导读虹吸现象虹吸是一种流体力学现象，可以不借助泵而抽吸液体。处于较高位置的液体充满一根倒U形的管状结构（称为虹吸管）之后，开口于更低的位置。这种结构下，管子两端的液体压...

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虹吸现象

虹吸现象

虹吸是一种流体力学现象，可以不借助泵而抽吸液体。处于较高位置的液体充满一根倒U形的管状结构（称为虹吸管）之后，开口于更低的位置。这种结构下，管子两端的液体压强差能够推动液体越过最高点，向另一端排放。主要是由万有引力让虹吸管作用，2010年5月澳洲昆士兰科技大学休斯博士（Dr Stephen Hughes）说：“是由重力让虹吸管内的液体由上端往下端流动，借由较长且朝下的那一端，将较短上端那一边的水往上引出再流到下端。”

在虹吸管的上端开口处，向管内的压强为上端水受到重力往管口浸入位置处推挤所形成的容器液压；向外的压强则为上坡段液柱产生的压强。前者大于后者时，液体被从上端容器推进管口流到下端容器，形成虹吸。上坡高度增加，管口向外的压强也增加；到与重力产生之容器液压平衡的时候，虹吸管的最高处会产生部分真空，进一步导致液柱坍塌，虹吸现象停止。另外，如果虹吸管两端容器液面达到相等，虹吸现象也会停止。

虹吸现象是什么原理啊？

虹吸现象是液态分子间引力与位能差所造成的，即利用水柱压力差，使水上升后再流到低处。由於管口水面承受不同的大气压力，水会由压力大的一边流向压力小的一边，直到两边的大气压力相等，容器内的水面变成相同的高度，水就会停止流动。利用虹吸现象很快就可将容器内的水抽出。

虹吸管是人类的一种古老发明，早再公元前1世纪，就有人造出了一种奇特的虹吸管。

事实上，虹吸作用并不完全是由大气压力所产生的，在真空里也能产生虹吸现象。使液体向上升的力是液体间分子的内聚力。在发生虹吸现象时，由於管内往外流的液体比流入管子内的液体多，两边的重力不平衡，所以液体就会继续沿一个方向流动。在液体流入管子里，越往上压力就越低。如果液体上升的管子很高，压力会降低到使管内产生气泡（由空气或其他成分的气体构成），虹吸管的作用高度就是由气泡的生成而决定的。因为气泡会使液体断开，气泡两端的气体分子之间的作用力减至0，从而破坏了虹吸作用，因此管子一定要装满水。在正常的大气压下，虹吸管的作用比在真空时好，因为两边管口上所受到的大气压提高了整个虹吸管内部的压力。

应用实例：把充满水的胶管一端插入水中，另一端垂在盛水的容器之外，而且，出水口要低于水面。这样，水就会从容器顺着胶管流出。

虹吸现象是什么原理

虹吸(siphon)是一种流体力学现象，可以不借助泵而抽吸液体。处于较高位置的液体充满一根倒U形的管状结构（称为虹吸管）之后，开口于更低的位置。这种结构下，管子两端的液体压强差能够推动液体越过最高点，向另一端排放，主要是由万有引力让虹吸管作用。

2010年5月澳洲昆士兰科技大学休斯博士（Dr Stephen Hughes）说：“是由重力让虹吸管内的液体由上端往下端流动，借由较长且朝下的那一端，将较短上端那一边的水往上引出再流到下端。”

该现象是由于液态分子间引力与位能差所造成的，早再公元前1世纪，就有人发现了这一奇特现象。

基本原理

虹吸现象

虹吸现象是液态分子间引力与位能差所造成的，即利用水柱压力差，使水上升后再流到低处。由于管口处承受不同的压力，水会由压力大的一边流向压力小的一边，直到管口处压力相等，容器内的水面变成相同的高度，水就会停止流动。利用虹吸现象很快就可将容器内的水抽出。当然，重力在虹吸过程中也扮演了重要的角色。

希望对你有帮助！

本章小结

本章是在结合AVIRIS高光谱影像的基础上运用三种分类方法来对该影像进行地物的分类：基于最小噪声分离的光谱角制图法（MNF＿SAM）、支持向量机分类（SVM）和基于最小噪声分离的支持向量机分类法（MNF＿SVM）等分类。研究发现MNF ＿SVM和SVM分类方法的分类图像精度要高于MNF＿SAM分类方法。这显示了支持向量机分类在高光谱影像中具有良好的分类效果，通过结合最小噪声分离技术来进行支持向量机的分类，效果显示分类精度还会进一步提高。造成这种结果的主要原因是MNF＿SVM分类在高光谱影像分类之前先进行了最小噪声分离变换，这样把噪声部分进行分离，提取有用的光谱特征和光谱信息，并以此作为分类的目标，同时Hughes现象在一定程度上被克服掉。最终，MNF＿SVM图像分类方法达到了降低维数，提高图像分类精度的目的。

遗传效应详细资料大全

所谓遗传效应就是对蛋白质合成有直接或间接影响的能力，有遗传效应的DNA片段就是能够直接指导或间接调控蛋白质合成的碱基序列。研究发现，人体每个体细胞染色体DNA上共有碱基对三十亿个，其中绝大部分遗传信息并不会表达出来，同时对性状也没有直接的影响，这些我们称之为没有遗传效应的DNA片段，反之即为有遗传效应，称为基因。基因分编码区和非编码区两部分，而非编码区只能调节蛋白质的合成，但是无论是非编码区还是编码区对于生物性状的正常表达来说都是不可或缺的，因此都是基因的一部分，也就都有遗传效应。

基本介绍

中文名 ：遗传效应 外文名 ：Heredityeffect 归属 ：基因的一部分 类型 ：生物学 英文名称,先后因素,先天因素,后天影响,混合遗传,基本信息,研究目标,研究内容,研究结果,苦瓜遗传,辐射效应,衰老进化,

英文名称

遗传效应∶Heredityeffect

先后因素

美貌、奇妙的遗传效应

先天因素

孩子的身材通常与父母比较相似，甚至象同个模子里刻出来一样，这就是遗传的效应，同样，人的相貌美丑也是和遗传有关。遗传基因能决定胎儿鼻子的形状和大小、眼睛的距离、嘴唇的薄厚、脸型、肤色以及胸的曲线、腿的长度、臀部尺寸等。人的外部特征不仅能从父母那里遗传，还可以从祖父母那里遗传。胎儿从父母那儿遗传相貌、身高、智力、性格的比例有以下的说法： 身高是母亲的遗传大。在营养状况相同的前提下，父母的遗传是决定孩子身高的主要因素，其中妈妈的身高尤其关键。妈妈长得高，孩子也大多长得比较高。智力是母亲的遗传大。智力有一定的遗传性，同时受到环境、营养、教育等后天因素的影响。据科学家评估，遗传对智力的影响约占50%-60%，就遗传而言，妈妈聪明，生下的孩子大多聪明，如果是个男孩子，就会更聪明。这其中的原因在于，人类与智力有关的基因主要集中在X染色体上。女性有2个X染色体，男性只有1个，所以妈妈的智力在遗传中就占有了更重要的位置。 分子上具有遗传效应的特定核 性格是父亲的遗传大。性格的形成固然有先天的成分，但主要是后影响。比较而言，爸爸的影响力会大过妈妈。其中，父爱的作用对女儿的影响更大。一位心理学家认为：“父亲在女儿的自尊感，身份感以及温柔个性的形成过程中，扮演着重要的角色。”另有一位专家提出，父亲能传授给女儿生活上的许多重要的教训和经验，使女儿的性格更加丰富多彩。 相貌是父亲的遗传大。据美国心理学家克里斯坦菲德解释，可能由于父亲给予子女遗传上的特征，使婴儿的脸无论怎么看都更像父亲。这位科学家进一步解释说，这也是人类“自保”本能的一种体现，因为谁是母亲毫无疑问，而谁是父亲却没有这么肯定，所以必须像父亲，这样对婴儿有利，也可以鼓励父亲投入更多的爱。

后天影响

上海万豪医院田主任介绍：实际上孩子是同时从父母那里继承各种身体要素的遗传因子。因此从妈妈或爸爸那里所获得的遗传因子的影响力是相同的，一般说来父母漂亮，孩子成年也漂亮，但也是不绝对的，这还要取决于青少年时期的身心智力发展。如果在学校里受到挫折，或在家中受到严重伤害，那么即使小时候很漂亮，大了也会变丑。相反，那些小时候难看，但受到家人社会良好照顾与教育，长大后也可变得“如花似玉”。 据有关报导：南美哥伦比亚的哈脱村，是世界有名的美人村，那里不仅女子长的美丽，男子也非常英俊，就连老人也眉清目秀，体形优美。为什么哈脱村能得天独厚皆是美人呢？据说从他们祖上到现在，定下了一个婚配规定：“男子娶妻千里外，女子出嫁超千里。”这样可以避免近亲婚配。还有一个规定，男婚女嫁非“美人”不配，非身体健壮者不配，酗酒、吸菸者不配。全村人都坚持这种古老的婚配标准。为优生创造了条件，使人了们后代越来越健美漂亮。

混合遗传

杨树抗病性状的遗传效应

基本信息

组织验收鉴定单位：国家自然科学基金委员会 验收鉴定时间：2001年12月25日 完成单位：南京林业大学森林资源与环境学院、中国科学院遗传研究所主要完成人员：王明庥、施季森、黄敏仁等 遗传效应的DNA片段

研究目标

建立主基因-多基因混合遗传模型，阐述杨树抗黑斑病性状的遗传效应；构建高密度的遗传图谱进行抗病性状基因定位，并分离抗黑斑病相关的cDNA克隆。

研究内容

（1）建立杨树抗病性状的主基因-多基因的遗传模型，估计主基因和多基因的加性效应和显性效应，以及基因×环境互作效应； （2）构建具有500个子标记的高密度的杨树遗传连锁图谱； （3）进一步对作图群体的各个无性系对黑斑病抗性进行离体和整株测定，进而作QTLs分析，将抗黑斑病基因定位在遗传图谱上； （4）用统计遗传建立的遗传模型所估计的遗传效应与QTLs进行分析比较； （5）通过病原菌诱导和差异显示技术相结合的方法，分离与抗黑斑病性状相关的cDNA 克隆，阐明cDNA克隆与杨树抗黑斑病基因间的关系。

研究结果

（1）构建了高密度的美洲黑杨×欧美杨的遗传连锁图谱，对抗病基因进行定位。作图群体“三交”群体，由美洲黑杨（母本、Poplus deltoides Bartr. Cv. “Lux”(I-69/55)）与欧美杨(父本、P. euramericana cv. I-45)杂交产生，其中欧美杨为美洲黑杨与欧洲黑杨的天然杂种。用随机扩增多态DNA（RAPDs）、扩增片段长度多态性（AFLP）及简单序列重复（ISSR）对田间450个15年生“三交”子代中的93个个体进行了连锁分析。在识别的839个多态标记中，560个（67%）为拟测交标记，它们在一个亲本中是杂合的，而在另一个亲本中是纯合的（1:1分离），206个（25%）为显性标记，它们在两个亲本中都是杂合的（3:1分离），其余的73个（9%）中19个RAPD标记双亲均无出现谱带，但在子代中出现（1:1分离），54个AFLP标记呈共显性（1:2:1分离）。用这些标记构建的两张连锁图谱，美洲黑杨基因组（D）及欧美杨基因组（E），分别覆盖了3801cM及3452cM，为目前国内外杨树密度最高的遗传图谱。 在此基础上，将杨树抗黑斑病性状的主效应QTL定位于美洲黑杨第三连锁群上，介于标记O13-950和TC/CCT-580之间，遗传距离为5.6cM。 （2）利用BSA（Bulked Segregrants Analysis，分离群体混合分析）技术建立两个DNA池（感病池和抗病池），筛选出了与高抗黑斑病相连锁的RAPD标记：Operon AI17-1550、Operon AI13-900。用选择性基因型分析法进行标记-性状连锁分析，两标记与高抗黑斑病基因遗传距离分别为29.9cM和37.4cM。在林木抗黑斑病研究中沿属首次，为克隆抗黑斑病相关基因奠定了良好的基础。 （3）该研究首次将能反映群体结构变化的连锁不平衡概念引进林木基因作研究，提出了一套更为有效的作图策略。通过对分子标记与潜在的QTL之间连锁不平衡的分析，可为QTL的高解析度定位及基因克隆提供一条有效的途径。

苦瓜遗传

苦瓜主要经济性状的遗传效应分析 用苦瓜3个差异显著的自交系为材料，通过自交、杂交和回交，获得两个杂交组合（ZH967281×G968031和ZH961123×G968031）的亲本、F1、F2、B1和B2各世代，按照数量遗传学理论对其6个世代群体的第1雌花节位、单株坐果数、单果质量、果长、果径、果肉厚的遗传效应进行了研究。结果表明：6个经济性状的传均符合加性－显民生效应模型，且均以加性效应为主，第1雌花节位、单株坐果数、单果质量、果长、果径在遗传中表现部分显性，有大值亲本的现象，果肉厚表现倾小值亲本的负向超显性，第1雌花节位，单株坐果数、单果质量、果长、果径、果肉厚的狭义遗传力依次为69.23%、61.94%、61.46%、76.18%、28.98%和35.09%。

辐射效应

辐射遗传效应的特点 辐射遗传效应是生物体的生殖细胞受到照射而产生的后果，通常辐射遗传效应具有以下一些特点： 1）遗传效应并不在受到照射的个体本身出现，而是出现在该个体所繁衍的某些后代身上，因而效应的产生与个体受照射情况的联系不易被发现 2）从生物体受照到显现出遗传效应之间相隔的时间过长（超过了生物体寿命，有时甚至为寿命的数倍，即几个世代） 3）遗传效应具有可遗传性，所以，从理论上讲，其影响可能极大。

衰老进化

衰老进化中的遗传效应 [生物通讯]伊利诺斯大学(Urbana-Champaign)的一项新研究支持了通过作用在生命早期保持沉默但在生命后期可能产生不利影响的基因可以安全的减缓衰老过程这一理论。 这项研究结果发表在本周的美国《国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）上。研究人员在文章并没有提出通过这种方法延缓衰老的想法，他们只是详细描述了他们基于数学预测模型对两个著名的有关衰老的进化理论进行检验的过程：对各年龄组果蝇(Drosophila melanogaster) 的100种不同基因型繁殖成功率进行分析。 检验结果表明，还需要对哪些基因在衰老过程中起作用、起到何种作用以及何时起作用进行更多的研究，这样人工操作才不会引起后代的进化遭到损害，伊利诺斯大学生态与进化生物学计画的动物生物学家Kimberly A. Hughes说道。 Hughes 表示，这项研究为突变累积（mutation aumulation ，MA)理论提供了最强有力的支持。这个理论认为衰老是受生命早期的生殖定向选择过程所控制的只在生命后期才被激活的基因的突变累积的结果，对于科学家而言，这个理论很难检验。 这类基因的几个实例包括与亨廷顿氏症和几种生命后期发作癌症形式有关的基因。这样的突变存在于最初的生殖发育中，但直到生命后期才引起注意。在老年时期，当生殖还不再是生物体的主要功能时，突变累积就不会受到自然选择的抑制，从而增加患病风险。 但另一个更广为接受的拮抗性多效（antagonistic pleiotrophy，AP) 理论却认为，衰老是由于在繁殖阶段提供帮助的基因－－例如编码雌激素的基因等－－在生命后期中产生有害作用发生的。根据拮抗性多效理论，自然选择眷顾于早期生活影响，因为这些早期生活影响导致繁殖后代的同时对后期的不利影响没有危害，Hughes 解释说。 基于Hughes 在芝加哥大学攻读博士研究生时对年龄相关的近亲繁殖抑郁和遗传可变性进行的理论研究，她和她的同事培养果蝇来检查突变延迟会产生什么样的影响。 这项新研究发现，在繁殖年龄段里，突变对繁殖的不利影响随年龄的增加显著增强－－对于纯合和杂合两种基因型都是如此。然而，在纯合系中，繁殖成功率下降得更为迅速，这与MA理论预测的一致。 “这项研究使我们可以检测某些称为显性方差的遗传效应，只有MA理论预测显性方差会随年龄增长而增加。”Hughes指出。“检测这些效应的能力对于检验进化衰老理论而言十分关键，因为年龄相关的遗传效应的增加是MA理论所独有的预测，而其它种遗传效应在两个理论模型的预测中都会增加。 虽然这项研究支持了MA理论，但拮抗性多效理论并没有因此而打折扣。“两个理论不是相互排斥的。”Hughes说。“它们都有可能发生，两类基因都可以累积。” 如果遗传学家想要消除一个在早期生活中起着积极作用的基因对晚期生活的不利影响，那么这个基因在下一代中的综合功能就会被负向改变，Hughes说。而操作那些对早期生活没有益处的基因来消除它们对晚期生活的不利影响，可能就不会引起后代在进化上的负面变化。

高光谱影像分类和目标探测要解决的几个核心问题

目标探测和分类通常基于空间维、特征维、时序维和光谱维的四个层面。空间维记录了地物的空间分布、空间形态、空间属性、空间关系和空间变化等信息，是分类和目标探测最直观的数据来源。然而，受影像空间分辨率的限制，单纯依靠空间维的信息往往不能达到分类和探测的要求；特征维通过定义某种算子或对影像作某种数学变换，提取出影像的点、线、面等结构信息及其他特征，然后利用统计理论或非线性理论实现分类和目标探测；时序维通常是空间和时间的结合，利用空间特征结合时序特性，构建时序维，主要用于对时间序列数据进行变化监测和预测分析，通过分析相同地理空间上不同时间点的数据差异，发现异常，从而实现分类和目标探测；光谱维表达了影像每个像元在所有波段的灰度值，根据“异物异谱” 的原则，从地物的物理属性和微观特性入手，在高光谱维空间实现分类和目标探测，这也正是高光谱遥感的实质和独特之处。而高光谱影像分类和目标探测要解决的几个核心问题包括：

（1）光谱定量化

高光谱影像分类和目标探测以地物光谱与地物的物理、化学特征，物质组成成分的某种线性或非线性的定量化关系为基础。一般高光谱影像在采集的过程中都会受到传感器、大气传播、地形起伏、地球物理环境等各种因素的影响，其DN值与地物真实的反射率值并不一致。因此，将传感器获得的地物原始DN值与地物标准反射率值之间建立定量关系非常重要。

（2）光谱解混

真正的纯像元只能存在于理想状态下，混合像元普遍存在于遥感影像中，它的存在严重制约着分类和目标探测的精度。像元的混合一般有线性和非线性的方式。当视场中的端元地物以一定面积水平分布，并且彼此不交叉时，其光谱混合模型为线性的；当视场中的端元地物交叉分布，并且端元之间存在多次散射，其光谱混合模型为非线性的。

（3）降维和特征提取

高光谱影像精细划分的光谱波段为地物信息提取提供了极其丰富的信息，然而，大量的波段势必会造成信息的冗余，增加信息处理的复杂度。因此，对于高光谱影像分类和目标探测而言，高光谱数据降维（图1.3）和特征提取显得尤为重要。传统的降维方法有主成分分析（Principal component analysis，PCA）、最小/最大自相关因子（Min/max auto－ correlation factors，MAF）、最小噪声分离（Minimum noise fraction，MNF）、噪声调整的主成分分析（Noise－adjusted principal components，NAPC）、典型分析（Canonical analysis，CA）、独立成分分析（Independent component analysis，ICA）、投影寻踪（Projection pursuit，PP）、典型相关分析（Canonical correlation analysis，CCA）、非负矩阵分解（Non－negative ma－trix factorization，NMF）和非线性主成分分析（Kernel PCA，KPCA）等。目前比较先进的降维方法有利用机器学习中的流行学习算法（Manifold learning algorithm），如，新近发展起来的等距映射（ISOmetric feature Mapping，ISOMAP）、局部线性嵌入（Locally linear embed－ding，LLE）、拉普拉斯映射（Laplacian eigenmap）、局部切空间排列（Local tangent space a－lignment，LTSA）和多维尺度变换（Multi－dimensional scaling，MDS）等。

图1.3 高光谱数据降维

（4）Hughes现象

在对高光谱影像进行监督分类时，经验表明，当训练样本数是光谱维数的100倍时，效果最佳。但对于上百个波段的影像来说，这通常是无法达到的。在训练样本数不变的情况下，分类精度会随着波段数的增加而先增后减。这就是高光谱影像分类中的Hughes现象（Hughes，1968），关于这一问题将在2.1中详细阐述。

（5）低概率目标

目标在高光谱影像中以各种形式存在，如小概率、低出露，甚至有可能是亚像元，这些目标统称为低概率目标（low probability target），高光谱影像中的感兴趣目标往往以这种形式存在，同时这也是分类和目标探测的难点。

（6）处理效率

高光谱影像数据的海量信息决定了需要用并行运算等手段提高处理效率。并行运算是利用处理单元的集成来解决海量数据处理难题。其处理效率通常用加速比来表示，加速比定义为多个处理器的计算性能与单个处理器的计算性能的比值。NASA研制了便携式迷你集群，美国也研制了包含5120个处理器的地球模拟器用于解决这一问题。

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