随机森林算法在新疆物种丰富度影响因素研究中的应用

基于多源遥感数据及其产品,以2010年新疆地区鸟类与哺乳动物物种丰富度空间分布数据为基础,结合土地利用、植被、气候、地形等遥感数据产品,探讨了影响新疆地区鸟类和哺乳动物物种丰富度的各环境因子空间分布及其差异.通过随机森林算法对影响鸟类和哺乳动物种数的环境解释变量进行了重要性评估,同时采用探索性回归分析对物种丰富度与环境...     

多级模糊模式识别方法用于河流水质评价

应用多级模糊模式识别模型进行水质量分类评价,克服了最大隶属度原则所不适用的地方,而且以相对隶属度、隶属函数为基础理论,使隶属度、隶属函数的计算更容易。建立了多级模糊模式识别模型,并应用于汾河水质分类评价中,应用结果表明,该方法合理、可行。     

常用静电测量技术及其特点

在介绍静电主要参数的基础上,说明了静电电位、静电电荷量和静电感度的测量方法,并对各种测量方法的特点和适用范围作了简要介绍.     

污泥基充填体浸出水样水质及健康风险评价

为了解污泥基充填体充填至采空区后对地下水环境及周边水质的影响,进行了有毒有害物质浸出试验,选取了4个一般化学指标和6个毒性离子指标,采用和谐度评价法对浸出水样的水质进行评价,结合健康风险评价模型评估了浸出水样的健康风险。结果表明：污泥基充填体浸出水样总体符合Ⅲ类水质标准,部分指标严重超标,其中pH超出Ⅴ类水质标准,浊度略超出Ⅲ类水质标准;重金属年均致癌风险值为4.379×10^-5～9.414×10^-5,介于USEPA、荷兰建设和环境部规定的最大可接受风险值(1×10^-4～1×10^-6)之间,重金属年均非致癌风险值为3.916×10^-9～8.706×10^-9,达到荷兰建设和环境部的可忽略风险水平(1×10^-8)。为保证地下水环境的水质安全,应加强超标项目和健康危害风险较大指标的监测和治理。     

基于山江海视角与SRP模型的桂西南-北部湾生态环境脆弱性评价

为揭示桂西南喀斯特-北部湾海岸带生态环境脆弱性,本研究基于山江海视角,采用生态敏感度-生态恢复力-生态压力度(SRP)模型、无纲量化模型、层次分析法,结合生态环境脆弱性指数,对该区域进行了生态环境脆弱性的评价,为该区域的生态环境治理和恢复提供科学的理论基础和技术指导.结果表明:(1)2000～2018年三期生态环境脆弱...     

机械制造企业安全现状模糊综合评价

为完善机械制造企业安全现状综合评价指标体系及评价方法,建立了包括人、物、环、管四个方面的机械制造企业安全现状综合评价指标体系,提出了模糊综合评价方法;运用层次分析法计算指标权重,采用专家评价和隶属度函数相结合的方法来确定各指标的评语等级隶属度;将该方法应用于湖南某汽车制造企业的安全现状综合评价中,得出企业安全现状等级为较好,明确了该企业在人员素质和作业环境方面存在的不足,为制定安全对策措施提供了指导。     

延安新造贫瘠耕地适生农作物及其高产品种筛选

2013?—?2017年延安市实施了治沟造地工程,总投资约50亿,新造耕地3.33万hm2,但是研究发现新造耕地土壤贫瘠,改良需要较长时间.因此筛选新造耕地适生农作物及其高产品种,指导农业生产实践显得尤为重要和迫切.为此,本研究开展延安新造耕地适生农作物筛选实验,发现马铃薯为新造耕地适生农业作物,进而从甘肃等地选择有代...     

转基因大豆向野生大豆基因漂移研究进展

随着转基因作物在全球范围内大规模的商业化种植,转基因作物向其野生近缘种基因漂移及其引起的环境风险成为转基因生物安全领域的新课题。野生大豆是我国最重要的生物遗传资源之一。目前,我国不但大量进口转基因大豆,而且具有自主知识产权的转基因大豆已经具备了商业化种植的技术条件,然而转基因大豆向野生大豆基因漂移及其对野生大豆物种资源的影响已成为转基因大豆在我国进行商业化种植必须解决的核心问题。从转基因大豆与野生大豆之间的基因漂移、转基因大豆与野生大豆杂交后代的适合度等方面综述了国内外在转基因大豆向野生大豆基因漂移领域的研究进展,指出了包括转基因大豆与野生大豆杂交后代适合度评价研究方面存在的问题和不足,并提出了转基因大豆向野生大豆基因漂移研究方面的未来发展趋势。     

基于SVM⁃RF的泥石流窗口坝闭塞度判别研究∗

为了研究野外泥石流防治工程中窗口坝的开口闭塞类别,基于量纲分析理论,以室内水槽试验模拟实际工程,分析模型试验与实际工程的相关物理量及对应的相似准数;引入支持向量机和随机森林分类模型,在开源机器学习工具Scikit-Learn中,采用python编程实现算法;以室内水槽试验数据作为支持向量机和随机森林的训练样本,进行机器学习得到分类模型,提出一种用于判别泥石流窗口坝闭塞类型的新方法;将测试结果与经验公式中闭塞度判别值F的分类结果进行正确率对比,结果表明,F值的分类准确率为88%,而支持向量机为92%,随机森林为94%,随机森林分类效果最好,机器学习理论为泥石流窗口坝在实践中的设计提供了新思路。