M-PSPNet多尺度海洋温度锋检测方法

海洋温度锋作为一种重要的中尺度海洋现象，是影响海洋热量交换与物质运输以及海气相互作用的关键因素，实现其精准检测是分析海洋锋时空变化及海洋气象动态监测的重要基础。海洋混合、温度变化缓慢导致海洋温度锋具有小目标、弱边缘的特性，针对传统的边缘检测和现有的深度学习方法存在形态刻画不准确和像素误检等问题，本文提出M-PSPNet多尺度海洋温度锋检测方法。该方法通过设计多尺度特征提取模块(Multi-ResNet)，在保留浅层学习网络中获得的空间、位置特征的同时，结合深层网络获取的语义特征，提升模型对边缘轮廓、位置信息的检测能力；此外，该方法引入Dice_loss与Focal_loss组合的混合损失函数DF_loss，引导模型注重预测结果与标注值的像素级差异，提高锋面像素检测的准确性。为验证方法的有效性，本文基于实验模型设计多组对比实验，实验结果显示：本文M-PSPNet多尺度海洋温度锋检测方法的交并比、查全率、查准率和F1值4项指标分别达到了78.79%、89.59%、86.95%、88.25%，检测效果明显优于对比方法；相比采用Res...     

几种植物对水产养殖废水的修复效果

文章研究了凤眼莲、轮叶黑藻、香根草和水蕹菜四种水生植物在亚热带气候条件下净化水产养殖废水的效果,跟踪比较了一个月之内它们处理污水时,水体氮、磷、化学需氧量、pH值和溶解氧的变化,并对实验前后植物鲜重做了比较。结果表明:(1)4种植物均能强化水产养殖废水污染物的去除,但各有特点;(2)理论上凤眼莲和轮叶黑藻可在处理废水时相互搭配弥补不足,维持水体中性和较高的DO;(3)植物对废水经过2~3周的处理后,水质明显变好,而植物生长开始减退,应及时收割补种;(4)夏季用水生蕹菜处理废水,不仅改善了水质还能收菜创经济效益。研究结果为探索广东地区在构建人工湿地处理水产养殖废水时植物的选择提供了新的科学依据。     

基于STL的海表面温度预测算法

海表面温度是海洋科学研究中重要的参数之一，有效预测海表面温度对海洋灾害预警、海洋经济以及海洋生态环境研究具有重大意义。针对海表面温度具有周期性、持续性、非平稳性和非线性的特性，首先利用基于局部加权回归的周期趋势分解方法将原始海表面温度序列分解为周期项、趋势项和余项，挖掘海表面温度的潜在信息并去除序列中的随机噪音，再结合长短期记忆网络模型的优点，搭建神经网络来预测未来5天内的海表面温度。通过与其它模型的预测效果进行对比，实验结果表明，本文方法在预测海表面温度时具有较好的预测精度，能够实现海表面温度的有效预测。     

输油管道动火的安全管理

针对东北管网30年来动火施工安全管理方面的经验，总结近年来在动火安全管理上采用的新的管理模式所取得的成效，提出石油管道企业风险程度最高的输油管道动火施工安全管理动火准备、动火施工投产的责任界面划分、动火施工投产组织机构的建立、施工现场的安全管理等一整套科学动火方法和理念。通过对输油管道动火施工这一高风险作业管理实现了低风险操作，实现了本质安全。