基于PCA-SVR模型的中国CO_2排放量预测研究

CO_2排放量预测可以为我国大气环境治理及区域可持续发展提供决策支持。论文构建了一个基于主成分分析(PCA)和支持向量回归(SVR)的中国CO_2排放量组合预测模型,以固定资本消耗、耗电量、石油消耗量、国家消费支出、居民最终收入、国内生产总值、总人口七个与CO_2排放相关的社会经济指标作为输入变量,CO_2排放量作为目标预测变量。PCA-SVR模型的预测结果为平均绝对百分误差(MAPE)达到0.0812,均方根误差(RMSE)是0.90,显著小于其他模型误差。同时应用PCA-SVR组合模型对中国2016年至2021年的CO_2排放量进行预测,结果显示未来五年我国CO_2排放量将在99.5亿吨到280.1亿吨浮动,而我国"十三五"末2020年的CO_2排放总量控制目标是105亿吨,在预测范围的下限附近。因此,有必要加大政策实施力度,进一步控制工业和居民生活的CO_2排放量,才能实现我们国家制定的105亿排放目标。     

饱和修正系数提高ZZLAS型闪烁仪测量显热通量精度

为了研究饱和效应对大孔径闪烁仪估算区域显热通量的影响,在2014年8—9月期间进行试验,以具有抗饱和性能的双光路BLS900型闪烁仪为参考,以孔径尺寸为0.075 m(文中简记为LAS1)、0.15 m(文中简记为LAS2)的中国产ZZLAS型闪烁仪为研究对象,通过光学传播原理计算出饱和修正系数,并对ZZLAS型闪烁仪的观测结果进行饱和修正分析。结果表明:LAS1的饱和修正系数为1.034,LAS2的饱和修正系数为1.019。试验观测中LAS1饱和率为24.58%,LAS2饱和率为2.04%,进行饱和修正后,LAS1的有效饱和修正率为12.87%。与BLS900相比,LAS1修正后显热通量均方根误差变为25.67 W/m2;LAS2的饱和修正率仅为0.32%,修正前后显热通量均方根误差基本无变化。进行饱和修正前,对BLS900与LAS1观测的显热通量进行F检验,未达到显著水平(P=0.15);通过计算得出的修正系数修正后,达到极显著水平(P=0.004);而利用BLS900的实时修正系数进行修正后,接近显著水平(P=0.06)。利用试验计算得出的饱和修正系数修正后,显热通量与参考标准的误差范围为1.28~53.42 W/m2,比修正前更接近BLS900的观测结果。研究对农田、人工林下垫面条件下的观测结果采用文中的饱和修正方法进行验证,结果也表明,经饱和修正后,闪烁仪观测的显热通量更接近BLS900的观测结果。当ZZLAS型闪烁仪发生明显饱和现象时,利用光学传播原理计算得出的修正系数对饱和数据进行修正效果显著。     

基于太赫兹衰减全反射技术的花生霉变程度判别

为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Support vector machine,SVM)的霉变花生定性分析方法。为排除不同样本带来的偶然性,实验随机采集花育36号、鲁花9号两个花生品种进行霉变培养。依据花生的感官特征与前人的研究经验,将花生分为正常、轻度霉变、中度霉变与严重霉变4类,采用太赫兹衰减全反射技术采集花生仁样本光谱(波段0. 3～3. 6 THz)。利用傅里叶变换方法对时域光谱信号进行频域变换并进行加窗处理,然后对所得频域信号进行光学常数吸光度与吸收系数的提取,得到样本的光学常数信号,并进行特征波段筛选。在此基础上分别建立BP神经网络定性分析模型与SVM定性分析模型。实验表明,BP神经网络模型对花育36号花生霉变模型的预测集识别正确率为88. 57%,对鲁花9号花生霉变模型的预测集识别正确率为91. 40%;Lib-SVM模型对两个品种花生霉变的二分类模型、3类霉变花生的三分类模型的预测集识别正确率均为100%。应用太赫兹时域光谱技术结合SVM算法检测霉变花生仁效果良好,具有一定的可行性。     

渔获量不确定性对印度洋大眼金枪鱼资源评估的影响

大眼金枪鱼(Thunnus obesus)是最具经济价值的热带金枪鱼类,其资源状况一直是区域性金枪鱼渔业管理组织关注的重点。由于多种渔业作业、捕捞船队构成复杂,印度洋大眼金枪鱼的历史渔获量统计存在一定的偏差(Bias),但国际上近些年开展资源评估时都忽略了这一偏差。本研究根据1979~2015年的年渔获量、年龄结构渔获量及相对丰度指数数据,运用年龄结构资源评估模型(ASAP)对印度洋大眼金枪鱼资源进行评估,重点考查渔获量的不确定性(观测误差和统计偏差)对资源评估结果的影响。结果显示,印度洋大眼金枪鱼当前资源总体没有过度捕捞,但2015年初显示轻微的过度捕捞,通过对比基础模型与8个灵敏度分析模型的评估结果发现,渔获量观测误差(CV)的预设对资源开发状态的判断有一定的影响。当渔获量统计偏差调整量为15%时(即历史渔获量被低估了),评估结果与基础模型基本一致;统计偏差调整量为20%时,评估结果有过度捕捞的趋势。本研究结果表明,资源评估模型中渔获量观测误差的设定和历史渔获量统计偏差均会对评估结果产生影响,后者更为明显,因此,二者均不能忽略。     

汽车变速器齿轮修形仿真分析

汽车变速器的关键部件齿轮因其加工和装配质量的影响,工作时容易引起振动噪声大及承载能力降低等问题,而齿轮修形是解决这些问题的有效方法,且成本较低。针对某款汽车变速器,利用Romax对齿轮进行修形分析。结果表明,修形后减小了齿轮的传动误差和最大接触应力,齿面载荷分布更加合理。有效改善了齿轮的传动性能,增加了齿轮寿命。     

森林资源连续清查方形固定样地设置误差分析

采取固定样地是实现森林资源清查信息连续可比、动态评价的重要基础和前提。固定样地设置是影响森林资源调查准确度的重要因素之一。该文分析了方形固定样地产生误差的原因,同时提出了减少误差的措施,为提高森林资源连续清查的准确度提供了一种可行的途径。     

基于PhotoScan的径流小区三维重建参数优化

提高径流小区数字地面模型精度是应用三维重建技术研究面蚀细沟间与细沟侵蚀过程的关键。以位于黑龙江省海伦市的中国科学院海伦水土保持监测研究站的裸地小区为研究对象，以验证点与控制点误差比和数字高程模型（Digital elevation model，DEM）误差为指标，优化Agisoft PhotoScan三维重建径流小区的处理参数，降低DEM误差。PhotoScan的精度参数和相机模型设置对DEM误差有较大影响。优化后的验证点与控制点误差比降低35%，改善了径流小区DEM对地面控制点的过度拟合。优化后的相机模型包含焦距、像主点、径向畸变、切向畸变等。基于单点和点云的验证结果表明，优化过程误差降低约40%。相对于默认参数设置下的验证点误差（20.0mm），优化后的验证点误差为11.0mm，与细沟侵蚀深度标准相当（沟深大于等于10mm），因此优化后的径流小区三维重建过程更适宜于细沟侵蚀过程的三维表达。     

育林作业设计误差分析

从蓄积(面积、样地测设、数表使用、胸径、树高)和出材量2个方面对育林作业设计中的误差进行分析,以期为提高设计精度提供科学参考。     

基于神经网络的东南太平洋茎柔鱼渔场预报模型的建立及解释

东南太平洋秘鲁茎柔鱼(Dosidicus gigas)是我国鱿钓船的重要捕捞对象。准确预报中心渔场是提高渔业生产能力的重要内容。本文根据2006~2009年我国远洋船队东南太平洋秘鲁茎柔鱼生产统计数据(月份、经度、纬度)及遥感获得的表温、Nio 3.4区海表温度异常、海面高度资料,利用反向传播(EBP)神经网络建立秘鲁茎柔鱼中心渔场预报模型。在此基础上,尝试使用神经网络解释图(neural interpretation diagram)、自变量相关(independent variable relevance)、灵敏度分析(sensitivity analyses)三种方法解释EBP模型权重,推断东南太平洋茎柔鱼中心渔场形成的主要影响因子。结果认为,影响中心渔场的3个主要影响因子为Nio 3.4区海表温度异常、表温和纬度,其贡献率分别为28.95%、22.1%和19.68%。利用EBP神经网络建立的预报模型不仅在预报精度上达到要求,而且能够很好地解释秘鲁茎柔鱼中心渔场的形成机制。     

基于合成法的定位误差的分析与计算

为保证机床夹具设计的可靠性,定位误差的计算是机床夹具设计过程中必不可少的重要环节之一。为此从定位误差的产生机理出发,介绍了定位误差的概念、产生原因,并给出计算公式,有助于快速实现定位误差的求解。