Review and comparison of methods to study the contribution of variables in artificial neural network models

Convinced by the predictive quality of artificial neural network (ANN) models in ecology, we have turned our interests to their explanatory capacities. Seven methods which can give the relative contribution and/or the contribution profile of the input factors were compared: (i) the ‘PaD’ (for Partial Derivatives) method consists in a calculation of the partial derivatives of the output according to the input variables; (ii) the ‘Weights’ method is a computation using the connection weights; (iii) the ‘Perturb’ method corresponds to a perturbation of the input variables; (iv) the ‘Profile’ method is a successive variation of one input variable while the others are kept constant at a fixed value; (v) the ‘classical stepwise’ method is an observation of the change in the error value when an adding (forward) or an elimination (backward) step of the input variables is operated; (vi) ‘Improved stepwise a’ uses the same principle as the classical stepwise, but the elimination of the input occurs when the network is trained, the connection weights corresponding to the input variable studied is also eliminated; (vii) ‘Improved stepwise b’ involves the network being trained and fixed step by step, one input variable at its mean value to note the consequences on the error. The data tested in this study concerns the prediction of the density of brown trout spawning redds using habitat characteristics. The PaD method was found to be the most useful as it gave the most complete results, followed by the Profile method that gave the contribution profile of the input variables. The Perturb method allowed a good classification of the input parameters as well as the Weights method that has been simplified but these two methods lack stability. Next came the two improved stepwise methods (a and b) that both gave exactly the same result but the contributions were not sufficiently expressed. Finally, the classical stepwise methods gave the poorest results.     

基于分子信标探针的荧光定量PCR方法检测转基因食品

选择了内源基因大豆植物凝集素(lectin)、玉米转化酶(invertase)和外源基因花椰菜花叶病毒35S(CaMV35S)启动子的分子信标探针,确定了探针浓度和镁离子浓度等反应条件,分别对转基因大豆和转基因玉米系列标准品进行内源基因和外源基因的荧光PCR扩增,在PCR反应过程中分别以两种荧光通道信号分别追踪同一样品DNA内源基因和外源基因的扩增动力学变化,并依此绘制了循环阈值与转基因食品百分比含量之间的标准曲线,建立了转基因大豆和转基因玉米的分子信标探针-荧光定量PCR检测方法,该方法具有特异性强、敏感性高的特点,实现了对转基因食品的定量分析.图7表1参11     

海新河污染物来源解析

通过2003～2004年间的两年时间对抚顺市海新河跟踪监测研究，并对不同河段具有代表性的水区的水质指标以及水量进行24h不间断的监测，研究了抚顺市海新河不同时段的水量、COD等污染物因子的变化规律，根据水质、水量变化规律解析出该河流污染物来源于生活污水。     

密度泛函方法预测二英类化合物(PCDD/Fs)的正辛醇/水分配系数

在B3LYP/6-31G水平上全优化计算了多氯代二苯并—对-二英和多氯代二苯并呋喃(PCDD/Fs)系列物的分子结构;基于得到的分子结构描述符,依据修正的线性溶解能理论,分别建立了PCDDs和PCDFs的正辛醇/水分配系数的定量结构-性质关系模型(R2分别为0.985和0.966),并用交叉验证法对模型进行了验证(q2分别为0.983和0.936),用t-检验对各变量进行了检验.检验结果表明,模型的预测能力优于AM1法、单苯环氯取代指数法和拓扑量子方法得出的模型.     

北京市部分地区大气气溶胶中多环芳烃污染特征及污染源探讨

对北京市不同功能区在不同季节大气气溶胶中多环芳烃污染特征及污染源进行了探讨。在石景山、前门、农展馆、十三陵等地区的气溶胶有机污染物中均检测出EPA优先控制的16种多环芳烃。在一年中，冬季有机污染物浓度大约为春季或夏季的10倍左右，夏季有机污染程度最低。冬季（12月24日）大气中强致癌的多环芳烃BaP在所有地区均超过国家标准（10ng/m^3），农展馆地区超标2.5倍，前门地区超标5倍，石景山地区超标7．5倍，这些有机污染物主要来源于煤的不完全燃烧，也有相当部分来源于汽车尾气排放。     

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

重庆市区域性暴雨危险性定量分析及其时空分布规律研究

区域性暴雨是重庆市危害性最大的自然灾害之一,对其研究有助于科学地开展防灾减灾工作。利用重庆市34个国家基本气象站逐日降水资料,采用概率统计、Matlab小波分析和ArcGIS空间分析等方法,研究1962~2016年重庆市发生的176场区域性暴雨危险度及其时空分布规律。得出如下结论:选择区域性暴雨平均降水量、日降雨极值、区域性暴雨覆盖范围和持续时间4个指标评价重庆市区域性暴雨危险度。在176场区域性暴雨中,轻度危险出现83次,占47.16%;中度危险49次,占27.84%;重度危险35次,占19.89%;极重度危险9次,占5.11%。从时间变化上看,6月和7月是重庆市区域性暴雨的多发期,7月区域性暴雨危险度平均指数最高,其他月份相对较低;重庆市年区域性暴雨危险度存在7a和28a的变化周期;各年代的区域性暴雨发生次数及其危险度差异较小,但各年代内区域性暴雨危险度等级构成差异较大。从空间分布上看,区域性暴雨中心地区差异明显,渝东北部地区的开州和渝西部地区的荣昌是重庆市区域性暴雨中心;各季节的区域性暴雨中心也存在明显差异,春季区域性暴雨中心主要出现在渝西部地区,夏季主要出现在渝东北部和渝西部地区,秋季主要出现在渝东北部地区。     

基于FERC模型的油品流淌火灾定量风险评估方法研究

为了评价油品储运过程中的流淌火灾风险,提出1种基于FERC模型的油品流淌火灾定量风险评估方法。以某汽油管道为例,分析大孔泄漏、中孔泄漏、小孔泄漏３种模式下流淌火各参数的动态变化过程,计算管道周边不同位置处的个人风险值。研究结果表明:流淌火燃烧面积的最大值随泄漏速率的增加而增大,对于给定的算例条件,大孔泄漏情景下的最大燃烧半径较小孔泄漏增大了18.4倍;相较小孔泄漏,大孔泄漏下安全距离增大了6.7倍;在距离泄漏点100 m的位置,小孔泄漏、中孔泄漏和大孔泄漏条件下的辐射热流密度值分别为0.13,1.34,8.02 kW/m2;距离泄漏点34 m处时,大孔泄漏已经占总个人风险的99%;在开展风险评价时,应着重分析大孔泄漏的情景。     

丁二烯储罐泄漏事故定量风险评价

为了有效预防丁二烯引发的事故,基于定量风险评价的指标,以某企业丁二烯储罐为工程实例,采用重大危险源区域定量风险评价软件CASST-QRA,模拟丁二烯储罐泄露事故后果影响范围,定量评价其对周边环境所造成的风险大小和可接受程度。结果表明:某企业的丁二烯储罐个人风险和社会风险均可接受,模拟结果可为制订应急救援预案及安全防范措施提供参考;同时,研究成果可以对企业的安全管理和有关行政部门的安全监督提供指导与依据,也为其他丁二烯储罐的管理和运行提供借鉴。     

建筑事故应激生理反应基础实验研究

拟通过事故应激和生理指标测量来定量评估建筑个体的应急素质。通过实验测量个体应激前后生理指标的变化情况,创新提出个体事故应激反应计算公式,定量计算出个体应激反应大小,并探讨其和性别及有无专业知识背景的关系。结果发现,所有4个生理指标实验后与前相比均发生非常显著的变化(P0.01),其中心率、收缩压、舒张压均升高,鼻尖皮温降低。男性的应激反应程度显著小于女性(P0.05),有安全专业知识背景的个体应激反应非常显著地小于没有安全专业知识背景的(P0.01)。研究结果还可以用来对个体的应激反应水平进行区间划分,以进行有针对性的培训和合理的岗位匹配。