采用笼捕法活捕花鼠个体,每个季节捕捉10只,共捕捉30只。在保护区的实验室中收集被捕捉花鼠的粪便样品,收集完成后将花鼠在捕捉地放归。对收集到的粪便样品分别进行16S rRNA高通量测序。根据测序结果,我们首先描述了花鼠肠道菌群的结构,进而分析花鼠肠道菌群随季节的变化,最后得出花鼠肠道菌群的季节变化与食物变化有关的结论。主要研究结果如下:1.所有样品中一共得到3062个OTU,春夏秋三组样品分别得到2894、3425、3384个OTU。在所有样品中一共注释到确定的11个门,21个纲,35个目,75个科,134个属。2.从花鼠肠道菌群结构上来看,厚壁菌门(Firmicutes)、拟杆菌门(Bacteroidetes)、变形菌门(Proteobacteria)是花鼠肠道菌群的主要优势菌门;优势菌科为乳杆菌科(Lactobacillaceae)、肠杆菌科(Enterobacteriaceae)、S24-7菌科;在属水平上,优势菌属是乳酸属(Lactobacillus)。3.不同季节花鼠的肠道菌群结构具有显著差异。在门分类水平,变形菌门在春季到秋季显著增长(df=18,t=-3.369,F=4.127,P=0.003)。在科分类水平,乳杆菌科(Lactobacillaceae)和 S24-7 菌科是春季组的优势菌科,肠杆菌科(Enterobacteriaceae)、S24-7 菌科、乳杆菌科、疣微菌科(Ruminococcaceae)是夏秋季两组的优势菌科。其中,乳杆菌科从春季到夏秋两季显著减少(df=18,t=3.244,F=1.882,P=0.005;df=18,t=2.766,F=1.688,P=0.013)。肠杆菌科从春季到秋季显著增加(df=18,t=-3.400,F=3.739,P=0.003)。在属分类水平,除去所有未被确定的菌属外,优势菌属是乳酸属(Lactobacillus),春季到夏秋两季显著减少(df=18,t=3.244,F=1.882,P=0.005;df=18,t=2.766,F=1.688,P=0.013)。4.α多样性分析得出,夏季花鼠肠道菌群的多样性最高。通过PCA分析得出,秋季组组内相似性最高;通过NMDS分析得出,春夏两组肠道菌群结构更加相似。
兰州近地面大气水汽氢氧稳定同位素组成及其模拟
这是一篇关于水汽同位素,季节变化,定位观测,精度评估,兰州市的论文, 主要内容为水汽是构成水循环的重要组成部分,能够吸收和释放长波辐射,产生温室效应,也可以通过水的相变吸收或释放热量,从而影响地表的温度和湿度变化。伴随着全球变暖,西北地区水循环加速,水分条件发生变化,水汽的来源和传输过程越发受到关注。氢氧稳定同位素作为存在于水体中的天然示踪剂,是刻画水循环的重要工具,尤其是大气水汽中的氢氧稳定同位素可以敏感地记录水分蒸发、运移、凝结等一系列环境信息,借助高分辨率的在线水汽氢氧稳定同位素分析仪可获取时间连续的大气水汽同位素信息。在干旱半干旱气候下,降水相对匮乏,加之强烈的雨滴云下蒸发影响,这使得水汽同位素观测表现出比降水同位素更为明显的优势。本研究选取甘肃省兰州市作为研究地点,于2019年9月到2021年9月利用高分辨率的在线大气水汽氢氧稳定同位素分析仪对近地面大气水汽氢氧稳定同位素开展了连续两年的监测,分析了该地大气水汽同位素的基本特征,构建了大气水汽线,探讨了影响水汽同位素变化的因素。同时利用蒸发皿实验和降水同位素数据分别模拟了实验同期的大气水汽氢氧稳定同位素,并借助实测的大气水汽同位素数据对两种模拟方法的可靠性进行了评估,并探讨了影响模拟结果的相关因素。研究结果显示:(1)兰州近地面大气水汽δ18O和δ2H在两年的观测时段内表现出了夏季富集冬季贫化的变化趋势,d-excess在观测时段内表现出夏季较低而冬季较高的变化特征;根据实测大气水汽δ18O和δ2H,得出兰州近地面大气水汽线方程为δ2H=6.21δ18O-2.09,不同的季节水汽线的斜率会有变化,夏秋季节水汽线斜率要高于冬春季节;大气水汽同位素的变化与气温和相对湿度都有关系,但与气温的相关性更强。(2)基于蒸发皿实验模拟得到的近地面大气水汽同位素组成总体可以反映出实际大气水汽中同位素组成的变化。模拟δ18O的RMSE平均值为4.73‰,MAE的平均值为3.62‰,MBE的平均值为2.00‰;模拟δ2H的RMSE平均值为38.93‰,MAE的平均值为31.56‰,MBE的平均值为31.10‰;相对湿度与模拟残差的相关性较大。蒸发皿实验模拟方法不受天气状况的制约,模拟结果在实验中也保持了一致的可靠性,不仅可以对大气水汽δ18O和δ2H的日均值进行模拟,对于更高时间分辨率的大气水汽δ18O和δ2H也可进行模拟。(3)基于降水同位素数据模拟得到的近地面大气水汽中同位素组成与实际大气水汽中同位素组成变化基本一致。24场降水模拟δ18O的RMSE为3.39‰,MAE为2.90‰,MBE为0.14‰;模拟δ2H的RMSE为26.04‰,MAE为18.26‰,MBE为12.18‰;温度与模拟残差之间的相关性较大。从模拟精度上看,降水模拟方法略高于蒸发皿实验模拟方法,但降水模拟方法受限于降水事件的频次。
基于时空分辨率融合的延河流域植被季节变化分析
这是一篇关于ESTARFM,植被指数,季节变化,时间序列,气象因子的论文, 主要内容为时空分辨率融合技术可以融合不同时间分辨率、空间分辨率的多源遥感卫星影像,从而得到具备高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影像,以满足高时空分辨率下的植被变化监测的需求。时空融合模型目前主要集中用于反射率数据的融合,而通过多光谱波段运算得到的植被指数则与植被的生长状态有着密切的关系。时空分辨率融合技术融合生成的植被指数时间序列数据集,可以长时间上地反映植被生长状况,为植被变化动态监测提供最优数据源。本文选取陕北黄土高原典型丘陵沟壑区的延河流域作为研究区,以Landsat OLI和MODIS09A1反射率合成数据作为数据源,基于ESTARFM算法利用两种融合方案BI(先融合后计算指数)和IB(先计算指数后融合)生成了融合图像。评价了融合结果的精度,并构建六种植被指数的时间序列数据集,在此基础中筛选最优植被指数NDVI,并根据HANTS平滑法重构NDVI时序数据集,构建不同植被类型的季节变化曲线并分析其变化特征,最后结合月平均温度和月累计降水量与不同植被的关系,探讨气象因素对植被生长的影响。(1)基于ESTARFM模型的IB算法的融合结果精度更高。对BI和IB两种融合结果进行精度评价,IB图像能够较好地反映出细小地物和纹理特征,与真实影像更为接近;并与真实图像之间的均值差和标准差均较小,与基于真实图像计算的植被指数的皮尔逊相关系数最高。在空间上,IB融合的植被指数与真实图像的植被指数几乎均为正相关分布,并均通过了显著性T值检验。不同指数的低相关系数主要分布在基期影像云覆盖区,以及受BRDF影响的沟壑区。其中TSAVI指数的空间相关性最高,其正相关性比例达到85.1%,高度正相关性所占比例达到49.1%。通过对比皮尔逊相关性系数,空间相关性系数近一步揭示了融合指数和真实指数图像在空间上的变化。(2)ESTARFM融合得到的NDVI时间序列数据随时间的变化规律体现了不同植被类型的季节变化特征。通过筛选NDVI作为反映研究区植被生长状态的最优指数,基于HANTS平滑法重构了延河流域2015年耕地、林地、灌丛、高覆盖度草地、中低覆盖度草地的NDVI时序数据集。NDVI时间序列数据随时间的变化规律与相应植被类型的生长特点较为一致,能够体现不同植被类型的季节变化特征。其中林地在春季的NDVI增长速率最大,并在夏季的NDVI值最高;高植被覆盖度草地的夏季NDVI值位于林地之下;耕地在秋季,NDVI下降速度最快;灌丛的NDVI曲线与林地较为相似,由于覆盖度的差异,其整体NDVI曲线较低;中低覆盖度草地的时序曲线较为平缓,在所有植被类型中,NDVI曲线最低。(3)基于相关性统计法对不同植被类型的NDVI分别和气温和降水的关系进行分析,结果表明随着气温和降水量的增加,NDVI值也在上升,即NDVI值与当月平均温度和月降水量呈正相关性,同时当月NDVI值和上月气象因子也呈正相关,说明气象因子对植被起着滞后效应。
成都市近50年气候变化特征及其热岛效应研究
这是一篇关于检验分析,转折性变化,季节变化,候温度,城市气候,城市化进程的论文, 主要内容为基于成都市及其所辖13个区(市)县气象站近50年的气温、降水、相对湿度、云量、大雾日数等气象要素资料和成都市城市环境变化相关资料(如城市建成区面积、工业废气排放总量以及人口变化等)，应用高斯九点滤波、年际变化斜率分析、两组样本平均值差异的显著性检验、M-K检验等统计方法，分析研究了成都市近50年气候变化特征。研究结果表明，在20世纪八十年代末九十年代初，成都市气候发生了转折性的变化，出现明显的热岛效应和干旱岛效应，这与成都市的城市化进程有着非常紧密的联系。 成都市气温50年变化表明了成都气候逐渐增暖，在1986年以后成都市年平均气温发生了转折性变化，出现快速持续上升的态势，已达到近53年来的极高值。进一步利用成都市及所辖13个区(市)县1971—2003年33年候平均气温资料分析成都市气温季节变化特征，其结果表明以成都市年平均气温的突变年1996年为界，将33年候平均气温分为两段：1971-1995年(时段1)和1996-2003年(时段2)，时段2气温大于时段1，且春、夏季到来时间相对时段1提前，秋、冬季相对滞后，夏季延长，冬季缩短；这一结果，也证明了成都气候逐渐增暖的事实。
北京南郊区与市区PM2.5中水溶性无机离子季节变化特征研究
这是一篇关于PM2.5,水溶性无机离子,季节变化,传输路径的论文, 主要内容为大气颗粒物会影响大气环境质量、气候和人类健康等。水溶性无机离子作为细颗粒物中的重要组分,其浓度和组分的变化对降水、大气能见度和成云过程都产生影响,甚至涉及跨区域污染等。本研究利用中国科学院大气物理研究所自主研发的大气细颗粒物快速捕集及化学成分在线分析系统(RCFP-IC)对北京南郊区与市区大气PM2.5中的水溶性无机离子进行为期1a的同步观测研究,阐述了南郊区与市区在典型污染事件过程中水溶性无机离子的变化特征,并探讨了南郊区与市区水溶性无机离子的季节变化和影响两区域污染主要因子,从而进一步对生态环境效用的研究奠定基础。该研究结果表明:(1)冬季市区水溶性无机离子总质量浓度:SO42->NH4+>NO3->Cl->K+>Ca2+>NO2->Na+>Mg2+,南郊区水溶性无机离子总质量浓度:SO42->NO3->NH4+>Cl->Ca2+>K+>NO2->Na+>Mg2+,两区域主要的水溶性无机离子为SO42-、NH4+、NO3-及Cl-。在污染过程中,两区域污染源为二次源、土壤风沙尘和建筑扬尘的混合源,影响南郊区污染的气象因子为低温和低混合层高度,以及外来输送的污染物叠加本地源排放污染物,影响市区污染形成的气象因子为低温、低风速、较低混合层高度,以及本地源排放污染物的累积。(2)春季市区水溶性无机离子为SO42->NH4+>NO3->Cl->Ca2+>NO2->K+>Na+>Mg2+,南郊区水溶性无机离子为SO42->NO3->NH4+>Ca2+>Cl->NO2->K+>Na+>Mg2+,两区域主要的水溶性无机离子为SO42-、NH4+、NO3-及Ca2+,在污染过程中,南郊区以局地扬尘占主导,市区以外来沙尘输送占主导。南郊区二次离子浓度增加主要受到偏南高空气团的影响,市区沙尘污染主要受西北低空气团的影响。(3)夏季市区水溶性无机离子为SO42->NH4+>NO3->Ca2+>Cl->NO2->Mg2+>K+>Na+,南郊区水溶性无机离子为SO42->NO3->NH4+>Cl->NO2->Na+>Ca2+>Mg2+>K+,两区域主要的水溶性无机离子为SO42-、NH4+、NO3-及Cl-。在污染过程中,两区域水溶性无机离子浓度的变化取决于SO42-生成量。南郊区和市区污染以移动源为主。南郊区与市区污染受南向污染气团的作用。(4)秋季市区水溶性无机离子为SO42->NH4+>NO3->K+>Cl->Ca2+>NO2->Na+>Mg2+,南郊区水溶性无机离子为SO42->NO3->NH4+>K+>Cl->Ca2+>NO2->Na+>Mg2+,两区域主要的水溶性无机离子为SO42-、NH4+、NO3-及K+。在污染过程中,高湿度、静稳天气遇上缓慢而持续的西南风是污染形成的主要气象因素。影响南郊区污染的主要来源为二次源、扬尘源、生物质燃烧源,且其污染主要受到西南方向的低空污染气团的影响。综上所述,影响南郊区与市区污染的主要气象因子为温度、相对湿度、混合层高度及风速风向,且南向污染气团的作用会加速南郊区污染的形成。
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