大墨西哥市地区的大气污染状况与对策简介

1.大气污染现状墨西哥首都大墨西哥市的大气污染近来引起人们关注。该市年平均气温20℃,相对湿度60%,周围是3000～5000米的高山,处于风光明媚的自然环境之中。这里也是北美最早居住人类的地区之一。由于这里是盆地,特有的强逆温层的形成和弱风,再加上北纬20度亚热带强烈的紫外光线,对于大气污染的形成与恶化起着很大的作用。     

克林顿上台后的美国环境保护政策

1992年11月3日,美国举行了总统选举,前阿肯色州州长克林顿取得了胜利。这是民主党12年来的重新执政。美国人求新、求变化,其中也包括环境政策。民主党一直比较重视环境保护工作,与克林顿搭档的副总统戈尔是一位热心的环境保护主义者。克林顿上台,美国的环境政策将有较大变化,预计将对国际社会产生一定影响。 美国共和党与民主党的政治哲学是不同的。一般来说,共和党保守,而民主党具有革新精神。环境问题历来是民主党非常重视的问题之一。12年前民主党总统卡特对环境问题给予的极大关注,人们记忆犹新。     

自然环境试验元数据体系研究

目的 形成自然环境试验元数据体系,为数据资源提供完备的描述及合理的规则规范,为数据库设计开发、数据挖掘分析、数据共建共享等提供支持。方法 针对自然环境试验专业特点、数据类型以及应用需求,借鉴其他领域的元数据标准规范,梳理分析自然环境试验涉及的数据特征元素集合,划分自然环境试验元数据类别,评估元数据作用,形成自然环境试验元数据体系。结果 形成了覆盖数据集描述信息、要素参数信息、数据质量信息、维护信息、限制信息、数据集分发信息、元数据参考信息、数据应用成果信息共8个类别的自然环境试验元数据体系。结论 自然环境试验元数据具有资源描述、数据选择、信息检索、管理溯源、解释分析、储存入库等作用,为数据有效管理和共建共享提供了基础。本文提出的元数据体系为自然环境试验元数据标准提供了参考思路。     

基于GAN的小样本腐蚀失厚率数据增强方法

目的 对小样本腐蚀失厚率数据进行数据增强,实现数据扩充,以提升后续分析模型的预测精度,减轻过拟合程度,并提升模型的泛化能力。方法 利用生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)扩充腐蚀失厚率数据,使数据分布更加全面。对生成数据进行降维可视化分析,探究生成数据与原始数据样本的分布规律,分析数据增强合理性,并从多个算法模型、多个评价指标角度对分析预测能力、泛化能力进行评估。结果 生成数据填补了原始数据在样本空间分布的薄弱环节,加入生成数据后,各机器学习算法模型得出的MSE均值为未加入生成数据的61.72%~91.74%,皮尔逊均值为99.01%~113.64%,预测准确度提升,结果关联性更强,模型泛化能力增强。结论 GAN能有效对小样本腐蚀失厚率数据进行增强,数据扩充对分析预测提供正向支持,生成数据不宜多于原始数据,防止扰乱训练样本分布,同时存在生成数据多样性受限的问题。