Deer predation on leaf miners via leaf abscission

The evergreen oak Quercus gilva Blume sheds leaves containing mines of the leaf miner Stigmella sp. (Lepidoptera: Nepticulidae) earlier than leaves with no mines in early spring in Nara, central Japan. The eclosion rates of the leaf miner in abscised and retained leaves were compared in the laboratory to clarify the effects of leaf abscission on leaf miner survival in the absence of deer. The leaf miner eclosed successfully from both fallen leaves and leaves retained on trees. However, sika deer (Cervus nippon centralis Kishida) feed on the fallen mined leaves. Field observations showed that deer consume many fallen leaves under Q. gilva trees, suggesting considerable mortality of leaf miners due to deer predation via leaf abscission. This is a previously unreported relationship between a leaf miner and a mammalian herbivore via leaf abscission.     

徐州市环境安全监测预警系统的建设与保障

介绍了徐州市环境安全监测预警系统的建设背景、适用范围与构成,明确了环境安全监测预警系统在徐州市国民经济和社会发展中的重要地位,阐述了徐州市应急监测系统与预警系统的职责与建设现状,总结了徐州市环境安全监测预警系统运行保障的思路与措施。     

基于一维卷积神经网络的燃气管道泄漏声发射信号识别*

为保障燃气管道系统安全运行,及时诊断管道故障,基于VGG-16模型提出基于一维卷积神经网络的燃气管道故障诊断模型,提取原始声发射信号特征参数,有效诊断燃气管道故障。结果表明:基于一维卷积神经网络的燃气管道故障诊断模型,能够有效解决燃气管道故障诊断过程中数据预处理复杂、特征提取困难以及识别准确率低等问题,可为燃气管道故障诊断提供技术支撑。     

森林公园景观水系自动监测水质预警体系研究

以奥运森林公园南区景观水系为背景,探讨了如何建立基于自动监测的水质预警体系.水质预警体系中包含5个部分:风险因素自动识别、风险因素定量化分析和预测、水质预测、水质警报指标体系与水质预警、对策及防范措施.结合奥运森林公园南区景观水系的具体情况,分析了上述水质预警体系中各部分的主要实现方法,给出了动态率定法、统计模型法、机...     

南通市任港河底泥重金属污染的磁学诊断

以江苏省南通市任港河底泥柱样为研究对象,在系统的环境磁学、粒度、重金属及总有机碳含量分析的基础上,探讨了沉积物重金属污染的环境磁学诊断的可行性.结果表明,表层12cm以上样品中重金属Pb、Zn、Cu、Ni含量超出江苏省土壤背景值,剔除粒度影响后,重金属含量"上高下低"的特征仍很明显.该底泥柱样沉积物的磁性特征为亚铁磁性矿物所主导,亚铁磁性矿物含量在表层12cm以上沉积物要高于下部沉积物,其含量在沉积物上部的升高受到污染的影响.磁化率(χ)、饱和等温剩磁(SIRM)和非磁滞剩磁磁化率(χARM)与Pb、Zn、Cu、Ni含量有显著的正相关关系(r≥0.74,p<0.01,n=54),可用于定性评价任港河底泥的重金属污染程度.但因受到磁性矿物的来源和成岩作用等因素影响,表层沉积物亚铁磁性矿物与重金属含量升高不尽一致,利用磁性参数定量诊断重金属含量仍需慎重.     

航天器动力学试验评价技术

回顾了国内外航天器动力学试验评价技术的研究和应用,分析了国内航天器动力学试验存在的问题,阐述了复杂航天器的发展对于航天器动力学试验评价体系提出的新要求,重点分析了在评价内容、航天器环境、航天器环境模拟方法、航天器环境效应、测量与分析、评价方法及准则方面必须突破和解决的若干关键技术,展望了航天器动力学试验评价技术的发展前景。     

地表水水质自动监测预警方法初探

基于目前我国地表水水质自动监测现状,初步探讨了地表水水质自动监测预警方法体系,提出了水质自动监测预警的整体技术路线,搭建基于突变型预警和渐变型预警的多种预警模型组框架,可以实现对单因子、多因子组合,趋势、状态等不同情况的异常水质数据进行预警,保证了预警的可靠性和准确性。通过实例分析,从水质自动监测数据集成、异常数据判定清洗、预警模型建立与运行、预警信息处理等方面介绍了水质自动监测预警的实现方法。     

基于多点关联性的尾矿坝位移监测序列异常值诊断*

针对尾矿坝位移监测序列中噪声和真实异常值的区分问题,提出1种基于多点关联性和改进孤立森林（IF）算法的异常数据诊断模型。通过IF算法对监测序列中的各样本点异常程度进行量化计算,引入云模型（CM）算法确定IF量化的异常得分与异常概念的相互映射关系以实现异常点的初步诊断,根据Apriori算法计算多测点序列间的关联性,找出强关联序列组合,结合序列关联性以及异常点诊断结果区分噪声与真实异常值。以某尾矿坝位移监测序列为例进行模型验证。研究结果表明:基于多点关联性的异常诊断模型能够有效区分尾矿坝位移监测序列中的噪声与真实异常值,提高监测系统的准确性。     

基于LabVIEW的水质微型站实时故障诊断专家系统

设计一种基于微试剂原位水质检测仪的多参数水质微型站监控系统。通过对水质检测流程合理分析以及各监控点反馈信号诊断,结合LabVIEW可视化编程技术、信号分析技术和测控技术,分别从硬件和软件方面,设计了一种基于多传感器数据融合的水质微型站监控感知的检测流程测控模型。现场应用结果表明,采用诊断专家系统的水质微型站监控系统满足水质测控的需求,极大提升系统的稳定性、安全性。     

城市供水管网健康监测与诊断:IV.监测点压力在线预测

供水管网运行状态的准确把握,对供水管网的健康监测与诊断至关重要,而监测点压力是管网运行状态最重要的标志之一。提出用于供水管网监测点压力在线预测的EMD(经验模态分解)与自回归模型相结合的方法,并对EMD组合模态所蕴含的物理意义进行了阐述。通过一实际供水管网中某监测点压力的在线预测与实际监测值的比较,验证了方法的有效性,此方法可提高城市供水管网健康的在线监测与诊断的效率。