基于多光谱影像反演土壤盐分的建模方法研究

土壤盐分的定量遥感反演,为快速、准确、全面地监测盐渍化状况提供了可能。本文以黄河三角洲地区垦利县为例,实地调查采集土壤样本,并获取同时相Landsat 8影像,建立土壤盐分遥感反演的BP神经网络、偏最小二乘回归、主成分分析、多元线性回归多种模型,进而进行精度对比分析,评价、优选最佳建模方法,最后,基于最佳模型进行研究区土壤盐分的空间分布反演分析。结果显示:遥感影像的反射率与土壤盐分含量并不是单纯的线性关系,构建的盐分估测模型BP神经网络预测决定系数为0.8467,均方根误差为0.071,明显高于传统线性统计模型,能较好地模拟土壤盐分与光谱数据的关系。该研究既能为盐渍土的治理、利用提供数据支持,又能推动盐渍化区域遥感研究的定量发展。     

基于支持向量机和BP神经网络的滑坡变形复合式预测

[目的]探讨复合式组合预测模型对滑坡两变形时间序列的预测效果,为滑坡的变形预测提供一种新的思路。[方法]基于支持向量机和BP神经网络,构建滑坡位移序列和速率序列的复合式预测模型,首先,对滑坡环境因素进行分析,提取其基本信息;其次,利用2种预测方法构建回归结构预测模型和多因素预测模型,并对两时间序列进行一重预测;最后,利用BP神经网络对一重预测结果进行了二重组合优化。[结果]滑坡库水位与滑坡两变形序列均具有较大的相关性,滑坡的稳定性很大程度上会出现周期性疲劳减弱的可能,且通过对滑坡变形的复合式预测。[结论]该方法的相对预测误差均较小,很大程度上提高了滑坡变形的预测精度和稳定性,证明了该预测模型的有效性。     

多源环状注水系统泵站运行方案与管网同步优化

为了最大程度地提高注水系统运行效率,对泵站运行方案与管网同时进行优化.针对多源环状注水系统,以泵的开停状态、流量和管线的连接状态、管径为优化设计变量,以运行能耗和管网投资费用最小为优化目标,考虑流量、压力、环状管网等各类约束条件,建立了多源环状注水系统运行方案与管网同步优化数学模型.针对该同步优化问题的特点,设计了双重广义染色体编码遗传算法对模型求解.泵的编码中,第1行采用二进制编码表示泵的开停状态,第2行采用实数编码表示泵的流量;管线的编码中,第1行采用二进制编码表示管线的连接状态,第2行采用整数编码表示管线的管径.实现了对各优化变量的精确表达,设计了与问题相适应的初始解产生及编码交叉、变异方法,避免或减少了不可行解的产生.并对实例进行优化设计,同步优化与仅进行管网优化对比,运行能耗降低了4.66%,管网投资费用降低了1.73%,表明同步优化的节能效果明显.     

Diversity of the Insect Visitors on Calluna vulgaris (Ericaceae) in Southern France Heathlands

As part of an ongoing research project on the pollination networks in European heathlands, the objective of this study was to assess the insect visitor guild on Calluna vulgaris (L.) Hull (Ericaceae). We focused the study on a region renowned for its largely well-preserved heathlands, the Cévennes National Park, Southern France. In 2013, flower visitors were observed over 3 d per site, in four heathland sites at mont Lozère. Honeybees (Apis mellifera L.) were the main visitors (62–88% of total visitors). Besides honeybees, a high diversity of visitors was detected with 57 different species identified (42 Diptera and 15 Hymenoptera). Hoverflies (Syrphidae, Diptera) visitors were abundant and diverse, especially individuals belonging to the genera Eristalis and Episyrphus. The reported diversity of visitors was probably due to the preservation of large heathland areas at mont Lozère and to the generalist pollination system of C. vulgaris.RESUME. Cette étude fait partie d’un projet de recherche en cours sur les réseaux de pollinisation dans les landes européennes. Son objectif est d’évaluer la guilde des insectes visiteurs de Calluna vulgaris (L.) Hull (Ericaceae). Cette étude se déroule dans une région réputée pour ses landes globalement bien préservées: le Parc natinal des Cévennes, situé dans le sud de la France. En 2013, les insectes visiteurs ont été observés durant trois jours par site, dans quatre sites au mont Lozère. Les abeilles domestiques (A. mellifera L.) sont les visiteurs principaux (62–88% du nombre total de visiteurs). Outre les abeilles domestiques, une diversité importante de visiteurs est constatée: 57 espèces ont été identifiées (42 appartenant à l''ordre des Diptères et 15 à l''ordre des Hyménoptères). Les syrphes (Syrphidae, Diptera) sont abondants et diversifiés, en particulier les genres Eristalis et Episyrphus. La diversité de visiteurs observée peut certainement s’expliquer par la préservation de grandes étendues de landes au mont Lozère et par le caractère généraliste de la pollinisation de la callune.     

森林景观“斑块耦合网络”视角下森林经营的思考

森林经营理论和实践经历了从单一永续利用到多目标持续利用, 最终实现森林可持续经营的演变过程。森林景观“斑块耦合网络” 代表森林景观整体结构的骨架,对森林可持续经营具有指导意义。阐释了森林景观“斑块耦合网络”理论对森林异质性经营、适应性经营与跨尺度经营的实践应用价值,进一步揭示森林异质性景观的稳定机制、森林整体约束下的适应性调控机制与多尺度上森林经营机制,提出了现代森林经营对“斑块耦合网络”研究的启示与展望。     

基于优化BP神经网络的香格里拉高山松蓄积量模型研究

以香格里拉县高山松为研究对象,以Landsat TM 8影像和DEM（30M）数据为信息源,结合森林资源二类调查数据和地面样地实测数据,借助MATLAB平台,在前期进行基于遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）优化BP神经网络模型基础上,采用决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）及预测精度（P）3个指标对优化后的BP神经网络模型及进行评价,并建立了研究区高山松蓄积量估测模型。结果表明,遗传算法效率（耗时1.9 h）低于粒子群算法（耗时1.4 h）;采用遗传算法优化后的BP神经网络模型R²、RMSE及P分别为0.636、4.216 m³、81.748%,均优于粒子群算法。通过遗传算法优化后的BP神经网络模型估测香格里拉高山松蓄积量总量为13 317 879.7 m³。     

苏皖交界河网区后生浮游动物群落结构及其影响因子分析

鉴于长江中下游河网水流条件复杂,河流生境变化导致的浮游动物群落结构特异性,于2012年10月(平水期)和12月(枯水期)在长江下游江苏和安徽交界处的河网区布设6个采样点,进行轮虫和甲壳动物采样调查,并检测NH+4-N、NO-2-N、TN、TP、CODMn和Chl.a含量等水环境指标。结果表明,河网区共检出轮虫31种,优势种包括螺旋龟甲轮虫(Keratella cochlearis)和疣毛轮虫(Synchaeta sp.)等;枝角类14种,优势种为象鼻溞(Bosmina sp.);桡足类20种,优势种为跨立小剑水蚤(Microcyclops varicans)、中华窄腹剑水蚤(Limnoithona sinensis)和温剑水蚤(Thermocyclops sp.)。轮虫密度最高,平均为350.69个/L,其次为桡足类3.44个/L,枝角类最少,仅0.15个/L。轮虫和甲壳动物的季节变化规律不同,平水期的轮虫种类多于枯水期,枝角类和桡足类则相反,浮游动物的密度变化规律也类似。CCA分析表明,氮、磷、CODMn和Chl.a共同影响了浮游动物的群落结构与分布,枯水期轮虫密度与枝角类和桡足类密度均显著正相关(P0.01),叶绿素a与3类浮游动物密度也显著正相关(P0.05)。受长江汛后水文条件的影响,河网区浮游动物群落组成及优势种变化有其特定规律,轮虫与甲壳动物的种间关系也对其种类和密度的季节变化造成影响,而食物限制则是枯水期种群竞争的重要因素。     

基于ANN的抽水蓄能电站建模与过渡过程优化

对大型带长引水管道的抽水蓄能电站机组调节系统进行了建模与过渡过程调节参数优化的研究.依据某抽水蓄能电站的具体参数,利用Matlab/Simulink对其机组调节系统建模,其中长引水管道系统采用弹性水击模型以较准确地反映较长压力管道内的水力振动特性,然后利用BP和RBF神经网络训练水泵水轮机特性参数,以获取较精确的水轮机模型,从而避免用插值法处理密集、交叉现象严重的水泵水轮机“S”特性曲线带来的误差.基于所建立的仿真模型,引入改进正交试验法对其空载频率扰动、负荷扰动及甩负荷过渡过程进行调节参数优化.结果表明,所建立的调节系统仿真模型可以在一定程度上反映机组的实际特性,并且改进正交试验法在机组调节系统过渡过程仿真试验参数优化中取得了很好的效果.本研究对大型抽水蓄能机组调节系统建模仿真具有一定的指导意义,为实际运行中机组过渡过程优化控制提供了理论依据和技术参考.     

基于BP神经网络的辽河源头区水质评价研究

基于辽河源头区水环境问题日益突出的现状,该文开展了辽河源头区水环境质量的研究,旨在对区内的水体质量进行分析评价。通过资料收集与汇总,基于BP人工神经网络结构的思想和理论,利用研究区内13个控制断面的水质监测数据,建立了包括pH、溶解氧、氨氮、化学需氧量、五日生化需氧量、高锰酸盐指数的水质综合评价模型,并应用训练好的模型进行仿真运算及水质综合评价。结果显示,在选取的13个断面中,约76.92%的断面为Ⅴ类—劣Ⅴ类水质,仅有23.08%的断面水质级别在Ⅱ—Ⅲ类之间,研究区上游断面的水质状况较好,中下游的水质较差。将该结果与《环境公报》公布的主要断面水质结果进行对比,81.25%的评价结果相同,采用BP神经网络对研究区水质进行综合评价具有较强的适用性和可靠性。     

非木质林产品与减少贫困研究综述

在我国日益成为世界主要林产品生产和对外贸易大国,而林区尤其是偏远山区非木质林产品资源丰富却普遍贫困的背景下,文中从非木质林产品与居民收入增加、非木质林产品与粮食安全、非木质林产品与乡村安全网、非木质林产品的市场化等方面,结合我国的研究和实际情况总结非木质林产品与减少贫困的研究概况,对已有的相关研究结论和研究方法进行评析,讨论现有研究特点和不足,并从我国的客观实际出发展望如何利用和开发非木质林产品来减少贫困,增加林区居民收入。