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摘要:温室气体(GHGs)过量排放造成的全球气候变化问题受到广泛关注,农业活动是第二大温室气体排放源,减少农业温室气体排放刻不容缓.生物炭由生物质在高温限氧条件下热解炭化获得,其性质稳定、孔径丰富、富含芳香碳,因而减排增汇效果优异,具有参与农业自愿减排碳交易的显著潜力.然而生物炭固碳减排效果异质性大,影响因素复杂多样,因此有必要对其减排效应、影响因素和研究进展进行归纳总结.本文系统梳理了国内外与生物炭固碳减排相关的室内、大田研究和整合分析研究,同时采用CiteSpace软件进行可视化分析,探究了该领域的发展趋势和研究热点.基于国内外碳交易市场发展特点与程度以及相应配套政策总结了生物炭参与碳交易面临的机遇和挑战,并提出了相应的解决手段,为生物炭固碳减排研究的开展和生物炭农田应用项目参与碳交易提供了科学指导和建议.

摘要:为探讨不同植物群落对大气颗粒物浓度的影响,以郑州市金水区为例,在2020年冬季(2020年12月—2021年2月)对园林绿化区(数码公园)、居住区(正弘·蓝堡湾)、文教区(河南农业大学)内植物群落的PM_2.5和PM₁₀质量浓度及气象因子(温度、相对湿度和风速)进行监测.结果表明:每个功能区中不同样地之间的PM_2.5、PM₁₀质量浓度日变化趋势基本一致,一般为早高晚低;不同植物群落之间PM_2.5和PM₁₀质量浓度存在显著差异性,其中广场样地与其他样地的差异性最显著;3个功能区中各样地对PM_2.5和PM₁₀质量浓度的阻滞率均表现为乔灌草结构最高,乔灌结构和乔草结构次之,且多表现为乔灌样地大于乔草样地,灌草结构和草坪最低;研究区域PM_2.5、PM₁₀质量浓度与温度呈负相关,与相对湿度呈正相关,与风速呈负相关.

摘要:为了探讨气候变化对高原湖色林错湖面面积变化的影响,基于1988—2020年Landsat卫星遥感影像资料,用最大似然法提取色林错水体信息,采用线性回归及M-K检验法分析色林错湖面面积及其流域内温度、降水和积雪深度等气候因子变化特征,并用皮尔逊相关分析法探讨了湖面面积与气象因子之间的相关性.结果表明:近30年色林错湖面面积增加了650.70 km²,增长速率为203.34 km²／(10 a).色林错湖面扩张存在着明显的空间差异,湖面向南、向北扩展比较明显;色林错流域年平均气温及降水量呈显著上升趋势(p<0.05),而积雪深度呈显著下降的趋势(p<0.05),其中增温速率为0.50℃／(10 a),降水量增加速率为17.32 mm／(10 a),积雪深度递减率为0.65 cm／(10 a);色林错湖面面积的变化与该流域气温的升高以及冷季积雪深度的降低具有极显著相关性(p<0.001),气温升高使得色林错上游的冰雪融水增加是色林错湖面面积增大的主要原因.

摘要:为解决PM_2.5的多站点同步预测问题,提出一种贝叶斯框架下的分层自回归时空模型.将PM_2.5日均浓度真实值视为潜在时空过程,利用一阶自回归过程刻画时间相关性,并基于Matérn过程捕获空间相关性,极大程度地提高了降维和同步预测的效率.此外,还将日最高温度、相对湿度和风速等气象因素作为解释变量,用于提升PM_2.5的预测效果.借助模型的分层结构,通过贝叶斯方法结合马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法实现参数估计和预测过程.对北京市日均PM_2.5浓度的实证分析表明,模型在空间和时间维度上均有良好的插值或预测效果.

摘要:针对方面级情感分析任务不能充分兼顾句法全面性与语义关联性,且大多数研究中使用的图卷积仅考虑信息自上而下的传播,忽略了信息自下而上的聚合等问题,本文提出了基于注意力与双通道网络的情感分析模型.该模型在扩展依存表示的同时使用自注意力获取具有语义关联的信息矩阵,使用双通道网络结合全局句法与语义关联信息,双通道网络分别侧重于自上而下传播的语义特征与自下而上聚合的结构特征.通道内的图卷积输出会与信息矩阵进行交互注意力起到残差互补的作用,然后通过平均池化完成通道内的任务.最后将基于语义与基于结构的决策融合得到最终的情感分类特征.实验结果表明该模型在三个公开数据集上的准确率与F1值均有提升.

摘要:通过实验筛选研发新药的过程非常缓慢且需耗费大量的人力物力,而利用计算机辅助预测药物的分子性质可极大地节省药物研发时间和成本.因此,为了能够使抗乳腺癌候选药物对抑制ERα具有良好的生物活性和ADMET性质,针对收集到的1974种化合物,首先利用随机森林分类器筛选出前20个对生物活性最具显著影响的分子描述符,并以此和pIC50值作为特征数据建立QSAR模型.其次,基于PSO优化BP神经网络对50个新化合物的生物活性值进行预测,模型拟合度为0.8337,根均方误差为0.7315,比优化前的BP神经网络预测值更贴合实际.随后为提高药物研发的成功率,依据已有的ADMET性质数据利用PSO优化SVM构建ADMET分类预测模型,算法交叉验证CV准确率达到94.0767％,5个指标模型的预测准确率均在79％以上.结果表明,所建立的模型比基准模型的预测性能更好,采用的预测策略是有效的,可为抗乳腺癌药物的研发提供借鉴.

摘要:在相关滤波器跟踪算法中引入正则化后可以有效提高跟踪效率,但需要花费大量精力调整预定义参数,此外还有目标响应发生在非目标区域会导致跟踪漂移等问题,因此提出一种自动全局上下文感知相关滤波器(Automatic Global Context Awareness Correlation Filter,AGCACF)跟踪算法.首先,在跟踪过程中利用目标局部响应变化实现自动空间正则化,将自动空间正则化模块加入目标函数,使滤波器专注于目标对象的学习;其次,跟踪器利用目标全局上下文信息,结合自动空间正则化,使滤波器能及时学习到更多与目标有关的信息,减少背景对跟踪性能的影响;接着,在滤波器中加入时间正则化项,来充分学习目标在相邻帧之间的变化,从而获得更准确的模型样本.实验结果表明,与其他跟踪算法相比,AGCACF跟踪算法在距离精度和成功率方面具备更好的跟踪效果.

摘要:模型的效率在计算机视觉中变得越来越重要.本文通过研究用于火焰检测的神经网络结构,提出了几个关键的优化方案,以提高模型效率和检测效果.第一,提出一种由多卷积组合结构构建的主干网络(FIRE-Net),它能高效地从多个尺度上提取丰富的火焰特征;第二,提出一种改进的加权双向特征金字塔网络(BiFPN-mini)以快速地实现多尺度特征融合;第三,提出一种新的注意力机制(FIRE-Attention),让检测器对火焰特征更敏感.基于上述优化,本文开发出了一种全新的火焰检测器FIRE-DET,它在硬件资源有限的条件下能够取得比现有基于深度学习的火焰检测方法更高的检测效率.FIRE-DET模型在自建数据集上进行训练后,最终对火焰检测的准确率和帧率分别达到97％和85 FPS.实验结果表明,与主流算法相比,本文火焰检测模型检测性能更优.本文为解决火焰探测问题提供了一个更通用的解决方案.

摘要:为了能够更加灵活地执行变电站巡检任务,非固定线路的机器人巡检技术越来越受到关注.如何在复杂的变电站环境中实现高精度的定位是机器人在变电站执行巡检任务时需要解决的核心问题.单一传感器难以满足变电站可靠定位的要求,因此,本文设计了多传感器融合的LINS-GNSS定位方法.其前端基于迭代误差状态卡尔曼滤波框架将激光雷达和惯性导航进行紧耦合,在每次迭代中生成新的特征对应关系递归地校正估计状态.后端使用因子图优化的方法将卫星导航的定位结果与LINS后端输出的定位结果松耦合.优化过程中先将局部坐标系与全局坐标系对齐,再将卫星导航的位置约束作为先验边添加到后端的因子图中,最后将定位结果在全局坐标系下输出.为了评估LINS-GNSS系统在变电站环境中的性能,本文在实际变电站中进行了测试.实验结果表明,LINS-GNSS系统在变电站环境中可以达到优于0.5 m的定位精度,且比现有最佳算法LIO-SAM定位精度更高.

摘要:针对多无人机对多个异构任务目标进行侦察和通信服务的协同优化问题,通过考虑不同目标的任务要求和价值,以及多机协同增益与任务行为制约关系,构建斯坦伯格博弈模型,将上层无人机建立为博弈领导者,下层无人机建立为博弈的跟随者,并提出一种分布式策略更新迭代算法,实现了多无人机任务分配方案的稳定收敛以及系统任务收益优化.仿真结果显示,所提方法能有效提升多无人机系统同时完成多个任务的效益,并能在不同环境下实现面向异构任务价值的高效协同.

摘要:为及时辨识海洋环境的变化趋势和降低长期累积的海洋环境数据对预测模型的影响,提出一种基于循环在线顺序极限学习机(Recurrent Online Sequential Extreme Learning Machine R-OSELM)的海洋环境数据在线预测模型.采用完全在线的方法初始化海洋环境数据训练集,通过在线顺序极限学习机算法对已有的海洋环境数据进行逐块输入,利用极限学习机的自动编码技术与一种归一化方法对输入权重循环处理,实现预测模型的在线更新,最后完成对海洋环境数据的在线预测.使用该模型对溶解氧、叶绿素a、浊度、蓝绿藻进行预测,结果表明R-OSELM模型的预测精度高于对比模型,确定其具备海洋环境数据在线预测能力,可为海洋水域水体富营养化与海洋环境污染预警提供参考.

摘要:根据多普勒天气雷达基数据空间呈锥状分布的特点,提出了基于基数据的移动梯状多面体三维建模算法(MTPD).该方法采用梯状多面体作为体积单元,根据雷达三维建模空间范围选择六面体索引和四面体索引两种不同模式构建三维等值面,以平衡算法效率和建模结果精度.在该算法基础上利用WebGL技术开发了多普勒天气雷达三维可视化平台.结果表明:与传统三维建模算法相比,MTPD在保证建模精度的条件下明显提升了算法效率,六面体索引模式和四面体索引模式计算效率分别提高62.5％和23.0％,四面体索引模式得到的回波三维结构更连续,基于WebGL的多普勒天气雷达三维可视化平台提供了跨平台的雷达三维展示,能够直观反映对流云的三维结构.

摘要:运行经验表明,直流接地极造成电网大范围直流偏磁危害,其根源在地表电位不均匀分布.针对广域深度分层的复杂大地模型关于地表电位分布求解方面的难题,利用切比雪夫多项式拟合地表电位的汉克尔变换核函数.通过切比雪夫多项式的移位运算、系数展开和截断误差判定,得到了核函数的切比雪夫多项式自适应阶数拟合方法,从而大幅降低了直流接地极造成广大区域地表电位分布的计算难度.与标准接地计算软件CDEGS的水平8层结构大地算例对比结果表明,直流接地极入地电流5 kA时,本方法在1~100 km地表范围内的地表电位偏差小于1 V.进一步分析了切比雪夫多项式阶数对地表电位的计算结果的影响,证实了20阶切比雪夫多项式的精度就可以满足一般的直流偏磁风险评估的应用需求.基于移位切比雪夫多项式的地表电位快速评估方法为直流偏磁风险评估提供了一种基础的技术手段,有助于降低电网直流偏磁风险评估的难度.