基于小波分析与BP神经网络的PM_(10)浓度预测模型

应用小波分析和BP神经网络相结合的方法,建立大气污染物浓度预测模型。首先,利用静态小波分解将原始的大气污染物浓度序列分解为不同频段的小波系数序列;其次,将重要的气象因子和各尺度上的小波系数序列作为BP神经网络的输入;最后,对输出的各序列预测值重构,得到最终的预测结果。使用该模型对重庆市主城区某国控监测站点的PM_(10)浓度预测,结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,该预测模型的推广能力强、预测精密度高,具有良好的应用前景。     

基于图像感兴趣区域融合特征的PM2.5浓度预测方法

通过图像预测PM_2.5浓度的准确性,在很大程度上取决于模型所选用的特征参数。为丰富特征参数的表达,设计了一种基于图像传统特征与深度特征充分融合的PM_2.5浓度预测方法。首先,根据不同PM_2.5浓度下的成像差异,选定图像感兴趣区域,解决图像尺寸过大导致的模型运算效率较低问题。然后,针对所选取的局部图像,利用传统图像处理方法手动设计并提取图像浅表视觉特征,同时利用卷积神经网络自动提取图像深层语义特征。最后,将两种特征融合,交由卷积神经网络的全连接层实现对PM_2.5浓度的回归预测。预测误差比对结果显示,相比使用单种特征,使用融合特征能够有效提高模型的预测性能。     

洪湖水质空间特异性及主导因子分析

运用聚类分析和主成分分析方法对洪湖湿地12个采样点的理化特性进行分析。聚类分析表明,根据各采样点水质组分的相似性将洪湖大致分为3个空间区域,各空间区域正好分属于核心区、实验区、河口区,各区域间特征差异显著。对各区域水质的主成分分析表明,洪湖不同空间区域水质信息差异很大。第1组核心区主要体现富营养化信息;第2组实验区主要体现总氮、氧化还原电位、浊度信息;第3组河口区主要体现溶解氧及亚硝酸盐氮等污染物信息。揭示了洪湖水质现状及其成因,为洪湖水资源合理利用及生态保护提供基础数据。同时,运用地统计学方法为生态环境研究提供新的思路与方法。     

基于表面采样-图像分割技术对西藏农牧区垃圾组成的快速监测

针对西藏农牧区地域广阔、居民点分散的特点,提出一种基于表面采样-图像分割技术的快速监测方法,即在采集照片后,利用Auto CAD软件测算图像中不同类别垃圾体所占的面积,将其作为垃圾体组成比例的二维指标进行统计,研究垃圾的组成情况,并根据可降解性、材质、来源用途三种分类方法进行分类,最后得到样点垃圾组成的基本信息。     

融合拓扑信息与气象信息的空气质量预测网络

通过空气质量监测数据对正在形成或即将到来的空气污染进行预测是一项具有重要意义的工作，而空气质量监测站只能检测其周围一定范围内的空气污染情况。为了衡量整个城市的空气污染情况，获取任意时间、任意位置的空气质量信息，结合交叉注意力机制，提出了一种融合拓扑信息与气象信息的空气质量预测网络(CGMIM)。将西安市空气质量监测数据与气象数据转换为图像拼接起来，作为输入信息。在高阶非线性时空动态神经网络(MIM)的基础上引入注意力机制，并增加拓扑图编码器模块，提高模型提取能力以及对空气质量监测数据中的空间特征的利用率。最后，使用时空损失函数替代传统的均方误差损失函数，提高模型对空间关系的关注。结果表明：CGMIM网络模型能够在准确预测的同时，对位置区域合理填充，能够有效提升空气质量监测数据的空间分辨率。     

基于GIS的区域环境噪声分析与评价

噪声污染具有复杂的空间分布特征,传统的噪声评价方法难以达到准确、直观的效果。噪声分布的空间特性和GIS强大的空间数据处理和分析功能及可视化图像操作界面,使得GIS在处理与空间位置有关的环境噪声问题方面体现出巨大优势。以大学校园为例,探讨了GIS方法在区域环境噪声评价方面的应用。研究结果表明,GIS 方法评价噪声高效、准确、直观,是区域环境噪声评价理想的技术工具并具有良好的应用前景。     

沼泽湿地水生无脊椎动物完整性指数构建与健康评价

依据2017年5、7、9月对三江平原19处沼泽湿地(参照湿地6处,受损湿地13处)的水生无脊椎动物采样结果,应用生物完整性理论和方法,构建水生无脊椎动物完整性指数,评价三江平原沼泽湿地健康状况。通过对27个候选指标的分布范围、判别能力和相关性分析,筛选出总分类单元数、扁卷螺科百分比、龙虱科百分比、刮食者百分比4个指标构成水生无脊椎动物完整性指数核心指标。采用比值法计算各指标参数值,将各参数值加和得到水生无脊椎动物完整性指数值。根据参照湿地水生无脊椎动物完整性指数值的25%分位数值确定评价标准,对小于25%分位数的值进行三等分,确定三江平原沼泽湿地健康评价标准:≥2.58,无干扰;1.72～2.58,轻度干扰;0.86～1.72,中度干扰;0～0.86,重度干扰。结果表明:所调查的三江平原沼泽湿地有78.95%受到不同程度的干扰(其中47.37%受到了中重度干扰),21.05%属于无干扰。     

山区土壤重金属空间插值性能的改进

山区土壤重金属监测中,密集均匀的布点采样困难大,成本高。根据稀疏非均匀样本数据准确预测山区土壤重金属空间分布,对可视化描述检测元素的分布及趋势具有重要意义。基于云南省楚雄市南部山区表层土壤中重金属锰、钒的采样数据,对集成径向基函数神经网络(IRBFANNs)和传统插值方法:反距离(IDW)、普通克里格(OK)、径向基函数神经网络(RBFANNs),进行了不同等级采样密度下的插值性能比较。结果表明,样本点数量减少时,传统预测方法的插值精度都有所下降,而IRBFANNs算法在样本点较少情况下能够保持最好的插值精确度和稳定性,有效改进了空间插值性能。     

基于“多规融合”的城市环境空间管控技术体系研究

介绍了“多规融合”的发展历程,围绕实现生态环境空间管控的核心目标,提出了基于“多规融合”的城市尺度环境空间管控技术体系。该体系主要包括环境空间管控技术方法和空间落地技术方法两部分内容,其中,环境空间管控技术方法主要是生态保护红线划定等涉及空间的生态环境保护主要工作转化为环境空间管控数据的过程,空间落地技术方法是将环境空间管控数据在空间上落地,形成数据“一个库”、分布“一张图”。     

基于声音监测的鄱阳湖典型湿地鸟类多样性及对人类活动的响应

在鄱阳湖典型人控湖汊芳兰湖湿地选取人类活动差异性较大的两个区域分别设置鸟类声音监测点,利用声音采集仪器Song Meter SM4收集长时间序列的鸟类声音数据,基于声音处理程序包将声音数据转化为具有生态学信息的声学指标,用以表征鸟类多样性特征,并定量分析鸟类多样性与人类活动之间的关联性程度.结果表明:鸟类声音数据为WA...