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531.
基于深度学习的空气质量预报方法新进展 总被引:1,自引:0,他引:1
空气质量预报与人们的日常生活密切相关,其基本思想是分析历史空气质量数据,发现其内在的时空相关性,结合未来气象信息以及污染源排放量,对未来的空气质量进行预测。目前,环境管理和社会公众服务对空气质量预报提出了长时间、多维度、高精度的预测要求,一些新型的空气质量预测方法仍处于起步探索阶段。近年来,随着人工智能的普及与推广(特别是云计算与大数据的发展),深度学习这项基于传统人工神经网络的技术被国内外研究者所重视。笔者对现有典型的空气质量预报方法进行了阐述,包括数值预测模型方法、统计预报模型方法、基于机器学习模型的预测方法等,并重点介绍了该领域最新进展:基于深度学习模型的预测方法,并在此基础上进行了总结与展望。 相似文献
532.
Plant translocation is a useful tool for implementing assisted gene flow in recovery plans of critically endangered plant species. Although it helps to restore genetically viable populations, it is not devoid of genetic risks, such as poor adaptation of transplants and outbreeding depression in the hybrid progeny, which may have negative consequences in terms of demographic growth and plant fitness. Hence, a follow-up genetic monitoring should evaluate whether the translocated populations are genetically viable and self-sustaining in the short and long term. The causes of failure to adjust management responses also need to be identified. Molecular markers and fitness-related quantitative traits can be used to determine whether a plant translocation enhanced genetic diversity, increased fitness, and improved the probability of long-term survival. We devised guidelines and illustrated them with studies from the literature to help practitioners determine the appropriate genetic survey methods so that management practices can better integrate evolutionary processes. These guidelines include methods for sampling and for assessing changes in genetic diversity and differentiation, contemporary gene flow, mode of local recruitment, admixture level, the effects of genetic rescue, inbreeding or outbreeding depression and local adaptation on plant fitness, and long-term genetic changes. 相似文献