基于ABC法下改进SVR模型的南疆冰川河流年径流预测

为提高传统SVR模型的求解精度和收敛速度,对其循环求解过程利用人工蜂群算法的自适应度因子优化改进,并以新疆冰川河流为例,验证改进SVR模型的可行性与预测精度。结果显示:改进的SVR模型在AIC计算准则下获得的计算值能够达到最小,相对于传统模型其参数结果更加合理;在南疆冰川河流年径流预测过程中改进的模型可提高年相关系数0. 26,降低预测误差均值17. 2%,能够明显提高年径流预测精度;对于冰川河流未来年径流预测建立的自回归方程具有较强的适用性与科学性,为南疆地区其他类似河流的径流预测和水文变化规律分析提供参考。     

电镀废水改进的CAFE处理工艺设计及案例

电镀园区废水处理过程中,由于园区企业难以做到彻底的分质分流,导致废水处理出现破络不彻底,次亚磷酸盐、氰化物等出现再络合与难降解等问题,同时,深度处理后,浓水需要进行深度处理,重金属离子浓度、总磷、总氮处理都存在难以达标的情况。本文根据企业电镀废水的典型水质和水量特征,研究设计了改进的CAFE处理工艺,详细论证了各工艺的处理过程、主要设备及相关设计参数,并将该工艺在南通某电镀园区电镀废水处理中进行了实际应用。运行的实践表明,该套设计方案污水处理运行稳定,最终出水的COD_Cr（化学需氧量）、NH₄-N、总铬、六价铬、总镍指标的平均质量浓度分别为34.00、5.41、0.29、0.03、0.05 mg/L,均远远小于电镀废水的排放标准,达到了电镀废水的深度处理要求。     

国有林区确权登记地籍调查中的问题与解决方案

对各类自然资源统一进行确权登记,是解决当前生态保护和自然资源开发利用的重中之重。本文以国有林区确权登记地籍调查为例,阐述了确权登记工作中遇到的问题及解决方案,并对确权登记提出了合理化建议。     

基于UNet模型的智能海洋遥感分类框架研究

借助遥感影像和人工智能方法自动提取空间地物是遥感领域的热点方向,本文基于PyQGIS和改进的UNet模型,设计开发了智能海洋遥感分类程序。该程序可以实现面向大尺度遥感影像的用户自定义智能分类、裁剪、拼接、分类评价、影像可视化和地图操作(包括影像放大、缩小、属性查询等)。并以三类典型海洋地物为案例,基于开发的程序测试,实现了总体精度92%、Kappa系数0.87、平均交并比82%的改善结果。文中提出的智能海洋遥感分类框架可为研究人员和工程人员提供参考,为沿海地区规划、监管和综合治理提供决策支持。     

基于遥感+AI技术的沈阳市违法图斑的确定

研究了基于深度学习的自动变化检测等技术,并在沈阳市违法图斑确定项目中进行了深度应用。通过实际的成果分析,确定了该方法可以全方位提升遥感数据的自动化处理、分析能力,实现了影像变化信息的高精度、高效率提取,使目前的土地违法变化高效精准、常态化、低成本监测成为可能。     

病毒与人类文明小史

如何看待人地关系,在人类文明的发展历程中是一个延续千年的问题。历史学家王晴佳曾撰文《人写的历史必须是人的历史吗?“后人类史学”的挑战》,当时曾引来诸多争论。在传统视角中,历史的主宰者,始终是我们人类自身。而人类以外的地球的历史,似乎无关痛痒。     

基于HRCT诊断模型鉴别纯磨玻璃结节样肺腺癌浸润程度研究进展

鉴别肺纯磨玻璃结节样肺腺癌的浸润程度对于临床管理及改善患者预后有重要的指导意义,目前已开发出多种诊断模型用于此。本文结合国内外相关文献,介绍基于HRCT表现的诊断模型在鉴别肺纯磨玻璃结节样肺腺癌的浸润程度研究现状及价值评估等,对其研究进展及临床应用前景进行综述。      

基于Polar1DMLP模型的CCTA冠脉管腔分割方法研究

冠状动脉数字图像造影（CCTA）是一种有效的无创评估冠脉血管狭窄等病变情况的成像技术,对CCTA的自动筛查评估依赖于冠脉管腔的高精度分割。为探索能够分割出高质量的冠脉官腔的算法,本文进行基于深度学习的端到端分割实验以及基于中心线先验信息结合CCTA灰度特征的冠脉管腔分割实验,其中基于深度学习回归方法的Polar1DMLP模型能够结合中心线先验信息得到较好的分割效果。基于公开数据集Coronary Artery Stenoses Detection and Quantification Evaluation Framework中的78组冠脉截段数据进行训练与验证,在16段数据的验证集上得到MSD （mean surface distance）为0.169 mm,DICE为0.796。结果表明本文提出的以中心线为导向信息的Polar1DMLP模型能够较好地整合血管CCTA灰度特征,回归出较为准确的冠脉血管内壁管腔轮廓半径,得到较为平滑的冠脉管腔表面模型,本方法有着较大的潜力以及拓展空间。      

产卵迁徙对金沙江黑水河下游鱼类群聚结构变动的影响

鱼类作为河流生物的重要组成部分,其在干支流之间的迁徙或移动不仅是常见的,而且通常与鱼类的繁殖活动相联系.金沙江下游支流作为金沙江下游河流网络的重要组成部分,分布有较为丰富的集合生境以及较高的鱼类物种多样性.研究鱼类在金沙江下游干支流的产卵迁徙对支流鱼类群聚结构变动的影响以及支流生境维持对区域鱼类种群维系的意义,对金沙江下游干支流鱼类的保护具有重要的意义.本文拟选择黑水河下游江段作为典型研究区域,通过2014年在该区域的逐月渔获物调查,采用聚类分析、基于距离的线性模型以及基于距离的冗余分析等多种多元分析方法,确定黑水河下游群聚结构的逐月变动是否严重依赖于鱼类在干支流之间的产卵迁徙以及黑水河下游自然生境的维持对区域鱼类种群的维系是否具有重要的意义.结果表明:黑水河下游鱼类群聚结构在金沙江雨季和旱季显著分离的同时,表征这种分离的8种指示种的性成熟个体丰度也在雨季和旱季间发生不同程度的变动.7种指示种鱼类性成熟个体丰度的变动能够解释黑水河下游鱼类群聚结构变动77.20%的变异,其中齐口裂腹鱼、大鳞副泥鳅和犁头鳅性成熟个体丰度的变动是影响黑水河下游鱼类群聚结构变动的3个最显著的因素,7种指示种鱼类在干支流的产卵迁徙对黑水河下游鱼类群聚结构的变动造成了明显的影响.研究表明:在金沙江干支流严重水电开发背景下,维持黑水河现有的自然生境面积对区域鱼类种群的维持具有重要意义.为实行上述目标,建议在白鹤滩水电站蓄水运行后,拆除黑水河的部分小型水坝,并采取其他河流再自然化措施以维持黑水河现有的自然生境面积.     

基于NRS-ISSA-SVM的砂土液化判别模型

针对砂土液化判别中影响因素与砂土状态间映射关系的不确定性及模糊性等问题,在邻域粗糙集(Neighborhood Rough Set, NRS)因素约简的基础上,利用多策略融合的改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)参数C和g,构建了SVM砂土液化判别模型。以吉林松原地区的42组实例作为总体样本集,其中35组作为训练集,另外7组作为测试集,利用邻域粗糙集对9个影响因素约简得到4个因素,然后输入ISSA-SVM模型进行预测,并进行了约简得到的因素敏感性分析。结果表明：因素约简剔除了冗余属性,降低了模型复杂度;ISSA算法具有极强的探索性、收敛性和局部逃逸能力;相比于其他模型,NRS-ISSA-SVM砂土液化判别模型精度更高,泛化能力更强;建议要判别砂土的液化状态,需要准确查明水位埋深、地震烈度、标准贯入击数,非液化土层厚度这4个因素,尤其是前三个因素。通过易获取的影响因素建立NRS-ISSA-SVM砂土液化判别模型,不仅可准确地判断该区域其余未知点的砂土状态,...