我国海水养殖业碳汇能力测度及其影响因素分解研究

以我国海水养殖2005~2012年的数据为研究对象,运用物质量评估法对其碳汇能力进行了估算,结果发现我国海水养殖的碳汇能力巨大,年均碳汇能力达到100万t以上,且近年来呈现出增加的趋势。在此基础上,运用修正的Laspeyres指数分解法对我国海水养殖碳汇能力进行了分解研究,结果发现产量因素对海水养殖碳汇能力的变化起主要作用,结构因素的作用很小,最后提出了我国海水养殖业进一步增强碳汇能力的建议。     

基于粗糙集和支持向量机的标准农田地力等级评价

标准农田是耕地的精华,是确保国家粮食安全的关键。科学评价标准农田地力等级对标准农田培肥和土壤改良有着重要意义。将粗糙集(Rough Set,RS)理论和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合,提出了基于RS和SVM的标准农田地力等级评价方法,同时,利用遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的概率突跳特性,提出了GASA优化SVM参数算法。该方法首先在确定标准农田地力等级评价指标的基础上,利用地力调查样本数据及传统的指数和法评价结果构建RS决策表,应用RS穷尽算法对决策表进行约简,剔除冗余的评价指标,然后用约简后的评价指标作为SVM的输入,运用GASA优化SVM参数算法对SVM进行训练,建立标准农田地力等级的RS-SVM评价模型。应用该方法对温州市鹿城区标准农田地力等级进行评价,与未用RS约简的SVM模型和BP神经网络模型评价结果进行对比,SVM模型和BP神经网络模型的输入指标数均为15个,其评价正确率分别为100%和90%;RS-SVM模型的输入指标数为14个,其评价正确率分别为100%,结果表明,该方法通过RS约简评价指标后,SVM评价精度并没有降低,但降低了SVM输入向量维数和计算复杂度,提高了训练效率;SVM 用于标准农田地力等级评价,具有比BP神经网络更高的评价精度,可有效用于标准农田地力等级评价,为耕地地力评价提供了新方法。     

基于支持向量机的综合管廊火灾纵向温度实时预测

城市地下综合管廊一旦发生火灾,会对城市造成很大的经济损失和社会影响。考虑到火灾的快速发展和综合管廊狭长受限的特殊空间结构,迫切需要一套准确、实时的火灾温度预测系统辅助消防救援人员制定决策和指导消防行动。建立了5种不同火源位置的地下综合管廊电缆火灾数值模型,结合支持向量机(SVM),根据火源位置、热释放速率、火灾发生时间以及待测点与火源之间的相对位置关系开发了一种数据驱动的温度实时预测模型,实现了地下管廊火灾场景内的纵向温度预测,提出了在火源附近数据结构的优化方案,提高了火源附近的预测准确度。该方法在预测性能和预测时间方面取得了优异的性能,展示了人工智能在火灾预测应用中的优越表现和发展前景。     

基于遥感影像的木兰溪水质参数反演

水质监测对水环境评价及污染预防至关重要,但地面监测成本高、监测面积有限等,难以满足实时、大范围监测的要求。为了更好地解决该问题,基于遥感影像的空中监测技术越来越得到研究人员的青睐。以木兰溪为研究区,利用和地面监测数据同步的Landsat-8卫星遥感影像数据,对木兰溪的典型水质参数总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演问题进行研究。首先,根据Landsat-8的水体敏感波段,分别选取总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演特征波段组合为(b1-b2)/(b2+b3),(b1-b2)/(b3-b4),b2/(b1+b4),b1/b2;其次,利用反演特征波段组合分别构建总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数浓度的SVR(Support Vector Regression)反演模型,通过IPSO算法对SVR模型的参数进行优选;然后,将IPSO-SVR反演模型和统计回归反演模型、广义回归神经网络(GRNN)反演模型在验证集上进行评估,以平均绝对误差和均方根误差作为评价指标进行对比分析,结果表明IPSO-SVR反演模型的平均绝对误差和均方根误差最小,说明IPSO-SVR反演模型具有较高的精度和较好的实用性...     

基于KZ滤波法的江淮地区PM2.5浓度变化影响分析

基于2018—2020年合肥、芜湖和马鞍山3个城市国控站点的PM_2.5逐日监测数据和同期地面气象观测资料,利用Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波对PM_2.5日浓度的原始时间序列进行分解,获取短期分量、季节分量和长期分量,并进行多元线性逐步回归构建各分量与气象因子的模型,最后依据短期分量和基线分量的回归模型和残差分析,对序列进行重建,获取消除气象条件影响的PM_2.5长期分量。KZ滤波分析结果表明：2018—2020年气象条件对江淮区域PM_2.5污染改善影响存在波动,在2018—2019年为负贡献,而在2020年秋冬季则变为正贡献;江淮地区3个城市2018年和2020年PM_2.5修正后的长期分量均值表明气象条件对各市PM_2.5改善影响存在差异较大,气象条件对合肥PM_2.5改善的贡献仅为1.0%,芜湖为7.8%,马鞍山为21.0%;NAQPMS数值模式情景分析结果显示,减排措施对江淮之间PM_2.5浓度改...     

海口市臭氧浓度统计预报模型的构建与效果评估

主要利用2015～2020年海口市臭氧(O₃)浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O₃-8h浓度(日最大8 h滑动平均)的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型(MLR)、支持向量机模型(SVM)和BP神经网络模型(BPNN),并对2021年海口市O₃-8h浓度进行预测和效果检验.结果表明,O₃-8h浓度与关键预报因子的相关系数绝对值主要分布在0.2～0.507之间,其中1 000 hPa的相对湿度(RH1000)和风向(WD1000),875 hPa的经向风(v875)的相关系数绝对值超过了0.4,具有较好的指示作用. 3个预报模型基本能预报出海口市O₃-8h浓度冬半年偏高,夏半年偏低的变化趋势,其中BPNN模型的标准误差(RMSE)数值最小(22.29μg·m^-3).实测值与3个统计模型预报值的相关系数从大到小排列为：0.733(BPNN)>0.724(SVM)> 0.591(MLR),均通过了99.9%的信...     

双层管用于发光细菌检测水样毒性时的色度修正

阐述了应用发光细菌检测有色水样毒性时,水样色度会引起附加发光抑制的原因,提出应用同心双层检测玻管,可以对有色水样色度引起的附加发光抑制加以修正.通过比较单层管和双层管测定标准曲线间的差异、设置阴性对照和阳性对照评价该方法的可靠性,以及用该方法检测有色水样活性黑KN-B溶液的急性毒性实验,结果表明,用同心双层检测玻管可以有效修正由水样色度引起的附加发光抑制.     

县域国土空间斜坡地质灾害敏感性评价研究

地质灾害敏感性评价对灾害预测具有重要作用,由于县域国土空间面积较小,斜坡地质灾害发育数量相对较少,导致敏感性评价模型不同而预测结果差异较大,难以真正有效的服务防灾救灾工作。本文以山西省五寨县为研究区,以高程、坡度、坡向、地势起伏度、地质构造、地层岩组、道路工程扰动、河流水系和植被覆盖为敏感性评价因子,综合运用GIS空间分析、相关性分析、确定性系数、支持向量机、随机森林等方法,将基于统计思想的确定性系数模型（CF）和基于机器学习的支持向量机模型（SVM）进行组合,构建CF-SVM组合模型,利用研究区93处斜坡地质灾害点,分别采用CF模型、SVM模型、随机森林模型（RF）和CF-SVM模型进行敏感性评价,并对4种模型的评价结果、模型精度、模型适用性进行了分析。结果表明：CF-SVM模型精度最高（AUC=0.828）,所划分极高敏感区分布较SVM模型更合理,以较小面积分布较多灾害点,而低敏感区分布较CF模型更符合实际情况,以较大面积分布极少灾害点。其次是RF模型（AUC=0.823）,再次是SVM模型（AUC=0.817）,CF模型精度则相对较低（AUC=0.780）。CF-SVM模型融合了...     

大气环境分类的SVM联合决策方法

目的 实现城市大气环境的精准快速归类预测。方法 基于支持向量机（SVM）构建多分类问题的联合决策算法,将大量城市环境因素数据的主成分聚类结果作为输入,通过机器学习训练,组建大气环境的SVM联合决策模型。结果 该模型根据大气环境因素将数据集91个城市划分为9类,其中河内与海防环境相似度最高,巴东与格尔木差异最大。9个SVM二分类器组建的联合决策模型通过逐点预测在主成分数据空间形成了分区预测云图。结论 SVM联合决策模型可实现城市环境的快速分类辨识,分类预测结果精度高于95%。     

基于郑州地铁下穿南水北调干渠的Peck公式反演分析

土压平衡盾构隧道下穿通水运行中的南水北调工程,在国内尚属首例.以郑州地铁城郊线土压平衡盾构隧道下穿南水北调中线干渠区间实测数据为依据,将Peck公式法运用于隧道下穿南水北调工程引起的地表沉降预测研究中,利用反演分析法,通过引入最大沉降量修正系数j和沉降槽宽度修正系数k,结合实测数据对Peck公式进行修正,得出适用于郑州...