基于Agent建模的农户土地利用行为模拟研究——以陕西省米脂县孟岔村为例

以Agent强化学习（Reinforcement Learning）模型框架为基础,选择政策、市场、Agent自身及与其它Agent相互作用、土壤肥沃程度等因素作为Agent对环境认识的基础,结合环境反馈值,初步构建了农户土地利用行为决策模型,这对于从微观主体层面揭示土地利用变化的内在机理具有重要意义。论文以陕西省米脂县孟岔村为例,采用农户Agent强化学习模型,模拟了农户土地利用行为,得出以下3个结论：①经过对Agent强化学习模型的检验和验证（按面积统计误差率为5.5%）,认为该模型较适合于微观层面农户土地利用行为的研究;②该模型可定量表达政策、市场、农户自身及与其他农户相互作用等因素对农户土地利用行为决策的影响;③与离散函数的土地利用决策相比,应用连续函数表达农户的土地利用决策比较符合实际农户决策状况（农户最终决策中玉米、蔬菜和其它作物的决策值分别为0.3233、0.4035和0.2732）。同时,在文章的最后还分析了需要进一步研究和探讨的问题：①模型在实现农户决策的空间位置方面取得一定进展,但还存在决策位置失误的问题,函待进一步的研究;②对于影响农户决策的自然因素,探讨定量化表达其对农户影响作用,是下一步研究的重点。     

基于SVM的空调系统智能故障诊断研究

空调系统作为武器装备管理系统的一部分,在国防工程中的作用至关重要,致使其结构和功能日益复杂,因此对自动检测提出了更高的要求。为了有效地提高空调系统故障诊断的效率和精度,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)特征提取的支持向量机(SVM)混合诊断模型。该模型首先进行归一化预处理,消除奇异数据;然后利用主成分分析对数据属性进行简约,消除冗余信息并进行特征提取,支持向量机进行故障诊断;最后采用网格搜索法和交叉验证法对SVM的惩罚函数和核函数参数进行寻优。通过实例验证表明,整个处理过程将诊断识别率从58.018 1%提高到了99.953 6%,能有效地进行空调系统的故障诊断和定位,并可实现故障的准确区分。     

基于变精度相容粗糙集的作战装备消耗预测研究

目的提升预测精度,提高作战装备保障部队的保障能力和保障水平,从而获得更高的军事经济效益。方法通过将变精度粗糙集和相容粗糙集相结合,研究实际保证任务的特点,以飞机装备为例,深入分析航空兵部队在不同环境、不同地区、不同战损等条件下执行任务所消耗的作战装备数量,减少不同因素之间的相互影响所产生的数据噪声。结果当在高原、沙漠地区执行战时装备保障任务时,该项作战装备消耗量大;在沿海地区执行战时装备保障任务时,该项作战装备消耗量小;在平原地区执行战时装备保障任务时,该项装备消耗量小甚至无消耗;在平原地区执行战时装备保障任务时,该项装备为高消耗。结论此方法有利于加强对战时装备预测的精准度,大大节省了装备的物流成本。     

基于船舶实时排放和烟羽在线监测的燃油硫含量识别方法研究

船用燃油超标识别方法的建立和技术发展是进行船舶排放控制区（Domestic Emission Control Areas,DECA）政策执行的重要保障.本研究建立了基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）数据的船舶排放实时计算模型和岸基环境观测相结合的技术方法,选取上海吴淞口航道水域开展实地外场观测实验,实现了对观测船只排放烟羽中SO₂和NO₂浓度的在线观测和对燃油硫含量（Fuel Sulfur Content,FSC）进行同步识别和反算.观测期间,通过差分吸收光谱（Differential Optical Absorption Spectroscopy,DOAS）技术共捕捉到1505艘次船舶的烟羽.经过观测截面的船舶总吨位为30~14308 t,船舶排放烟羽浓度峰值的平均持续时间为3~10 min.受船舶烟羽影响期间,SO₂和NO₂的浓度增量分别在0.03~35.51 ppb和0.02~39.26 ppb之间,实时排放模型估算出SO₂和NO₂的排放强度分别为1.32~28.06 g·min^-1和2.89~123.80 g·min^-1.结合在线观测和实时排放模型基于硫氮比对船用燃油硫含量进行反算识别,并与实测燃油硫含量数据样本进行对比验证,结果表明,实际燃油硫含量在0.05%以上时,反算硫含量数值误差在10%以内.本研究可为船舶燃油超标识别提供新的技术思路,并为船舶排放控制区政策落实提供科学基础.     

基于“3S”的红树林资源调查方法研究

论文研究了“3S”技术与地面调查相结合进行红树林资源调查的技术方法。以SPOT和Landsat7ETM+为信息源,经预处理后在GIS支持下进行目视判读和编制工作手图,实地采用GPS实测和目测勾绘修正小班界线,进入林内调查林况因子。结果表明,群落类型调查精度为100%;小班面积平均误差、小班周界平均位移、小班中心位置平均相对位移分别为11.8%、18.3m、13.1%,远小于常规方法(1∶10000地形图目测勾绘)的76.6%、108.7m和274.9%;效率比GPS实测高2.04倍,有效地解决了传统方法调查中存在的红树林空间位置和分布境界线定位准确性差、面积精度低,一般航天遥感调查分类精度低和GPS方法效率低等问题。     

基于三维空气质量模型的淄博市臭氧及前体物来源解析

基于WRF-CMAQ模型中的ISAM模块对2021年6月淄博市夏季O₃及其前体物NO₂和VOCs进行来源解析,明确O₃及其前体物的来源(区域和源类),并将O₃日最大8 h平均值(MDA8)高于(低于)160μg·m^-3的时段划分为污染(清洁)时段,对比了清洁天与污染天的来源差别并选取了典型污染时段进行来源解析和过程分析.结果表明,淄博市夏季NO₂主要来自本地排放,贡献率达45.1%,道路移动源(33.8%)和天然源(20.7%)是最主要的本地NO₂来源.天然源、溶剂源和石化行业对VOCs的贡献占据主导地位,总贡献达78.5%.MDA8的本地贡献是21.4%,区域外传输(32%)和周边城市(26.8%)影响不可忽略.在本地排放源中,道路移动源、电力行业和建材行业对本地MDA8贡献率在10.9%～18.8%.O₃污染天时淄博市MDA8受本地贡献及区域内各城市贡献总和均有所上升.但从淄博市本地源类贡献的变化来看,在不同...     

基于梯度薄膜扩散技术评估黑麦草吸收Cd的研究

分别采用固态结合相(Chelex100)和液态结合相(聚丙烯酸钠,PAAS)的梯度薄膜扩散技术(DGT)对盆栽黑麦草实验中的土壤有效态Cd进行了提取,结果表明2种不同结合相的DGT技术提取的土壤有效态Cd含量与黑麦草地上部和地下部的Cd含量都呈显著相关关系,其相关系数分别为0.90,0.89(Chelex100-DGT)和0.90,0.87(PAAS-DGT).运用多元统计分析方法研究土壤pH值、阳离子交换量(CEC)、有机质(OM)和土壤颗粒组成等理化指标的影响,提取出2种主成分因子,建立逐步回归模型.第1主成分与OM和黏粒组成之间呈显著相关,定义为代表土壤中影响重金属生物有效性的“有机指标”,第2主成分则土壤pH值和CEC相关程度较高,定义为代表土壤中影响重金属生物有效性的“无机指标”.研究表明Chelex100-DGT和PAAS-DGT技术均能较好预测黑麦草对Cd的吸收,且包含了土壤理化性质的影响.     

基于DOAS地空观测的典型热带地区臭氧敏感性研究

利用主动LP-DOAS和被动Zenith-sky DOAS两种地基观测系统,对我国典型热带地区西双版纳的甲醛(HCHO)、二氧化氮(NO2)和臭氧(O3)进行了立体观测,并基于HCHO/NO2比值法对该地区的臭氧敏感性进行了研究.结果表明,地面主动LP-DOAS观测的353个HCHO/NO2小时均值结果中,有118个样...     

基于CMAQ/ISAM空气质量模型的北京市夏季臭氧来源解析研究

为了解北京市夏季臭氧(O₃)污染的特征与来源,采用区域空气质量模型(CMAQ)的综合源解析功能(ISAM)对北京市2019年6月不同区域的近地面O₃浓度及其来源贡献进行了数值模拟计算,量化了北京市、天津市、河北省、京津冀以外省份以及全球背景共14类NO_x和VOCs排放源对北京市不同区域O₃污染的贡献. 结果表明:①北京市不同地区O₃及其前体物来源存在显著差异,城区及近郊区NO_x和VOCs均主要来自于北京市本地排放,本地源排放对城区及近郊区的NO_x贡献(39.7%~46.4%)显著大于对远郊区的贡献(19.9%~38.8%),本地源排放对城区及近郊区的VOCs贡献(51.1%~75.8%)大于对远郊区的贡献(19.5%~39.6%). ②远郊区NO_x和VOCs浓度更易受非本地排放的输送影响. ③O₃主要来源于包括模拟区域外以及全球背景的边界传输贡献,边界传输对北京市不同受体区域的贡献均大于52.6%. ④北京市本地源排放对城区及近郊区O₃的贡献(6.8%~18.3%)大于对远郊区的贡献(2.4%~7.6%),京津冀以外源区的排放对北京市远郊区的贡献(5.2%~6.4%)大于对城区及近郊区的贡献(2.7%~4.4%),说明本地排放对远郊区影响相对较小,远郊区O₃浓度易受北部燕山山脉和太行山的阻隔影响. 因地理位置及地形原因,河北省不同源区对北京市不同区域O₃浓度的贡献存在一定差异. 研究显示,控制北京市夏季O₃污染应综合考虑城区与郊区O₃来源的差异性,做好周边区域的联防联控.      

基于聚糖菌和聚磷菌竞争的代谢模型及影响因素

聚糖菌的富集已成为造成EBPR强化生物除磷系统非稳定运行的重要因素之一.本文基于活性污泥数学模型ASM.2D的生物除磷代谢模型,围绕化学计量学和动力学阐述了聚磷菌PAOs胞内糖原的代谢途径以及聚糖菌GAOs在厌氧和好氧条件下的代谢模型,揭示了2类微生物的竞争本质.同时,对比分析了影响代谢模型化学计量学参数的若干因子,如碳源类型、温度、pH条件和污泥龄SRT等;结果发现,这些因素对PAOs和GAOs的代谢模型系数具有重要的影响作用,并进而决定着2类微生物的竞争优势.此外,针对目前对两类微生物的竞争主要集中于厌氧代谢的现状,提出今后的研究重点应放在好氧/缺氧机理方面.     

基于密度–距离空间的红外引信抗噪声方法研究

目的 通过简易的图像处理和目标检测方法，提高红外引信在复杂环境下的抗干扰能力。方法 分析红外引信在复杂背景中的噪声类别，采用“密度–距离”空间方法与像素生长方法进行预处理和目标检测，赋予像素2种属性，并进行量化分析，确定灰度平坦区域中的红外候选目标，并通过像素生长方法筛选候选目标中的真实目标。结果 计算在不同信噪比环境下算法的抗噪声干扰能力，当红外图像的SNR值在44.1~45.4时，算法检测效果理想。结论 红外引信探测过程中的复杂背景和随机噪声都会降低图像质量，考虑到红外目标所占像素数少，极易受噪声影响，需要运用自适应简易算法提高检测准确性。该算法有良好的实时性和抗干扰能力，为红外引信在目标检测中的环境适应性提供了理论依据。     

基于GM-RBF神经网络的导弹武器系统使用可用度评估方法 研究

目的研究导弹武器系统使用可用度评估问题,方法通过基于故障数据的使用可用度评估,提出一种基于灰色模型GM（1,1）的径向基函数（RBF—Radial Basis Function）神经网络组合模型。结果该模型克服了灰色理论的长时间序列预估误差大和神经网络的训练样本需求量大、输入变量选取困难等缺点。结论仿真结果表明,GM—RBF神经网络对导弹武器系统使用可用度评估具有评估误差小、精度高等优点。     

基于多智能体和土地转换模型的耕地撂荒模拟研究——以陕西省米脂县为例

多模型耦合已经成为国内外模拟LUCC有效途径之一。论文通过如下步骤阐明宏观耕地撂荒格局和微观主体行为间的互动机理。首先,将微观主体间的相互作用纳入其决策,构建有限理性多智能体决策模型（Multi-Agent System,MAS）;其次,通过SNNS平台的训练学习以及与历史数据对比分析,验证土地转换模型（Land Transformation Model,LTM）模拟研究区宏观撂荒格局的有效性;最后,依据多模型耦合机理,耦合MAS模型与LTM模型,形成耕地撂荒模拟模型（Cropland Abandonment Simulation Model,CASM）,并基于研究区耕地撂荒的实际数据,探讨模型的合理性和可行性。结果表明：与2013年历史土地利用数据对比,CASM模型的PCM（Percent Correct Metric）系数为71%,比单独利用LTM模型的模拟精度提高3%,不仅表明CASM能够较好地模拟分析米脂县耕地撂荒空间格局分布,而且可有效揭示宏观耕地撂荒格局的微观驱动机理;同时,文章指出未来研究中要考虑政策和市场的影响,进一步完善不同层次主体决策对撂荒的影响,以此来提高模型对现实耕地撂荒的解释力。     

基于网络监管系统的机动车排气污染控制管理

通过建立南京市机动车排气污染网络监管系统,将车辆上牌、尾气年检、路检抽检、公交治理、标志管理、区域限行、维修治理等有关机动车污染控制的工作环节纳入到系统中,实现全过程在线实时监控,以保证工作过程的规范性、检测数据的真实性和监督管理的科学高效性。     

测震数字化观测系统前后台机网络维护的研究

随着计算机网络技术在地震台站的广泛使用，对台站人员计算机网络技术的学习提出了更高的要求。本文就是针对目前地震台站测震数字化系统前、后台机网络的连接、设置和常见的一些问题，结合作者工作实际提出的一些方法和见解，仅供兄弟台站参考。     

B-P网络用于环境质量分类研究

用全国２５个湖泊的水质指标资料作为训练样本,应用人工神经Ｂ－Ｐ算法,分别建立了３参数和４参数的水质分类模型,并用所建立的模型对６个湖泊水质进行分类检验效果。结果表明Ｂ－Ｐ模型应用于环境质量分类是可行的,且由于Ｂ－Ｐ网络有学习,自适应的能力,因而与其它的环境质量分类法相比具有优越性。     

基于无线传感器网的噪声监测系统设计及应用

噪声污染严重危害着人类的身心健康与生活质量,基于物联网技术拓展噪声监测方法的研究对当前我国城市环境噪声污染控制具有重要的指导意义。从噪声监测同步、联动、实时的需求出发,利用无线传感器网络技术中的ZigBee技术,结合地理信息系统,设计了基于无线传感器网络的噪声监测系统,并将该系统应用于某科研单位园区噪声污染的联网监测。实验结果表明,基于无线传感器网络的噪声监测系统的监测结果可以反映噪声污染的真实情况,可以作为治理噪声污染对策的依据。     

B－P网络用于环境质量分类研究

用全国２５个湖泊的水质指标资料作为训练样本，应用人工神经网络Ｂ－Ｐ算法，分别建立了３参数和４参数的水质分类模型。并用所建立的模型对６个湖泊水质进行分类检验效果。结果表明Ｂ－Ｐ模型应用于环境质量分类是可行的。且由于Ｂ－Ｐ网络有自学习、自适应的能力，因而与其它的环境质量分类法相比具有优越性。     

基于灰色神经网络的有机涂层寿命预测研究

暴露于大气腐蚀环境下的有机涂层使用寿命涉及因素繁多,难于精确预测.基于灰色理论和人工神经网络理论,建立了灰色神经网络模型对有机涂层腐蚀面积进行预测,进而预测其寿命.通过飞机结构模拟试验件加速腐蚀试验后的有机涂层寿命预测实例检验,发现灰色神经网络模型预测有机涂层寿命精度较高,结果理想.     

江西赣南数字地震台网JOPENS系统常用地震定位方法比较

利用JOPENS系统提供单纯型法、Hypo2000、HypoSAT等地震定位方法,对赣南台网记录的赣南境内、赣粤闽交界区、中国台湾地震分别进行定位、比较,并分别提出适合赣南台网的地震定位方法.