基于遗传算法的人工神经网络大气环境评价

人工神经网络模拟大脑的认知功能,通过改变连接点的权值和阈值来训练神经网络完成特定的功能。运用基于遗传算法的BP网络模型,以国家大气质量标准作为网络的输入样本对网络进行训练,对某地区大气质量进行评价,结果与综合指数法比较吻合。     

自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。     

腹泻性贝类毒素的分析方法研究

本文描述了腹泻性贝类毒素的的特性，给出了已知的９种毒物成分的化学结构式衣不同毒物成分的毒性大小及毒理效应，对已有的该毒素的定量分析方法，包括生物分析法和化学分析法进行了剖析，重点阐述了化学分析法中的高效液相色谱分析法，介绍了法国目前使用的腹性贝毒的预警系统，并对我国该领域的研究提出了自己的建议。     

不同土地利用方式对土壤细菌分子生态网络的影响

利用16S rDNA基因Illumina MiSeq高通量测序技术结合分子生态网络方法,测定了4种利用类型土地中的细菌群落组成,并分别构建了可视化的细菌网络.结果表明,旱田和水田土壤细菌网络的平均路径长度与模块性较小,而节点数、连接数、平均连通度和聚类系数较高;4个细菌网络均以正相关关系占优,天然林地负相关比例较高;酸杆菌门、厚壁菌门和变形菌门中的部分菌群在土壤细菌网络中起着重要的连接作用;4个细菌网络的部分关键节点所属的菌群相对丰度较低(1%),并非本研究区域的主体细菌;旱田土壤菌群主要受TP显著影响(P0.05);水田土壤菌群主要受黏粒、粉粒和含水量显著影响(P0.05);天然林地和城市绿地土壤菌群主要受C/N显著影响(P0.05).以上研究结果表明,旱田土壤细菌网络规模更大,物种间关系更加复杂,不同利用类型土地中的细菌均以协同合作关系为主,天然林地土壤细菌之间存在更强的竞争作用.水田和旱田土壤细菌对外界环境因子的扰动更加敏感,响应迅速,群落结构更易发生变化;部分细菌在网络间存在角色转化现象,低丰度菌群在构建土壤细菌网络中具有重要作用.     

基于化学反应动力学的饮用水铝形态分布模型研究

目前饮用水中的总铝超标现象十分严重,其危害与铝的存在形态密切相关.本研究利用三层前反馈式的人工神经网络技术,建立了基于化学反应动力学的铝形态预测模型.结果表明,无机单核铝和溶解铝的浓度变化速率与反应时间及水温、pH、总铝、氟离子、磷酸根和硅酸根等水质参数密切相关,二者的反应级数均为三级.通过人工神经网络可有效地进行饮用水中无机单核铝和溶解铝反应动力学参数的预测;反应速率常数k和初始浓度项1/c02的计算值和模型预测值的相关系数R均大于0.999.由M市管网水铝形态的预测结果可知:当总铝浓度0.05mg·L-1时,模型对无机单核铝浓度的预测误差较大;而当总铝浓度0.05mg·L-1时,模型有较好的预测能力,无机单核铝和溶解铝的相对预测误差分别为±15%和±10%.     

基于高光谱的土壤全氮含量估测

基于高光谱(350~2 500 nm)数据,研究了我国中、东部地区5种主要类型土壤全氮含量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了基于偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和特征光谱指数的土壤全氮含量估算模型。结果表明,以500~900 nm、1 350~1 490 nm区域波段反射率经Norris滤波平滑后的一阶导数光谱为基础,构建的基于PLS和BPNN的土壤全氮含量估算模型精度较高,建模决定系数分别为0.81和0.98;独立观测资料检验结果显示,模型预测决定系数分别为0.81和0.93,均方根误差RMSE为0.219 g·kg^-1和0.149 g·kg^-1,相对分析误差RPD为2.28和3.36,说明PLS和BPNN模型对土壤全氮含量具有较高的预测精度。在光谱指数的分析中,基于近红外872 nm和1 482 nm 两个波段的差值光谱指数DI(NDR₈₇₂,NDR₁₄₈₂)对土壤全氮含量最敏感,建模决定系数、预测决定系数、RMSE和RPD分别为0.66、0.53、0.31 g·kg^-1和1.60。比较而言,三种方法估算土壤氮含量的精度顺序为BPNN模型＞PLS＞DI(NDR₈₇₂,NDR₁₄₈₂),基于PLS和BPNN两种方法建立的土壤全氮含量高光谱估测模型具有较高的精度,可以用来精确估算土壤全氮含量;基于两波段构建的DI(NDR₈₇₂,NDR₁₄₈₂)预测效果低于前两者,但也可以用来粗略估测土壤中的全氮含量。     

扬州市河网大型底栖动物群落结构及其生境特征研究

构建适用于城市大型底栖动物的生境适宜性模型,探究大型底栖动物与生境因子间的响应关系,对城市河流生态系统恢复具有重要指示意义.本文以长江下游北岸扬州市城市河网为研究对象,基于丰水期（2018年8月）和枯水期（2019年1月）的大型底栖动物调查数据,利用典范对应分析与相关性分析筛选城市河网生态健康的关键生境因子,采用GAM模型拟合关键生境因子与大型底栖动物优势种的关系,构建城市大型底栖动物生境特征研究模型.结果表明,本次调查共获得大型底栖动物48个物种,隶属3门6纲13目20科40属,其中,水生昆虫为优势类群,霍甫水丝蚓（Limnodrilus hoffmeisteri）为研究区域优势种.影响优势种霍甫水丝蚓的主要生境因子为溶解氧（DO）、COD_Mn、NH₃-N、电导率（Cond）,当霍甫水丝蚓生境适宜度为1.0时,水体中NH₃-N含量界限值为0.554 mg·L^-1,COD_Mn界限值为2.23 mg·L^-1,DO界限值为7.87 mg·L^-1,Cond界限值为272.5 S·m^-1.GAM模型能识别城市水环境关键问题,有效解释城市大型底栖动物与生境因子间的响应关系,可为城市河网水生态修复提供参考依据.     

基于MIKE 11的河网区域小型闸坝调控的水质响应模拟研究

闸坝运行是流域开发和利用中河流调节的主要形式之一,它改变了河流自然结构、流水过程及其相关环境.然而,目前很少有关于河网区域小型闸坝运行对水环境影响的分析.本研究利用MIKE11建立一维水动力与水质模型,以无锡市主要的污染物高锰酸盐指数,氨氮为指标,模拟闸坝调控模式下与无闸坝情景下无锡河网水质响应.研究表明：多个小型闸坝运行对河网区域内河流水质产生了负面影响,使城市河流高锰酸盐指数(COD_Mn)和氨氮(NH₃-N)浓度都有所上升;其中,闸坝调控对区域内河流上游水质的负面影响更为明显,对下游的则相对较小.在多小型闸坝运行下,河流上游的COD_Mn和NH₃-N总体浓度分别上升了12.89%和11.11%,下游的二者浓度分别上升了5.38%和7.27%.研究结果可为今后小型闸坝群的生态调控以及相关水环境响应研究提供了理论支撑和新思路.     

贫困退出背景下返贫脆弱性评价——融合区域与个体的新视角

精准识别返贫脆弱性,预防和化解返贫风险是“后扶贫时代”的工作重点。基于区域与个体尺度融合的新视角,运用BP神经网络法、熵值法和偏相关分析法对六盘山、秦巴山和大别山三大集中连片特困区进行返贫脆弱性评价与影响因素分析。研究发现：（1）三大集中连片特困区返贫脆弱度大致呈现由西向东递减的空间格局;（2）三个典型县区域和个体返贫脆弱性评价结果均显示古浪县>新县>栾川县;（3）高返贫风险县域中,高生态暴露度特征最为显著,而高返贫风险家庭中,生计动力不足特征最为明显;（4）区域返贫脆弱性主导因子为自然环境禀赋和经济发展水平,个体返贫脆弱性主导因子则为家庭劳动力综合素质、家庭收入、生计来源多样性、家庭成员健康状况和婚姻成本等。     

贵州喀斯特地区河网分布规律及其主控要素分析

为揭示喀斯特地区河网的空间分布规律及其与主控自然要素的关系,运用GIS为主要分析手段,以贵州为研究样区,通过数字矢量化1∶5万水系图、降雨量分布图、地貌类型图、坡度图、岩性图等,进行空间叠加分析,定量计算了不同类型区河网密度值,分析了贵州河网的空间分布特点。结果表明:贵州平均河网密度为781.84m/km2,受构造运动影响较为明显,整体呈现出"东密西疏"的特点。非碳酸盐岩地区河网密度为1000.43 m/km2,石灰岩地区为597.16 m/km2,白云岩地区为779.41m/km2,河网密度与岩性具有明显的相关性,非碳酸盐岩地区河网密度要远远高于碳酸盐岩地区,白云岩地区河网密度高于石灰岩地区;在垂直空间上,坡度≤2°时,河网密度最大,为1237.36m/km2,而坡度≥25°时,河网密度为379.37m/km2,随着坡度的增加河网密度明显降低。