黑河上游不同植被类型土壤细菌群落多样性、功能及季节动态

土壤微生物群落与植物群落间的作用机制是探究生物地球化学循环过程和维持植被生态系统稳定的关键.黑河上游植被的垂直分布特征明显,选取垫状植被（CV）、灌丛草甸（HM）、森林草原（FS）、山地干草原（MS）和荒漠草原（DG）共5种典型植被样地,运用高通量测序技术分析冬、夏季不同植被类型土壤细菌的群落结构和多样性,基于FAPROTAX数据库进行群落功能预测,运用冗余分析、结构方程模型探讨驱动土壤细菌群落的主要环境因子,并揭示细菌群落变化的作用机制与季节差异.结果表明：①不同植被类型和季节下土壤理化性质差异显著,各指标随土壤深度的变化规律不同,森林草原（FS）的土壤含水率和碳氮养分含量更高;②细菌群落α-多样性指数在季节间的差异（P<0.05）大于植被类型（P>0.05）,冬季群落丰度整体高于夏季,物种多样性在冬季随海拔呈"倒U "型分布,夏季呈" W"型分布;③细菌群落结构和组成在门水平上无显著差异,优势种群为酸杆菌门（Acidobacteria）、变形菌门（Proteobacteria）和放线菌门（Actinobacteria）,但在属水平上随季节有明显不同;④土壤细菌群落的功能随植被类型和季节变化较小,均以化能异养、硝化和氨氧化作用为主;⑤影响细菌群落的关键因子存在季节差异,冬季为土壤温度（ST）、总有机碳（TOC）和pH,夏季为土壤含水率（SWC）、碳氮比（C/N）和pH;⑥土壤细菌群落受彼此关联的环境因子的协同作用,土壤理化性质对细菌群落多样性和功能的影响较植被类型更直接,改善土壤的碳、氮水平有助于提升细菌的物种和功能多样性.研究结果可为探索区域植被退化机制和维持高寒生态系统稳定提供参考.     

基于CNN-GRU的瓦斯浓度预测模型及应用*

为解决传统瓦斯浓度预测方法预测精度低和适用性不强等问题,提出运用卷积神经网络（CNN）提取瓦斯浓度时间序列的变化趋势及局部关联特征,应用门自适应矩估计（Adam）优化的控循环单元神经网络（GRU）,在关联特征基础上进行时序性预测的组合方法,并以铜川玉华煤矿监测数据为样本,对比CNN-GRU组合模型、传统机器学习模型LSTM和GRU模型的预测效果。研究结果表明:CNN-GRU模型的预测精度和收敛速度均优于LSTM和GRU模型;CNN-GRU平均绝对误差和均方根误差分别可降低至0.042,0.006,运行效率分别提高59.15%,35.04%,研究结果可为矿井瓦斯灾害防治提供依据。     

基于灰色关联分析的变压器油池火灭火有效性评估*

为对比不同灭火系统扑灭变压器油池火灾有效性,提升变压器油池火灭火效能,从效能评估工具、灭火临界参数、行业法规中提取并确定变压器油池火灭火有效性评估指标集,包括3个观测变量,6个具体指标。采用Otsu’s算法处理火灾图像确定火焰面积,通过层次分析法确定各观测变量和具体指标权重,应用灰色关联法构建变压器油池灭火有效性评估模型。以水喷雾、细水雾、泡沫-水喷雾以及泡沫-细水雾扑灭变压器油池火为例,分别计算4种不同灭火系统下的灭火有效性。研究结果表明:灭火方案有效性为泡沫细水雾（1.000）>纯水细水雾（0.653）>泡沫水喷雾（0.447）>纯水水喷雾（0.333）。该评估模型可以将消防监测终端采集的消防大数据与人工智能技术有效结合,有助于提升变压器消防安全管理智能化水平。     

公路施工安全事故的影响因素重要度评价实证研究

针对公路施工过程中施工事故频发、监管重点难以把握的现状,建立公路施工安全事故影响因素重要度评价模型。选取2002—2007年发生的43起公路施工安全事故为样本数据,基于对公路施工安全事故的分析,认为公路施工安全事故的发生,受到施工人员、施工器材、环境风险和管理4个方面的共同影响,通过拆分、合并、剔除3个过程筛选出11种引发公路施工安全事故的影响因素;应用灰色关联度分析,进行影响因素的重要度评价,结果将11个影响因素划分为4个重要度水平。根据公路施工安全事故影响因素的重要度评价结果,制定预控措施以使公路施工事故的灾害损失减少到最低。     

从层次灰色理论视角探讨化工企业生产安全评价

化工产品的生产安全已引起各方高度重视,影响化工企业生产安全的因素很多,如何构建一套化工企业生产安全评价体系十分重要。以灰色理论为研究依据,选择常州S化工有限公司为例,运用层次灰色理论分析法构建数学模型,对化工企业生产安全进行科学评价,最后得出评价结论为常州S化工有限公司生产安全处于较好水平。     

基于GAM模型的四川盆地臭氧时空分布特征及影响因素研究

为研究四川盆地臭氧(O_3)时空分布特征及其气象成因,对四川盆地18个城市2015—2016年国控环境监测站点和气象台站数据进行了研究分析.结果表明:2015—2016年四川盆地O_3污染愈发严重,高值污染区呈扩张态势,污染区主要位于盆地西部成都、德阳、资阳、眉山、内江一带和以广安为中心的周边区域.O_3浓度有明显的季节变化特征:夏季(110.70±41.52)μg·m~(-3)春季(95.24±41.23)μg·m~(-3)秋季(67.58±39.55)μg·m~(-3)冬季(47.17±41.15)μg·m~(-3).基于广义相加模型(GAM)分析发现O_3浓度与气压、气温、相对湿度、风速、日照时数、降水量间均呈非线性关系,其中日照时数、相对湿度以及气温对四川盆地O_3浓度影响较大,而风速、气压以及降水量对O_3浓度影响相对较小.通过构建GAM模型对四川盆地18个城市O_3污染的主导气象因子进行识别,并对2017年O_3浓度进行预测和检验,结果显示GAM模型能较为准确地预测四川盆地各城市O_3浓度的变化趋势.     

海军导弹装备结构件腐蚀寿命预测研究

针对装备腐蚀影响导弹战备值班时间、技术状态完好性等问题,通过分析海军导弹装备结构件腐蚀特点及服役环境特点,基于Wiener-Einstein过程随机理论,研究给出了导弹结构件腐蚀量增长下的退化失效模型,基于腐蚀量数据特点,给出了腐蚀寿命模型参数估计方法,该方法可为海军导弹装备腐蚀寿命预测、岛礁导弹装备维修决策、保障等工作提供技术支持和理论指导。     

基于灰色关联分析的芯片布局和散热器结构参数优化

目的 降低芯片工作温升,提升芯片的热可靠性.方法 利用CFD仿真工具,搭建多芯片共用散热器的热仿真分析模型,确定不同方案的芯片结点温升.以芯片横向和纵向间距、散热器基板厚度、翅片高度、翅片厚度、横向翅片间距、纵向翅片数等7个结构参数与芯片温升之间关系为研究对象,以降低芯片结点温升为优化目标,通过灰色关联分析,筛选出主要影响因素,并利用响应面回归分析优化.结果 其中4个因素的灰色关联度大于0.6,是影响芯片温升的主要因素,排序为纵向翅片数>基板厚度>芯片横向间距>翅片厚度;横向翅片间隔、翅片高度、芯片纵向间距为次要因素.进一步通过响应面分析优化获取了最终组合优化参数,芯片纵向间隔为15 mm,翅片高度为18 mm,翅片间隔为6 mm;芯片横向间距为104 mm,基板厚度为11.2 mm,翅片厚度为1.13 mm,纵向翅片数为10,芯片组最大温升为48.959℃.结论 灰色关联分析能较好地用于散热多因素影响分析,与响应面回归分析相结合,可以构建出较高精度的回归预测模型,该研究为多芯片共用散热器的布局和结构方案评估和优化提供了参考.     

极端降雨下绿基和灰基联用的雨洪控制效果

以福州大学为例,选取3种绿色基础措施（绿色屋顶、植被浅沟、渗透铺装）与2种灰色基础设施（增大管径、蓄水池）组合,设计了9种雨水系统改造措施方案,并根据3场不同历时极端天气降雨的实测数据,运用暴雨洪水管理模型（SWMM）模拟分析不同雨水系统改造措施方案对径流深、节点和管道的雨洪控制效果.情景模拟结果表明：3场强降雨下,绿色基础措施组合（SS7）在所有用地布局情景中对径流深的控制效果均为最优,其中中长历时强降雨下的削减比最高,达到了78%;在节点控制方面,由于3种绿色基础措施与增大管径组合措施（SS8）具备下渗、滞留和快排等特性,在3场降雨中,对节点的洪流流量和洪流时间的控制效果均为最优,接近100%;在管道控制方面,3种含绿色基础措施的组合方案（SS7,8,9）对管道满流时间与峰值流量发生时间的控制较好.通过对比这3种组合措施方案发现,在短历时强降雨中,3种绿色基础措施与蓄水池组合措施方案下（SS9）管道满流时间最短,峰值流量发生时间最迟;中长历时强降雨中3者差别不大;长历时强降雨中3种绿色基础措施组合下（SS7）管道满流时间最短,峰值流量发生时间最迟.     

基于MRMR-HK-SVM模型的PM2.5浓度预测

以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法（MRMR）提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的输入数据,同时构造混合核函数（HK）对传统的支持向量机模型（SVM）进行改进,最终建立MRMR-HK-SVM模型.实验结果表明,MRMR-HK-SVM模型有着更低的平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）,相较于传统SVM模型,预测结果平均绝对误差下降了26.9%,且能更加准确的追踪到PM_2.5浓度的突变时刻.可见,MRMR-HK-SVM模型具有更好的泛化能力,能够更加精确地预测PM_2.5浓度.