福建夏初不同山区背景点气溶胶数浓度特征及潜在源区

随着全球经济的发展,快速城市化使生态环境受到严重威胁,已成为全球的研究热点。以福建为例,利用细颗粒物测量仪Fidas Frog研究福建山区夏初时段不同背景下气溶胶数浓度的污染特征及周边城市化对其的影响,2017年6月分别在福建宁德古田(县城)、南平玉山(清洁地区)和福州七星坪(城市郊区)进行连续观测。结果表明,观测期间不同观测点颗粒物数浓度呈不同特征:古田气溶胶数浓度主要集中在小于400 nm处,气溶胶数浓度平均值为434.37 cm~(-3);玉山作为清洁地区,其平均气溶胶数浓度最低,积聚模态(0.18～1.00μm)和粗粒子模态(1.00～20.00μm)颗粒物数浓度相当;七星坪气溶胶平均数浓度最高,其气溶胶数浓度主要集中在小于500 nm处;古田和玉山数浓度粒径谱呈双峰型分布,而七星坪数浓度粒径谱呈单峰型分布。通过对后向轨迹聚类及气溶胶数浓度的潜在源权重分析,得到古田强潜在源区为观测点以南区域,受古田县城人为活动影响较大;玉山和七星坪强潜在源区都在观测点西南区域,七星坪积聚模态气溶胶主要来自厦门、泉州、莆田和福州等沿海城市。     

基于MaxEnt模型预测斑尾榛鸡在中国的潜在适生区

斑尾榛鸡（Bonasa sewerzowi）是我国特有种鸟类,国家一级保护动物,研究斑尾榛鸡在国内的适生区可为其保护提供参考。从全球生物多样性信息机构（global biodiversity information facilyty,GBIF）选取1980年至2020年9月人工观察记录并上传到网站的101个斑尾榛鸡出现位点,结合31个环境变量,利用最大熵模型（maximum entropy,MaxEnt）和地理信息系统（geographic information system,GIS）技术,对其适宜生境进行预测。结果表明MaxEnt模型的预测精度较高（AUC平均值为0.906）。刀切法（Jackknife）结果显示,距河流最近距离、距道路最近距离、距居民点距离、最冷月最低温度、海拔是影响斑尾榛鸡生境的5个重要环境变量。该模型预测斑尾榛鸡的高适生区主要分布在甘肃西南部、青海东部以及四川北部地区;其次在西藏东部、云南北部地区有零星的高适生区。潜在的适生区破碎化比较严重,在未来修复破碎化的生境,扩大斑尾榛鸡高适生区范围,对于合理有效保护该物种及其生境有重要意义。     

鄂西长江小流域土地利用方式对土壤团聚体稳定性的影响

探究土地利用方式对长江中游小流域土壤团聚体稳定性的影响,为鄂西地区土地合理利用与管理以及土壤结构改良提供借鉴.以下牢溪小流域5种不同土地利用方式(柏树林、蔬菜地、石坎农田、撂荒地、天然林)土壤为研究对象,对比分析各土地利用方式间土壤团聚体粒径组成及稳定性差异.结果 表明:(1)柏树林、石坎农田、撂荒地和天然林土壤团聚体以＞2 mm为优势粒级,平均为57.66％,蔬菜地以＜0.25 mm微粒径团聚体为主,均值为60.86％;(2)林地(柏树林和天然林)土壤稳定性和抗蚀性要优于农用地(石坎农田和蔬菜地),耕地撂荒提升团聚体稳定性;(3)分形维数D与破坏率PAD、可蚀性K呈正相关,与团聚体直径(MWD和GMD)和水稳性大团聚体WR0.25呈负相关,分形维数较好反映小流域土壤团聚体的稳定性和抗侵蚀性.对流域内林区的封育是提升土壤结构稳定性的最优管理方式.     

流感高发期,学会自如应对至关重要

入冬以来,流感高发。前不久,中国国家流感中心发布的2020年第1周流感监测周报表示,流感防控呈现患者就诊、医生诊断及临床检测增加等因素导致法定报告病例数、死亡数以及暴发疫情急剧增加的情况。因诊断原因,大部分流感导致的死亡病例一开始并不知道是流感病毒引起的;同时流感引发的死亡通常是其并发症导致的死亡,不少病人死亡原因被疑似为并发症,如肺炎、慢性病恶化,这使每年几十例流感死亡案例只是冰山一角。     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。     

基于非线性技术锅炉故障分析*

为预测和判断锅炉故障的发生,完善锅炉故障检测技术,基于锅炉运转具有非线性特点,提出将非线性评价指标应用于锅炉故障诊断。研究特征信号的非线性特性,通过确定延迟时间和嵌入维数来重构相空间;采用混沌分形理论研究非线性评价指标;提取最大Lyapunov指数和关联维数,并为收集的每种特征信号选择最合适的非线性指标。结果表明:蒸汽压力的非线性特征指标应选择关联维数,烟气温度1、烟气温度2、水管温度1和水管温度2的非线性特征指标应当选择最大Lyapunov指数。     

地震作用下滑坡水平运动距离概率预测模型∗

地震诱发滑坡失稳是一种常见的地质灾害。如何预测地震作用下滑坡的水平运动距离对该地质灾害的防治具有重要作用。现有经验预测模型存在不能区分有阻碍滑坡和无阻碍滑坡,依据的案例较少且只能提供滑坡水平运动距离的最优估计值而无法提供其预测误差的局限。针对上述不足,首先建立包含380个案例的地震滑坡水平运动距离案例库,基于最大似然法原理,提出可同时考虑有阻碍滑坡和无阻碍滑坡的地震滑坡运动距离经验模型标定方法。单因素回归分析表明,地震作用下滑坡水平运动距离与滑坡垂直运动距离和滑坡体积具有较高的相关性,与滑坡倾角和滑坡表面长宽比相关性较小。在此基础上,通过逐步回归的方法建立滑坡水平运动距离的多因素预测模型。案例分析表明,提出的模型具有较高的预测精度。提出的地震作用下滑坡水平运动距离预测模型可为地震滑坡危险性评价提供参考。     

基于哨兵SAR数据和多光谱数据的水稻识别研究

水稻分布范围与面积监测可为水稻产量估算、农业水资源消耗和评价等提供科学决策依据。目前,对华北单季稻稻作区水稻识别的研究尚少,寻找一种适用该区域的水稻识别方法具有一定的研究价值。以天津为研究范围,以Sentinel-1和Sentinel-2为数据源,基于水稻后向散射系数时序变化特征和水稻不同生长期光谱特征,分别对研究区水稻进行了提取,并对两者的提取精度进行了比较。得出以下结论：(1)利用Sentinel-1移栽期、拔节期、抽穗期影像组合可识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在90%以上;(2)在水稻移栽期和成熟期,Sentinel-2近红外、短波红外和可见光红光等波段组合易识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在96%以上,成熟期B12+B8+B4波段组合效果最优;(3)基于水稻成熟期的Sentinel-2 B12+B8+B4波段组合,采用支持向量机法提取水稻是一种适用于华北单季稻的识别方法。运用该方法计算出研究区2016、2018和2021水稻种植面积分别为399.04、586.67和764.55 km²,5 a增加365.51 km²,符合天...     

情绪对驾驶行为影响研究北大核心CSCD

不良情绪是引发交通事故的因素之一。为预防由驾驶员情绪引发的交通事故,利用3层因果分解(驾驶员神经兴奋一驾驶员原始反应—车辆状态)深入分析情绪对驾驶行为的影响。设计并完成模拟驾驶试验,采集驾驶员高兴、悲伤、愤怒和恐惧4种情绪状态下的心电信号和行车数据;采用基线信号消除方法,分析驾驶员心跳间期、转向角和最大车道偏离在不同情绪下的变化值。结果表明:驾驶员在所有情绪状态下都有明显的交感神经兴奋并伴随着转向角度值增加。在高兴和愤怒情绪状态下,会产生更明显的车道偏离,驾驶员趋向更危险的驾驶行为;在悲伤和恐惧情绪状态下,产生较小范围的车道偏离,驾驶员趋向相对安全的驾驶行为。