基于Multi-class SVM的车辆换道行为识别模型研究

自动安全换道是车辆实现无人驾驶的关键,为精确识别行驶车辆换道状态,保证行车安全,设计了一种基于多分类支持向量机(Multi-class Support Vector Machine,Multiclass SVM)的车辆换道识别模型。从NGSIM数据集中选取美国101公路车辆轨迹数据进行分类处理,并将车辆换道过程划分为车辆跟驰阶段、车辆换道准备阶段和车辆换道执行阶段。采用网格搜索结合粒子群优化算法(Grid Search-PSO)对SVM模型中惩罚参数C和核参数g进行寻优标定,利用多分类支持向量机换道识别模型对样本数据进行训练和测试,模型测试精度达97.68%。研究表明,模型能够很好地识别车辆在换道过程中的行为状态,为车辆换道阶段的研究提供支持。     

Modeling net primary production of a fast-growing forest using a light use efficiency model

As interest grows in the quantification of global carbon cycles, Light Use Efficiency (LUE) model predictions of the forest net primary production (NPP) are being developed at an accelerating rate. Such models can provide useful predictions at large scales, but evaluating their performance has been difficult. In this study, a remote sensing-based LUE model was established to estimate forest NPP. Using the forest inventory data (FID) from the regional forest inventory survey in China and established allometric biomass equations, we calculated the biomass, the biomass increment, and the NPP of Eucalyptus urophylla (E. urophylla) plantation plots in the forestry jurisdiction of the Leizhou Forestry Bureau, Southern China. The FID-based NPP and the NPP from LUE model predictions were then compared to each other. Results show that the NPP from model predictions at a spatial resolution of 30 m × 30 m varied from 0 to 265 gC/(m² month) and showed regional differences. In addition, the stand age had variable effects on the average individual biomass of the E. urophylla plantation plots. The average individual biomass of the young and mid-age forests increased exponentially and logarithmically with the stand age (R² = 0.9178 and R² = 0.8683), respectively. For young and mid-age E. urophylla plantation plots, the LUE model-predicted NPP was fairly consistent with the FID-based NPP, but the model predictions of the NPP were higher than the estimates from FID. Through the analysis of the causes of uncertainty and the possible reasons for the discrepancy between the model-based NPP and FID-based NPP, the FID-derived estimates provided a foundation for model evaluation.     

Identifying Anomalous Reports of Putatively Extinct Species and Why It Matters

Abstract:  As species become very rare and approach extinction, purported sightings can stir controversy, especially when scarce management resources are at stake. We used quantitative methods to identify reports that do not fit prior sighting patterns. We also examined the effects of including records that meet different evidentiary standards on quantitative extinction assessments for four charismatic bird species that might be extinct: Eskimo Curlew ( Numenius borealis ), Ivory-billed Woodpecker ( Campephilus principalis ), Nukupu`u ( Hemignathus lucidus ), and O`ahu `Alauahio ( Paroreomyza maculata ). For all four species the probability of there being a valid sighting today, given the past pattern of verified sightings, was estimated to be very low. The estimates of extinction dates and the chance of new sightings, however, differed considerably depending on the criteria used for data inclusion. When a historical sighting record lacked long periods without sightings, the likelihood of new sightings declined quickly with time since the last confirmed sighting. For species with this type of historical record, therefore, new reports should meet an especially high burden of proof to be acceptable. Such quantitative models could be incorporated into the International Union for Conservation of Nature's Red List criteria to set evidentiary standards required for unconfirmed sightings of "possibly extinct" species and to standardize extinction assessments across species.     

生态毒理数据筛查与评价准则研究

化学品生态风险评价和水质基准研究需要大量生态毒理数据,由于目前关于化学品毒性效应的研究较多,不同文献对同一测试终点的报道常常存在一定的差异,数据选择不当会直接影响最终评价结果。为了降低专业人员在数据筛选过程中的主观影响,有必要制定一套科学合理、操作性强的数据筛查与评价准则。本文整理比较了美国、荷兰、德国和澳大利亚等4个国家的5个毒理数据筛查与评价方法,并以荷兰的CRED方法为主,结合另外4个筛选方法以及现有的水质基准推导指南和生态风险评价技术导则,从可靠性、相关性、精确性三个方面详细阐述了数据质量评价标准与使用规范。其中数据质量评价包括五个方面:(1)实验设计,包括测试标准、操作规程、数据有效性、对照组设置;(2)实验试剂的纯度及其杂质的物理化学性质;(3)受试生物的基本信息和来源;(4)暴露条件,包括试验系统、暴露浓度设置及变化、暴露时间、生物负荷;(5)数据分析,包括平行样、统计分析方法、浓度-效应关系、原始数据;数据使用规范主要考虑受试生物、测试终点和暴露场景与评价目标的相关性,以及生态风险评价和水质基准推导对数据精确性的要求。这些均可为我国从事生态风险评价和水质基准研究的工作人员提供有益借鉴,使数据筛选过程更加客观、统一,同时还可以作为毒理实验论文撰写依据,提高数据报道质量。     

环境规制效果与中国城市空气污染

中国不同城市的空气污染现状与年际变化存在巨大的差异,但总体而言正在经历着明显的改善。城市空气污染是政府环境规制效果的体现,论文从影响环境规制的多种途径和渠道出发,将影响政府环境规制执行效果的原因分为三种因素,包括来自企业等利益攸关者的环境规制执行阻力、来自社会的空气污染改善受益方的环境规制执行压力和政府本身的环境规制执行能力。论文着重阐述了这三种动力内容,并利用空气污染指数(API)数据制作非平衡面板模型,对这三种动力因素与规制执行效果的关系进行了验证,发现环境规制执行阻力和环境规制执行能力显著地影响规制执行效果。教育等社会因素通过提升环境规制压力也能够对环境规制执行进行一定的推动。     

北方地区典型天气对城市森林内大气颗粒物的影响

以北京西山几种游憩型城市森林为例,在一年四季选择典型天气条件,对4种粒径的大气颗粒物浓度进行全天24h监测,研究北方地区不同季节典型天气因素白昼不同时段对不同结构的城市森林内不同粗细粒径的大气颗粒物浓度变化的影响.结果发现:降雨使大气颗粒物浓度减少,尤其粗颗粒物(TSP只为连续晴天的0.58~0.68),所以雨后晴天粒径较小的颗粒物所占比例会增加.不过,有时在雨后的夜间由于空气湿度大大气颗粒物浓度也会增加.雪能够降低大气颗粒物浓度,“雪后晴天”4种粒径颗粒物浓度均只有连续晴天的0.2倍.多云和雾霾天气使大气颗粒物污染加重,尤其在夜间;雾霾和多云对小粒径颗粒物浓度的增加效果明显.夏季高温高湿静风、闷热的“桑拿天”能使郁闭度较大的林地内大气颗粒物特别是细颗粒物浓度及其所占的比例显著增加,PM2.5的浓度是“连续晴天”的2.53倍.风在雨后能使大气颗粒物在一定程度上扩散减少,而在天气干燥时刮风会增加城市森林内大气颗粒物的浓度,且多云会加重干燥天气刮风后大气颗粒物的污染程度.春、冬季林地裸露的落叶阔叶树在刮风时大气颗粒物浓度较四季常绿、地表覆盖物多的针叶林高,夏、秋季桑拿天和雾霾天郁闭度大的侧柏林大气颗粒物浓度较林地结构开阔的黄栌林高.     

TRMM多卫星资料在黑河上游降水时空特征研究中的应用

论文利用数字高程模型(DEM),使用多元回归模型对黑河上游2000-2009年TRMM多卫星降水资料的月数据进行了降尺度研究,并用地面气象台站观测数据对降尺度的结果进行了检验,检验结果表明这种降尺度的方法能够在不降低(甚至提高)数据质量的情况下,得到空间精度更高的降水资料。在此基础上,基于降尺度后的月降水数据,对黑河上游2000-2009年降水10 a平均值年总量空间变化,以及年内降水分配、年内降水的空间差异进行了分析。结果表明:①降尺度之后的数据比原始数据能更加表现降水变化的细节和趋势;②坡向对降水的影响表明,在东西方向,东坡的降水要高于西坡,最高可以达到10%,而南北坡的降水差异变化较小;③黑河上游2000-2009年的年平均降水为344 mm,整个上游大多数地区的降水主要分布在250~400 mm之间;④在海拔3 800 m以下,降水随高程的增加而增加,而在3 800 m以上,降水总体平均略有减少,但是降水的最大值出现在这一带;⑤黑河上游的降水具有东南-西北的递减趋势,但递减趋势在不同的月份存在差异;⑥降水量的年内分配极不均匀,冬春季稀少,主要降水集中在6-9月。     

降雨资料时间序列长度对降雨侵蚀力平均值置信度的影响

降雨资料时间序列长度是计算多年平均降雨侵蚀力过程中的重要不确定性因素.论文以中国601个气象站1980-2009年逐月降雨资料为数据源,利用Wischmeier经验公式计算了各气象站逐年降雨侵蚀力(R因子),用简单随机抽样方法抽取样本容量分别为30 a、 20 a、 10 a和5 a 四种不同的R值样本,计算了R平均值相对允许误差10%和25%条件下抽样估计的置信度.结果表明:降雨资料的时间序列长度对R平均值的估计置信度有显著影响;R平均值置信度存在明显的地域差异,长江以南、 青藏高原东部以及河西走廊南部的祁连山地区置信度较高;在降雨资料有限的情况下,必须根据土壤侵蚀研究的精度要求分析R平均值的抽样误差及其置信度,以保证土壤侵蚀定量预报的客观性与准确性.     

2013年1月河北省中南部严重污染的气象条件及成因分析

年1月河北省中南部出现了长时间、大范围的雾霾天气,大气污染严重. 利用河北省AQI(逐日空气质量指数)、气象常规观测数据及NCEP(美国国家环境预报中心)1°×1°格距再分析资料,对此次严重污染事件的气象条件、大气环境背景和形成机制进行了研究. 结果表明:①2013年1月河北省中南部地面气象要素表现异常,与历史同期相比,平均气温低1~2℃、相对湿度高15%以上、日照时数少40%以上、降水日数多但量级小. 地面风力较小且多风向、风速的辐合线,地面散度场上河北省中南部为明显的辐合区,致使水汽和污染物汇聚不易扩散,导致雾霾天气异常偏多,大气污染严重. ②边界层高湿区中丰富的水汽与污染物互为载体,强逆温层结、大气低层的干暖盖、边界层下沉运动等均使水汽和污染物存留在近地层且不易向高空扩散;同时,稳定的大气环流形势为雾霾天气和严重污染提供了有利的大气环境场. ③河北省中南部特殊的地理条件也是雾霾和污染持续的一个重要原因. 低空稳定的偏西气流越过太行山后在山麓东侧下沉,在华北平原地区易形成地面辐合线,从而加剧了近地层水汽和污染物的汇聚.