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基于机器学习方法的太湖叶绿素a定量遥感研究 总被引:2,自引:1,他引:1
为了比较评价人工神经网络和支持向量机2种机器学习算法在水质遥感中的应用能力,本研究首先从基础理论和学习目的入手,对比分析了2种机器学习算法的理论体系;其次,以太湖为例,基于MODIS遥感影像,构建了反演太湖叶绿素a浓度的2种机器学习方法模型,通过对模型的验证、稳定性和鲁棒性分析以及全湖反演结果对比3个方面评价了2种模型的泛化能力.验证结果表明,支持向量机模型对验证样本预测结果的均方差根和平均相对误差分别为5.85和26.5%,而人工神经网络模型的预测结果均方差和平均相对误差则高达13.04和46.8%;稳定性和鲁棒性评价亦说明,以统计学习理论为基础的支持向量机模型具有更加良好的稳定性、鲁棒性,空间泛化能力优于人工神经网络模型;2种机器学习算法对太湖叶绿素a的浓度分布反演结果基本一致,但人工神经网络模型因其学习目标设定和网络构建中的“过学习”等缺陷,造成了对东太湖以及湖心区叶绿素a的反演结果与实际监测结果差异较大. 相似文献
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ELCOM模型在流溪河水库水温模拟中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
水温是湖泊水库生态系统的重要驱动因子,其结构特征对水生态系统中的物理、化学和生物过程起着重要作用。流溪河水库是位于北回归线上的大型山谷型深水水库,一座典型的热带亚热带过渡区水库。本文运用西澳大利亚大学水研究中心开发的三维ELCOM水动力学模型模拟了流溪河水库2008年7月23日到8月24日共32d的水温变化状况,并通过水温实测值进行了验证,模拟值与实测值的相关性R2值达到了0.8342,模拟值与实测值较为接近,ELCON模型较好地模拟了水温的日变化。最后对水温变化的原因和趋势进行了分析。 相似文献
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研究邻苯二甲酸丁基苄酯(BBP)暴露对小鼠脑组织的氧化损伤和对小鼠学习与记忆能力的影响.24只雄性昆明小鼠随机分为4组,每组6只,分别暴露于0,50,250,1250mg/kg的BBP,经口灌胃染毒14d.染毒期间同时进行Morris水迷宫实验,以检测小鼠的学习与记忆能力的改变.实验进行第15d,处死实验动物,取出脑、肝、肾组织,检测ROS水平及MDA和GSH含量.实验结果显示,1250mg/kg浓度BBP染毒组小鼠的学习和记忆能力与对照组相比显著下降(P<0.05);随着BBP染毒浓度的升高,小鼠脑、肝、肾组织中的ROS水平、MDA含量逐渐上升,GSH含量逐渐降低;且在1250mg/kg浓度时与对照组相比具有显著性差异(P<0.05).BBP的暴露可以影响小鼠学习与记忆能力,并对其脑、肝、肾组织产生氧化损伤. 相似文献
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研究不同剂量的增塑剂乙酰柠檬酸三丁酯(acetyl tributyl citrate,ATBC)围产期暴露对子代小鼠认知能力的影响及其机制.以C57BL/6小鼠为受试动物,小鼠合笼后,对受孕雌性小鼠进行随机分组,设置对照组、ATBC暴露组(2、20和200 mg·kg-1·d-1),在围产期每天进行灌胃暴露.通过Morris水迷宫实验和跳台实验对子代小鼠的认知能力进行检测,观察子代小鼠脑组织病理变化及胶质细胞激活情况.检测子代小鼠脑组织匀浆中神经递质5-羟基色胺(5-hydroxytryptamine,5-HT)、乙酰胆碱(acetylcholine,ACh)、活性氧(reactive oxygen species,ROS)、丙二醛(malondialdehyde,MDA)和还原型谷胱甘肽(glutathione,GSH)、超氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)等的含量或活性以及肿瘤坏死因子α(tumor necrosis factor α,TNF-α)、白介素17(interleukin-17)的水平.结果 显示,200 mg·kg-1 ·d-1的ATBC围产期暴露会导致子代小鼠认知能力下降,脑海马结构出现改变,胶质细胞活化程度增大,脑组织氧化应激水平上升,促炎症因子TNF-α和IL-17含量增加.研究表明,200 mg· kg-1·d-1 ATBC围产期暴露可引起子代小鼠脑组织氧化应激,进而导致其认知能力下降. 相似文献
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巢湖2016年蓝藻水华时空分布及环境驱动力分析 总被引:4,自引:4,他引:0
针对近年来巢湖蓝藻水华暴发频繁,基于中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectrum-radiometer,MODIS)多光谱遥感数据,采用浮游藻类指数(floating algae index,FAI)和藻华像元生长算法(algae pixel-growing algorithm,APA)提取了巢湖蓝藻水华覆盖面积,在分析2016年巢湖蓝藻水华时空分布规律基础上,结合巢湖水质、气象数据,讨论了藻华暴发的主要环境驱动力.结果表明,2016年巢湖藻华暴发季节与往年一致(5~11月),但藻华首次暴发时间推迟到5月,持续时间缩短至204 d,平均藻华面积85.53 km2.其环境驱动力研究发现,尽管巢湖主要水质指标呈现下降趋势,但总氮、总磷浓度依然分别超过V类和IV类水质标准;与往年相比,2016年春季风速偏大(△W=0.1 m·s-1)、降水偏多(△P=0.8 mm)与日照时数偏低(△S=-1.3 h)是巢湖藻华面积减少、起始暴发时间推迟的主要原因;藻华持续期内,降水成为影响藻华面积月际变化的主要影响因素,当日平均风速不仅与当天藻华面积存在较显著的负相关(P<0.05),当风速较大时对后续几日的藻华面积产生一定的滞后影响.这些研究结果有助于了解巢湖蓝藻水华情况,为应对巢湖藻华暴发与气候变化提供理论依据. 相似文献