基于MaxEnt模型预测斑尾榛鸡在中国的潜在适生区

斑尾榛鸡（Bonasa sewerzowi）是我国特有种鸟类,国家一级保护动物,研究斑尾榛鸡在国内的适生区可为其保护提供参考。从全球生物多样性信息机构（global biodiversity information facilyty,GBIF）选取1980年至2020年9月人工观察记录并上传到网站的101个斑尾榛鸡出现位点,结合31个环境变量,利用最大熵模型（maximum entropy,MaxEnt）和地理信息系统（geographic information system,GIS）技术,对其适宜生境进行预测。结果表明MaxEnt模型的预测精度较高（AUC平均值为0.906）。刀切法（Jackknife）结果显示,距河流最近距离、距道路最近距离、距居民点距离、最冷月最低温度、海拔是影响斑尾榛鸡生境的5个重要环境变量。该模型预测斑尾榛鸡的高适生区主要分布在甘肃西南部、青海东部以及四川北部地区;其次在西藏东部、云南北部地区有零星的高适生区。潜在的适生区破碎化比较严重,在未来修复破碎化的生境,扩大斑尾榛鸡高适生区范围,对于合理有效保护该物种及其生境有重要意义。     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。     

地震作用下滑坡水平运动距离概率预测模型∗

地震诱发滑坡失稳是一种常见的地质灾害。如何预测地震作用下滑坡的水平运动距离对该地质灾害的防治具有重要作用。现有经验预测模型存在不能区分有阻碍滑坡和无阻碍滑坡,依据的案例较少且只能提供滑坡水平运动距离的最优估计值而无法提供其预测误差的局限。针对上述不足,首先建立包含380个案例的地震滑坡水平运动距离案例库,基于最大似然法原理,提出可同时考虑有阻碍滑坡和无阻碍滑坡的地震滑坡运动距离经验模型标定方法。单因素回归分析表明,地震作用下滑坡水平运动距离与滑坡垂直运动距离和滑坡体积具有较高的相关性,与滑坡倾角和滑坡表面长宽比相关性较小。在此基础上,通过逐步回归的方法建立滑坡水平运动距离的多因素预测模型。案例分析表明,提出的模型具有较高的预测精度。提出的地震作用下滑坡水平运动距离预测模型可为地震滑坡危险性评价提供参考。     

基于哨兵SAR数据和多光谱数据的水稻识别研究

水稻分布范围与面积监测可为水稻产量估算、农业水资源消耗和评价等提供科学决策依据。目前,对华北单季稻稻作区水稻识别的研究尚少,寻找一种适用该区域的水稻识别方法具有一定的研究价值。以天津为研究范围,以Sentinel-1和Sentinel-2为数据源,基于水稻后向散射系数时序变化特征和水稻不同生长期光谱特征,分别对研究区水稻进行了提取,并对两者的提取精度进行了比较。得出以下结论：(1)利用Sentinel-1移栽期、拔节期、抽穗期影像组合可识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在90%以上;(2)在水稻移栽期和成熟期,Sentinel-2近红外、短波红外和可见光红光等波段组合易识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在96%以上,成熟期B12+B8+B4波段组合效果最优;(3)基于水稻成熟期的Sentinel-2 B12+B8+B4波段组合,采用支持向量机法提取水稻是一种适用于华北单季稻的识别方法。运用该方法计算出研究区2016、2018和2021水稻种植面积分别为399.04、586.67和764.55 km²,5 a增加365.51 km²,符合天...     

情绪对驾驶行为影响研究北大核心CSCD

不良情绪是引发交通事故的因素之一。为预防由驾驶员情绪引发的交通事故,利用3层因果分解(驾驶员神经兴奋一驾驶员原始反应—车辆状态)深入分析情绪对驾驶行为的影响。设计并完成模拟驾驶试验,采集驾驶员高兴、悲伤、愤怒和恐惧4种情绪状态下的心电信号和行车数据;采用基线信号消除方法,分析驾驶员心跳间期、转向角和最大车道偏离在不同情绪下的变化值。结果表明:驾驶员在所有情绪状态下都有明显的交感神经兴奋并伴随着转向角度值增加。在高兴和愤怒情绪状态下,会产生更明显的车道偏离,驾驶员趋向更危险的驾驶行为;在悲伤和恐惧情绪状态下,产生较小范围的车道偏离,驾驶员趋向相对安全的驾驶行为。     

基于MERIS数据的太湖悬浮物与叶绿素a遥感估算研究

基于MERIS数据,采用最大叶绿素指数算法,分别建立太湖悬浮物浓度与叶绿素a浓度的估算模型。经误差分析证明,该模型适宜检测悬浮物与叶绿素a质量浓度范围分别为15 g/m3～80 g/m3与10 mg/m3～20 mg/m3的水域,可用于太湖水体悬浮物与叶绿素a的MERIS遥感估算。     

厌氧发酵系统中回流沼液的产甲烷活性研究

为确定两阶段厌氧发酵系统合理的污泥回流时段,对厌氧发酵系统排出沼液产甲烷活性进行了研究。通过对这些沼液在后储罐放置的不同天数(0~5 d)测定其不同的活性,用间歇实验方法测定最大比产甲烷活性(Um ax.CH4)作为厌氧污泥的产甲烷活性指标。结果表明,排出的沼液产甲烷活性在不同的时间段有所不同,经实验得出沼液放置第2 d时的产甲烷活性最高,从而确定该两阶段厌氧发酵系统排出污泥合理的回流时段应该是沼液进入后储罐的第2 d。进而为在线活性污泥与后储罐最佳活性时段污泥混合的污泥回流工艺提供理论依据。     

多阶段优化规划模型在天津应急资源基站优化规划中的应用

利用多阶段优化选址规划模型对天津市进行应急资源基站的选址规划研究.首先,利用集合覆盖模型(LSCP)确定满足需求的最小应急物流基站数,然后利用最大覆盖模型(MCLP),在备选位置中,根据不同的应急时间标准确定满足需求的合适位置作为应急物流基站的选址.通过计算,分别得到在30 min、45 min和60 min的不同应急时间标准下覆盖天津市全境所需的应急资源基站数以及合理的选址规划方案.研究表明,多阶段选址规划模型将选址规划问题分步骤解决,使问题简化,可以应用于不同的城市安全规划过程,为城市应急管理提供了应急决策依据,有效提高了城市应急管理能力.     

广义最大覆盖模型在消防站优化选址中的应用

针对目前我国城市消防站建设存在的数量不足、责任区面积过大、选址缺乏科学性等问题,引入广义最大覆盖模型,探讨城市消防站的优化选址方法.广义最大覆盖模型很好地解决了传统最大覆盖模型中假设覆盖度为二元值的缺陷,通过分段递减函数,将覆盖度表示为0～1之间的连续值,实现了供应点对所有需求点的覆盖.同时,本研究还考虑不同区域的火灾风险等级并设定了相应响应时间限值,通过对最短响应时间和响应时间限值的比较,得出候选消防站点对各个需求点的覆盖度水平.通过实例对广义最大覆盖模型的有效性进行验证,并利用LINGO软件进行求解.研究表明,广义最大覆盖模型可实现供应点以不同程度覆盖所有需求点,更适用于消防站类应急设施的选址问题.     

塑料污染的“危险”

我的老家尹村是个体工厂的集聚地,尤其以生产塑料的小工厂最多。近几年老家的环境越来越差,老乡们很少能呼吸到新鲜的空气。可是这个村的人们为了牟取暴力不惜伤害自己的身体。真是村里人们事业蒸蒸日上,赚取的利润越来越多,可身体是越来越差。调查结果显示:食用水受污染的程度最大,家家户户几乎每天都在精挑细选买水和实物。