地震前兆混沌时间序列多尺度分维异常识别研究

对地震前兆观测时间序列的混沌性态及其产生的根源进行了探讨。根据小波变换良好的时、频局部化特征和分形维数的变化特征,从小波分析多尺度分解的角度出发结合分形理论探讨了地震前兆混沌时间序列的异常识别问题。对几个实例的研究表明,大多数时间段内时间序列小波变换系数的分维—尺度变化曲线呈光滑、缓慢减小变化,有异常信息时段的时间序列小波变换系数的分维—尺度变化曲线变化的主要特点是曲线具有峰值,并出现了曲线先是由高向低,然后再由低向高变化,在某一尺度处达到峰值后再缓慢减小的情况。异常出现的时间在震前约2个月至1年。将小波变换与分形理论结合起来研究地震问题,不仅开拓了地震科学研究的新领域,同时也是对小波变换及分形理论应用的延拓。     

基于空间尺度效应的山东省PM2.5浓度时空变化及空间分异地理探测

基于PM_2.5遥感数据,采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验,分析2000~2021年山东省PM_2.5浓度时空变化特征,结合地理探测器,在省-市-县三级空间尺度上探测影响山东省PM_2.5浓度空间分异的影响因子影响力.结果表明：①时间上,2000~2021年山东省ρ（PM_2.5）均值在38.15~88.63 μg·m^-3之间,略微高于《环境空气质量标准》中可吸入颗粒物的二级标准限值（35 μg·m^-3）.在年际尺度上,2013年是ρ（PM_2.5）变化的峰值年,其值为83.36 μg·m^-3,据此将山东省PM_2.5浓度变化趋势分为两个阶段：持续上升和快速下降阶段.在季节尺度上,PM_2.5浓度呈现“夏低冬高,春秋居中”分布特征和先降后升的“U”型变化规律.②空间上,山东省PM_2.5浓度呈现出“西高东低”的空间分布格局,PM_2.5浓度高值区分布山东省西部地区,低值区则分布在东部半岛地区.PM_2.5浓度空间变化趋势呈现显著的空间异质性,极显著下降的区域主要分布在东部半岛地区.③因子探测结果表明,气候因子是影响山东省PM_2.5浓度空间分异的重要影响因素,平均气温对山东省PM_2.5浓度空间分异的影响最高,q值为0.512.省-市-县多尺度探测结果显示,影响PM_2.5浓度空间分异的影响因子及其影响力在不同空间尺度上具有差异性.省级尺度上,平均气温、日照时数和坡度是影响PM_2.5浓度空间分异的主要影响因子;市级尺度上,降水、高程和相对湿度是影响PM_2.5空间分异的主要影响因子;县级尺度上,降水、平均气温和日照时数是影响PM_2.5浓度空间分异的主要影响因子.     

基于大型底栖动物多度量指数的河流多尺度评价

研究大型底栖动物群落特征并构建适当的环境生物指数是评估河流生态系统健康状况的重要途经. 2017年1月对漓江上中下游3个区域41个采样点的大型底栖动物和水体理化指标进行了监测调查,采用主成分分析、分布范围检验、敏感性检验和冗余检验等方法,分析大型底栖动物对流域主要环境压迫的响应关系,筛选出最适宜的生物参数构建多度量指数进行环境评估.主成分分析结果表明,影响漓江流域环境的主要因子为p H、电导率和浊度,结合底栖动物的PMA(百分比模式相似性指数)确定了7个环境相对较好的参照点和34个受损点;分布范围检验、敏感性检验和冗余检验表明,总分类单元数、Shannon-Wiener多样性指数、敏感类群数量百分比和刮食者分类单元数能够有效反映环境差异;采用比值法统一量纲后构建了MRMI(major reaches multi-metric index,MRMI),并采用四分法确定了评价标准,即MRMI 3. 02为健康,MRMI 2. 27～3. 02为良好,MRMI1. 51～2. 27为一般,MRMI0. 76～1. 51为差,MRMI≤0. 76为极差.通过构建的MRMI对漓江3个河段进行河流健康评价:上游14个采样点中有12个健康级别在良好以上;中游14个采样点中有8个健康级别在良好以上,有1个采样点的健康级别为差,健康状况较上游相比略有下降;下游13个采样点中仅有4个健康级别达到良好以上,在3个采样区域中健康状况最差.研究显示,在流域尺度上河流健康总体呈现从上游至下游逐渐变差状况,在河段尺度上同一河段内的健康评价结果存在较大差异.总体看来,大型底栖动物多度量指数在流域尺度与河段尺度均能较好地反映河流健康状况.     

基于MGWR的土壤pH值空间建模及其影响因素分析

以安徽、河南、江苏和山东省为研究区,利用599个土壤样点数据,从地形、气候和生物等方面选取与土壤pH相关的9个环境因子,采用多尺度地理加权回归（MGWR）、混合地理加权回归（Mixed GWR）、地理加权回归（GWR）和多元线性回归（MLR）这4种模型对研究区土壤pH空间分布进行建模,并结合MGWR与分位数回归揭示环境因子对土壤pH作用的空间差异性.结果表明：①研究区土壤pH在不同空间距离上呈不同程度的显著全局和局部空间自相关性,聚集特征明显.② 4种模型中MGWR模型最优,MGWR、Mixed GWR、GWR和MLR的建模集R_adj²为0.64、0.62、0.59和0.48.MGWR的残差独立分布性最强,其空间自相关性最弱,全局Moran''s I仅为0.07.③ 3种GWR预测结果显示,研究区土壤pH值空间分布总体由北至南逐渐降低,河南北部最高,安徽南部最低.④ MGWR回归结果表明年均降雨量（MAP）、多尺度谷底平坦度（MRVBF）和海拔对土壤pH的影响较强,且存在较强的空间异质性.在江苏北部和山东大部分地区,MAP对土壤pH的影响较强;在江苏北部和山东西部,MRVBF对土壤pH的正向作用较强;在江苏北部和中部,海拔对土壤pH的负向作用最强.⑤ MAP对不同分位数水平上的土壤pH均呈显著负作用,作用强度随分位数水平增加呈减弱趋势;MRVBF对低分位数水平（θ为0.1~0.4）上的土壤pH呈显著负作用,对高分位数水平（θ为0.5~0.9）的土壤pH作用不显著.研究结果可为利用MGWR开展大区域土壤属性影响因素分析及预测制图提供参考.     

LNE-CFD数值模拟技术的研究与应用

采用从微观到宏观的多尺度方法,对电除尘器的关键部件进行了深入研究,成功开发出一种新的电除尘器数值模拟技术LNE-CFD。应用结果表明,对于现有结构及布置方式的电除尘器,LNE-CFD模拟结果准确,可代替物模试验。LNE-CFD模拟技术对电除尘器的优化设计和机理研究具有重要意义。     

基于深度学习的复杂作业场景下安全帽识别研究*

为有效预防由于个人防护缺失所造成的事故,着力探究复杂作业情况下施工人员安全帽佩戴情况的智能化识别。提出在Faster R-CNN目标检测算法的基础上,针对小目标的安全帽识别问题通过增加锚点提升检测能力,为解决数据集中类别不平衡问题采用Focal loss替代原本的损失函数,为解决安全帽预测区域不匹配问题,引入ROI Align代替ROI Pooling操作中2次量化产生的误差,从而提升检测模型准确性,最后在构建的复杂作业场景下安全帽数据集的基础上进行网络性能评估。结果表明:基于改进后的Faster R-CNN网络框架mAP提高了15%,为智能化管控施工现场个人防护用品佩戴问题提供了有效精准化的识别方法。     

Including spatial contiguity information in the analysis of multispecific patterns

In this paper we analyse an ordination method in which spatial contiguity information is included. The original method, proposed by Ver Hoef and Glenn-Lewin (1989), is extended, using graphs to describe spatial contiguity for several sampling schemes where locations are given. Extensions for two dimensional grids and for the case of discrete measures of abundance are analysed. Applications to simulated transect frequency data and real data collected on a regular grid are reported.     

川滇地区岩石圈磁场的小波多尺度分析

岩石圈磁场是从浅部至深部不同异常源引起磁异常的叠加,包含了从浅部到深部的丰富信息。本文对川滇地区岩石圈磁场的X、Y、Z三分量作一至五阶尺度分解后,得到不同深度处异常源磁异常的分布特性,并结合其他相关地球物理因素,研究它们之间是否存在着相关性。结果表明,川滇地区地壳磁性体存在明显的横向不均匀性,区内磁异常条带和复杂的断层构造与地震带分布具有一定的相关性,在应用过程中小波多尺度进行分析的过程中表现出了较强的层次感,特别是细节异常对分析局部断裂的空间分布更直观、便利,在总体上优于传统分解方法。     

IBIS改进及其多尺度流域分布式生态水文模拟

针对集成生物圈模拟器IBIS未考虑高分辨率模拟情况下地表起伏对太阳辐射等参数影响的特点,改进了IBIS的地表太阳辐射计算模块、日气象数据读取模块,并增加了坡度、坡向数据读取模块。在土地利用覆被数据、DEM、坡度、坡向和降水、气温、云量、湿度、风速等气象数据的支持下,利用改进的IBIS分别对泾河及其子流域在0.041 5°和0.001°空间尺度上的生态水文过程进行了模拟,并用二源遥感估算的蒸散发对模拟结果进行了空间比较分析。结果表明,改进的IBIS在日、月、年不同时间尺度和不同空间尺度上均具有很好的模拟适应性与模拟能力,模拟蒸散发与二源遥感估算蒸散发结果比较一致,总体空间分布形态和趋势具有相似特征。     

Multi-scale evaluation of river health in Liao River Basin, China

Previous studies on river health evaluation mainly focused on characterizations at a river-corridor scale and ignored the complex interactions between the river ecosystem and other components of the river basin. Based on the consideration of the interactions among rivers, associated river basin and habitats, an assessment framework with multi-scale indicators was developed. An index system divided among these three scales to characterize the health of river ecosystems in China’s Liao River Basin was established. Set pair analysis was applied to integrate the multi-scale indicators and determine the health classes. The evaluation results indicated that the rivers in the western and eastern zones of the Liao River were classified as sick, and rivers in the main stream of the Liao and Huntai rivers were classified as unhealthy. An excessive level of disturbances, such as large pollution loads and dense construction of water conservation projects within the river basin, were the main causes of the river health deterioration.