基于BP神经网络的天线识别

本文比较研究了BP神经网络中的几种常用算法,针对这些不同算法下的BP神经网络进行训练,并得出了各自网络的性能。在此基础上,针对经典BP算法和LM算法进行对比研究,找到LM算法的改进之处。此外,在实际的应用中表明,不仅不同的BP算法对网络的运算速度、泛化能力等有较大的影响,而且BP神经网络对隐含层神经元数目也很敏感。我们希望在BP神经网络的基础上,构建一种合适的天线模型,来应用于天线的分类识别,这将具有很大的现实意义。     

Effect of Monitoring Technique on Quality of Conservation Science

Monitoring free‐ranging animals in their natural habitat is a keystone of ecosystem conservation and increasingly important in the context of current rates of loss of biological diversity. Data collected from individuals of endangered species inform conservation policies. Conservation professionals assume that these data are reliable—that the animals from whom data are collected are representative of the species in their physiology, ecology, and behavior and of the populations from which they are drawn. In the last few decades, there has been an enthusiastic adoption of invasive techniques for gathering ecological and conservation data. Although these can provide impressive quantities of data, and apparent insights into animal ranges and distributions, there is increasing evidence that these techniques can result in animal welfare problems, through the wide‐ranging physiological effects of acute and chronic stress and through direct or indirect injuries or compromised movement. Much less commonly, however, do conservation scientists consider the issue of how these effects may alter the behavior of individuals to the extent that the data they collect could be unreliable. The emerging literature on the immediate and longer‐term effects of capture and handling indicate it can no longer be assumed that a wild animal's survival of the process implies the safety of the procedure, that the procedure is ethical, or the scientific validity of the resulting data. I argue that conservation professionals should routinely assess study populations for negative effects of their monitoring techniques and adopt noninvasive approaches for best outcomes not only for the animals, but also for conservation science. Efecto de la Técnica de Monitoreo en la Calidad de la Ciencia de la Conservación     

武宁县森林扰动及驱动因子分析

森林扰动是影响陆地生态系统的重要因子,也是影响全球碳循环的重要因素.以江西省武宁县为例,利用1986-2011年14景Landsat TM/ETM+遥感影像,通过扰动指数(disturbance index,DI)时间序列轨迹分析提取森林扰动信息,并引入经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分解方法定量分析了森林扰动的时空变化规律,利用GIS深入分析了自然和社会驱动因子影响.结果表明,武宁县森林扰动在1986-1998年较强,扰动面积以1992年为最大,以地区性扰动为主;2000年以后则趋于平缓,扰动以砍伐和森林火灾为主;在空间上,扰动主要发生在近道路、低海拔、低坡度和近水地区,并受地形和交通的制约,城镇化逐渐成为该地区森林扰动的一个不可忽略的驱动因子.     

可持续发展环境约束条件下的水资源最优配置及实证研究

在相关理论分析和Weber模型的基础上。拓展建立了面向水资源可持续发展的水资源最优配置模型。引入了基于政府管制的影响作用、沿河流域的水用户的实际消耗水量、实际排放水量、河流中可供使用水量及所排放污水水质水平等5个变量函数．通过政府管制下的水质和水量的河道内流量需求等环境约束条件．确保水资源利用始终满足最小基流水量。通过求量优解，计算得出在环境约束下达到最优配置时各个变量函数与对下游地区外部性之间的相关性。接着。本文对陕北黄土高原沿Y河的35家企业进行了实际调查．收集了2个年度共8个季度的观测值，应用计量经济Pand Data模型。对35个节点、8个季度的共280个数据作为混合样本进行经济计量分析。验证了相关结论。最后。还提出一些制定环境约束条件以及水用户间建立水资源环境生态补偿金机制等政策建议。     

Presence–Absence versus Abundance Data for Monitoring Threatened Species

Abstract:  Effective detection of population trend is crucial for managing threatened species. Little theory exists, however, to assist managers in choosing the most cost-effective monitoring techniques for diagnosing trend. We present a framework for determining the optimal monitoring strategy by simulating a manager collecting data on a declining species, the Chestnut-rumped Hylacola ( Hylacola pyrrhopygia parkeri ), to determine whether the species should be listed under the IUCN (World Conservation Union) Red List. We compared the efficiencies of two strategies for detecting trend, abundance, and presence–absence surveys, under financial constraints. One might expect the abundance surveys to be superior under all circumstances because more information is collected at each site. Nevertheless, the presence–absence data can be collected at more sites because the surveyor is not obliged to spend a fixed amount of time at each site. The optimal strategy for monitoring was very dependent on the budget available. Under some circumstances, presence–absence surveys outperformed abundance surveys for diagnosing the IUCN Red List categories cost-effectively. Abundance surveys were best if the species was expected to be recorded more than 16 times/year; otherwise, presence–absence surveys were best. The relationship between the strategies we investigated is likely to be relevant for many comparisons of presence–absence or abundance data. Managers of any cryptic or low-density species who hope to maximize their success of estimating trend should find an application for our results.     

几种网格数据处理方法的应用与评述

对于利用网格布点所测得数据的处理,可采用积分法、趋势面法、多项式法和平均值法,各种处理方法各有其特点。平均值法计算简单,各个网格权重相同,意义明了,但精度不高;积分法和趋势面法考虑到了位于中心的网格对整个区域的贡献率大,组成的三角形多,统计时利用次数就多,边缘的网格数据利用次数少,物理意义明确。积分法还可计算总量,趋势面法可以在图上表示区域分布及变化趋势;多项式法除了计算其平均值外,还可模拟测定值,可计算测得数值序列趋势值和偏差值,分析污染物分布及变化情况。使用时要根据分析对象的物理意义及研究目的不同,选择不同的数学模型和计算公式。     

长江三角洲城市群工业污染时空演化及其驱动因素

基于2003~2015年长江三角洲（以下简称长三角）城市群26个城市工业废水和工业SO₂排放数据,采用标准差椭圆、地理集中指数、工业环境绩效指数、空间形态差异指数等方法从宏观和微观视角对长三角城市群工业污染时空演化进行分析,同时采用对数平均迪氏分解（LMDI）模型对其工业污染排放主要驱动因素进行分解.研究发现：2003~2015年工业废水和工业SO₂排放量分别下降了16.97%和28.79%,但占全国比重仍然较高,尤其是工业废水对生态环境胁迫较大.2种工业污染空间形态均呈现出北（偏西）-南（偏东）的空间分布形态,而2种工业污染重心移动轨迹并不一致,工业废水重心总体上朝向东（偏南）方向迁移了12.85km,而工业SO₂重心总体上朝向西（偏北）方向迁移了26.89km.此外,2种工业污染主要集中分布于长江沿岸城市且污染集中度指数由高到低大致呈半圈层状向周围递减.工业发展与工业污染空间形态演变具有一致性,工业废水重心和工业SO₂重心与工业发展重心距离均在逐渐缩小,而2种工业污染-环境绩效空间分布格局并不完全一致.驱动因素方面,环境规制引起的技术改善效应是工业污染排放量减少的主要原因,而由环境规制引起的产业结构效应对工业污染排放量的影响则取决于区域发展政策,经济发展效应是工业污染排放量增加的主要原因,人口规模效应对工业污染排放量的影响较小.     

1980—2015年京津冀地区雁鸭类潜在栖息地连接度变化及驱动因素

近几十年来,京津冀地区湿地面积萎缩,生态功能下降,严重影响了湿地水鸟的栖息地质量及栖息地间的连接,对水鸟类的迁徙、繁殖产生较大干扰,为了从整体上定量分析近几十年来湿地栖息地质量及连接度的变化,采用MaxEnt模型（maximum entropy model,最大熵模型）,基于京津冀地区雁鸭类的出现点和环境因子反演其潜在栖息地,并根据图论法原理,利用ECA指数（equivalent connected area,等效连接指数）,度量1980-2015年潜在栖息地连接度的变化.结果表明:①1980-2015年京津冀雁鸭类潜在栖息地面积总体呈下降趋势,由1980年的6 898 km2减至2015年的3 764 km2,减少了45.0%,其中,低适宜区面积降幅最为明显,为50.5%;2009-2015年高适宜区有增加趋势.②1980-2015年雁鸭类潜在栖息地连接度呈持续下降趋势,2000年以后的连接度下降速率大于2000年以前;潜在栖息地连接结构的空间分布有向环渤海地区转移的趋势,连接结构变化最为明显的区域为京津冀中部平原地区.研究显示,区域气候趋暖变干、水资源的供需失衡、水利工程设施建设以及人口增加与经济发展带来的土地利用变化是潜在栖息地面积与连接度下降的主要影响因子,而近些年保护区的建立及生态补水措施等生态保护政策对高适宜区的退化有一定缓解作用.