Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission

Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters.     

基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.     

基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。     

长春市不同土地利用生境土壤昆虫幼虫群落组成与生态分布

对长春市郊区天然次生林、市内公园风景林、郊区防护林和农田等土地利用生境进行土壤昆虫幼虫调查,研究土地利用差异对土壤昆虫幼虫群落特征的影响。研究区共捕获土壤昆虫幼虫35科411只,其中鞘翅目幼虫14科319只,双翅目幼虫13科64只,鳞翅目幼虫8科28只。研究结果表明:不同土地利用生境土壤昆虫幼虫群落组成与生态分布存在差异,防护林和农田土壤昆虫幼虫的类群数和个体密度显著减少;除农田外,其他生境土壤昆虫幼虫群落个体密度和类群数主要集中分布在0～5cm土壤层,生境凋落物的移除对土壤昆虫幼虫群落组成影响不明显;此外,鞘翅目、双翅目和鳞翅目幼虫对土地利用和植被类型变化的响应也不同。     

天津市路面雨水径流重金属污染特征

对天津市3条典型主要交通干线雨水径流中的Cr、Cd、Fe、Cu、Hg 5种重金属进行了取样监测,重点探讨了路面径流重金属的平均质量浓度、冲洗特征、重金属之间以及重金属与悬浮物之间的相关关系,并用聚类分析方法对降雨特征对重金属污染的影响进行了研究。结果表明,天津市路面雨水径流重金属污染严重,Fe、Cr和Cd质量浓度较高,污染贡献率大,为径流主要重金属污染物;重金属污染水平高于国内外城市研究结果,反映出天津市在道路路面环境维护和管理上与其他城市的差距。路面径流的重金属具有明显的径流初期冲洗效应,在径流的初始阶段,重金属质量浓度达到最大值,随着降雨和径流的延续,污染物质量浓度呈波浪性锯齿状下降,至降雨结束,重金属质量浓度最终趋于稳定。径流中不同种类重金属具有同源性,且与径流中的悬浮固体具有明显的相互依存关系,重金属主要以悬浮固体吸附的形式或重金属颗粒形式存在。通过聚类分析可知,重金属污染受降雨强度和前期晴天积累影响显著,其次是降雨量和降雨历时。     

武汉市城市绿化树种结构与分布特征分析

针对武汉市城市森林的抽样调查分析表明,城市树木树种构成集聚性明显而多样性相对较差、长势一般;城市扰动因素明显影响了树木的自然生长过程。在所调查的93种植物中,其总体多样性指数为0.727 8;行道绿地为0.187;公园绿地为4.296。结果表明武汉市城市森林的基本格局、树种结构,以及树种分布上均有待于改善。     

生物炭对施粪肥土壤中根际真菌群落多样性及相互作用的影响

为了研究生物炭对施粪肥土壤中根际真菌群落结构及相互作用的影响,通过黑麦草盆栽试验,比较了添加2%生物炭处理和仅施粪肥条件下,根际真菌的群落演替及分子生态网络. Illumina MiSeq测序结果表明,添加生物炭处理与不添加生物炭的对照处理中真菌的α多样性指数(Shannon指数)无显著差异.两种处理情况下,子囊菌门(Ascomycota,59. 64%～84. 80%)、担子菌门(Basidiomycota,1. 90%～5. 87%)和接合菌门(Zygomycota,4. 34%～16. 11%)均为主要菌群.分子生态网络分析表明,相比不添加生物炭的对照组,添加生物炭后的土壤真菌群落具有更复杂的联系且显著增强了种间积极的相互作用(P 0. 05). Mantel检验分析表明,添加生物炭处理中植物根系与真菌丰度和种间相互作用显著相关(P=0. 001).植物根系是影响真菌丰度和相互作用关系的最重要的因素.     

一种城市生态系统健康评价方法及其应用

将健康概念引入城市生态系统研究,从复合生态系统角度评价和辨析城市生态环境问题,为生态城市建设提供决策依据极具现实意义．基于城市复合生态系统健康内涵,提出用距离指数和协调指数表征系统发展水平和协调状况,构建整合距离指数和协调指数的城市生态系统健康评价模型,并设定了城市生态系统健康状态的评价标准,建立城市生态系统健康评价指标体系．对宁波的实例分析揭示了宁波城市生态系统健康特征和地域空间分布,表明模型能够很好地辨识城市生态系统的复合特征和地域空间特征,指示城市生态规划和建设的重点行动领域,为城市实施可持续发展战略提供决策依据．     

圩区建设对城市水环境的影响及对策

解决好圩区建设问题,有利于减轻洪涝灾害,促进水环境保护,实现水生态恢复。分析圩区建设的必要性,以及对水环境的负面影响,提出了圩区建设的原则和策略,防洪规划和水环境保护规划必须统筹兼顾,圩区建设工程与水环境建设工程应该相互利用,在提高全市防洪能力同时,保护好圩内水质和生态环境,改善城市水环境。     

人工神经网络用于铅的化学形态模拟计算

用前馈线性网络法求解水体系中Ｐｂ（２＋）与ＯＨ－之间的反应常数，不同训练算法对求解结果的精度、收敛速度及权值均有影响．结果表明，批处理算法的精度最好，权值不出现负值，但运算时间最长；在线算法的精度虽不如批处理算法，而比数据变换－在线算法好，权值有时会出现负值．运算时间较长；数据变换－在线算法的优点是运算时间短，但相对误差较大，权值出现负值的机会多。采用反馈网络模拟计算铅的各种化学形态的浓度．用物料核算的方法对反馈网络模型进行检验表明，此种模型用于平衡计算是可行的，详细分析了理论模拟和实验曲线的差异的原因，温度的影响最小，在４＜ｐＨ＜９时，ＣＯ有重要的影响．在国代检验时，ｎ值取整所引入的误差的影响亦不可忽视。从本文的结果可以看到，采用前馈网络和反馈网络相结合的方法考察水体中的化学形态是可行的．从而为解决这一类问题提供了一种可能的途径．