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1.
浮游植物是水生态系统中最重要的组成部分,因其对水环境变化敏感而常被用于指示水环境状态,但其对环境的响应受分类方法的影响.为了解洞庭湖浮游植物种群(门、属)和功能群(FG)两种分类法对环境的驱动响应特征和适用性,于2019年3~12月分水期对该湖共进行了4次采样,比较分析了浮游植物种群和功能群的分布特征及其与环境因子的响应关系,并对比了TLI指数、 Shannon-Wiener指数、Q指数等评价方法在洞庭湖的适用性.结果表明,洞庭湖共检出浮游植物6门61属,可划分为23个功能群和9个优势功能群,功能群演替趋势为P/MP/D(3月)■月)■月)■(12月).层次分割结果表明,洞庭湖浮游植物的种群分布与变化受环境因子的驱动大于空间驱动;影响浮游植物种群和功能群的主要环境因子为水温(WT)、高锰酸盐指数、溶解氧(DO)、电导率(Cond)、水位(WL)和总磷(TP),环境因子对两者的独立解释性排序相差不大.RDA分析表明,浮游植物功能群对环境因子的响应要优于浮游植物种群.综合对比分析发现,利用Q指数进行水质评价在洞庭湖水体有较好的适用性. 相似文献
2.
为解决现行安全生产科技领域中全球定位系统(GPS)/惯性导航系统(INS)融合系统容易产生较大时变误差的关键问题,满足GPS定位信号的精度和信号数据处理时间的要求,提出1种群调度滤波算法,通过实验仿真,分别与模糊算法、机器学习算法及卡尔曼滤波网络算法进行比较研究。结果表明:群调度滤波算法兼顾了定位精度与数据处理时间,具有较大优势,可在航空安全、船舶安全、应急监测、灾后抢险等安全科技领域广泛应用。 相似文献
3.
PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。 相似文献
4.
5.
作为儒家文化代表人物之一,荀子的哲学研究非常注重认识的力量。在荀子的哲学著作和言谈之中,对实践和认知重要性的阐述是很多的,这也是他思考的出发点和研究的原点。比如,他说“人生而有知,知而有志”,强调“认识”是一切知识的根源;“圣人知心术之患,见蔽塞之祸”,指出认识事物要客观公正、不偏不倚、忠实事实的原则;“人能群”,强调了“结群而生”的道理。这些认识,对于应急管理工作,在思想认识和思维方法上都有着很强的借鉴作用。 相似文献
7.
针对边坡稳定性可靠度分析,当状态函数无法显式表达且传统计算方法求解复杂问题困难时,提出一种基于ABAQUS和粒子群优化径向基函数神经网络的可靠度分析方法。基于ABAQUS的强度折减方法计算所选随机变量对应的安全系数,利用径向基函数神经网络的数据拟合功能,建立模型并映射出安全系数和随机变量之间的关系,构造响应面功能函数;利用蒙特卡罗生成的大量随机样本代入功能函数得到相应的安全系数,进而计算边坡的失稳概率和可靠度指标来反映边坡稳定性。研究结果表明:相对于传统方法,本文方法计算效率更高、误差更小,适合实际工程应用。 相似文献
8.
9.
为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。 相似文献
10.
叶片的有机组分特征不仅是植物光合产物分配策略和养分回收的重要参数,而且是衡量凋落叶分解难易程度的重要指标.为探究不同植物群落叶片间有机组分的差异,以华西雨屏区人工林的优势乔、灌、草植物作为对象,收集其成熟叶及凋落叶,研究其水溶性组分(water soluble component,WSC)、有机溶性组分(organic solvent soluble component,OSC)、酸溶性组分(acid-soluble extractive,ASE)和酸不溶性组分(acid-insoluble residue,AIR)含量特征.结果显示:植物叶片整体的WSC、OSC、ASE和AIR的平均相对含量为分别为25.05%、6.56%、34.30%和35.05%,表现为AIR> ASE> WSC> OSC.成熟叶和凋落叶同种组分的相对含量存在差异,成熟叶中ASE的相对含量(36.34%)最高,凋落叶中AIR含量(39.63%)最高.乔、灌、草层植物成熟叶的WSC、OSC、ASE的相对含量高于凋落叶,而AIR的相对含量低于凋落叶,其中WSC的相对含量在成熟叶和凋落叶间差异显著.不同植物功能群的同一组分间存在差异,木本植物WSC、ASE的相对含量低于草本植物,而OSC、AIR的相对含量高于草本植物.因此,植物叶片的有机组分特征不仅受到叶类型的影响,也受到不同植物功能群的影响;结果可为理解亚热带人工林植物的养分利用效率和凋落物分解机制提供重要理论依据.(图5表1参50) 相似文献