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基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法(RF)对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差(MAE)分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据. 相似文献
6.
为了解生态调控后花溪水库浮游植物功能群变化特征与环境因子的关系,基于浮游植物功能群、NMDS(非度量多维尺度分析)、RDA(冗余分析)、Pearson相关性分析方法,于2017年3月-2018年3月逐月对浮游植物群落结构与水环境指标进行采样分析.结果表明:①生态调控前,花溪水库共鉴定浮游植物4门18种,共归类出10个功能群,且功能群H1占绝对优势,其代表藻种为水华束丝藻(Aphanizomenon flosaquae);生态调控后,共鉴定浮游植物6门66种,共归类出20个功能群,主要优势功能群为B/Lo,其代表藻种为小环藻(Cyclotella sp.)和多甲藻(Peridinium sp.).②生态调控后,花溪水库优势功能群结构发生了变化,其变化特征为B/Lo(春季)→D/B/Lo/X2/N/P(夏季)→D/B/Lo/N(秋季)→D/MP/B/Lo/W1/W2(冬季).功能群B的生物量在春季达到峰值(3 056.3 μg/L),与其对低营养环境有良好的耐受性有关;功能群Lo的生物量在秋季达到峰值(2 900.9 μg/L),与组成功能群Lo的甲藻特性有关.③RDA结果表明,生态调控前影响浮游植物生长的环境因子为SD(透明度)、ρ(DIN)(DIN为无机氮);生态调控后影响浮游植物生长的环境因子为WT(水温)、ρ(DO)、ρ(DIN).研究显示,生态调控后花溪水库功能群结构发生了明显变化,影响功能群变化的主要环境因子为WT和ρ(DO). 相似文献
7.
采用自主设计的生物质燃烧实验装置,在不同燃烧状态(明燃、阴燃)下,对大兴安岭林区5种典型乔木树种的不同部位(枝、叶、皮)燃烧释放PM2.5中的水溶性元素特性进行研究.结果显示,不同树种间PM2.5的排放因子差异显著,排放范围为(2.408±0.854)~(9.227±1.172)g/kg.5种乔木树种燃烧释放PM2.5中主要检测到Mg、Ca、K等16 种元素,其中Ca、K、Zn、Mg 4种元素的排放因子明显大于其它元素.不同树种间元素排放因子差异较大,针叶树的排放因子一般高于阔叶树.除Cd元素外,不同器官间排放的元素总量无明显差异.不同树种不同器官燃烧释放PM2.5中水溶性元素的占比顺序较为一致,其中Ca、K、Zn和Mg 4种元素的排放因子在枝、叶、皮中均较高.此外,燃烧状态对元素排放特征影响较大,Li、Mg、Ca等7种元素的排放因子均表现为明燃显著高于阴燃. 相似文献
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基于生态系统的海湾综合管理框架及调控策略 总被引:1,自引:0,他引:1
海湾是相对独立、完整的生态系统,具有优越的区位和资源优势,面临巨大的开发利用需求,开发与保护问题突出。基于生态系统的综合管理(ecosystem-based management,EBM)是当前国际资源与环境综合管理的主流范式,为解决生态环境危机提供了理论和方法支持。文章在分析海湾生态系统特征和面临的生态环境问题的基础上,根据EBM相关理论和实践,提出基于生态系统的海湾综合管理应该遵循的原则、目标、综合管理框架,以及开展陆海统筹的流域-海湾空间规划,开展基于陆域土地利用的流域-海湾污染物控制,维护海湾水动力条件和保护关键生境,开展流域-海岸-海湾尺度的生态修复,建立海湾综合管理体制机制等具体调控策略,以期为我国海湾综合开发与保护提供参考。 相似文献
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基于高分1号影像的森林植被信息提取 总被引:1,自引:0,他引:1
实时最新森林植被信息的提取是林业航空植保作业的必要前提。论文以安徽省蚌埠市为研究区域,探讨了基于高分1号卫星遥感数据在亚热带农林植被混合地区的森林植被信息提取。根据植被物候信息差异选择了提取森林植被信息的5个关键时期高分影像,采用分区决策树方法监测森林植被的空间分布和面积信息,并与未分区决策树法的提取结果进行比较。结果表明:采用分区决策树法和未分区决策树法对于大中尺度森林植被信息提取的总体精度均优于85%。但分区决策树森林植被提取总体精度达到90.72%,较未分区决策树法提高3.80%、4.65%,Kappa系数达到0.81,较未分区决策树法提高约0.07~0.10,结合植被物候信息的分区决策树森林植被提取法好于未分区决策树法,能够满足林业航空植保作业的精度需求。具有较高空间分辨率、宽覆盖、短重访周期的高分1号影像,对于大区域的林业航空植保当年最新森林植被信息的提取表现出较大的潜力。 相似文献
10.