【摘 要】
:
选择贵州省作为喀斯特山区的典型代表,基于生态环境、土地利用、气候等数据,利用地理信息系统技术和Pearson相关分析法,从空间粒度角度分析淡水生态系统服务权衡-协同关系的空间粒度效应.结果表明:研究区水源涵养对空间粒度变化的敏感性较低,而土壤保持和营养物净化对空间粒度变化的敏感性较高;随着空间粒度增大,水源涵养与土壤保持之间以及土壤保持与营养物净化之间由协同关系转向权衡关系,水源涵养与营养物净化之间的权衡强度增加,营养物净化与水源涵养、土壤保持之间权衡-协同关系粒度效应的空间格局接近,但与水源涵养与土壤保
【机 构】
:
贵州理工学院建筑与城市规划学院,贵州贵阳 550003;贵州理工学院经济管理学院,贵州贵阳 550003
论文部分内容阅读
选择贵州省作为喀斯特山区的典型代表,基于生态环境、土地利用、气候等数据,利用地理信息系统技术和Pearson相关分析法,从空间粒度角度分析淡水生态系统服务权衡-协同关系的空间粒度效应.结果表明:研究区水源涵养对空间粒度变化的敏感性较低,而土壤保持和营养物净化对空间粒度变化的敏感性较高;随着空间粒度增大,水源涵养与土壤保持之间以及土壤保持与营养物净化之间由协同关系转向权衡关系,水源涵养与营养物净化之间的权衡强度增加,营养物净化与水源涵养、土壤保持之间权衡-协同关系粒度效应的空间格局接近,但与水源涵养与土壤保持之间的粒度效应空间格局差异较大;气候因子、地形、土地利用类型结构和分布对空间粒度效应的响应差异是影响喀斯特山区淡水生态系统服务及其权衡-协同关系粒度效应的关键因素.
其他文献
为了提高风力发电预测的准确性,依据某近海地区风电场出力数据,提出基于深度时间卷积网络的风电功率组合预测模型;利用自适应集成经验模态分解对风电功率序列进行特征提取,得到若干本征模态分量,通过排列熵相关理论计算各模态分量的复杂度,根据复杂度进行序列重构,并输入至改进余弦退火算法优化的深度时间卷积网络中进行风电功率分析与预测.结果表明,该模型与其他模型相比具有较好的预测效果,能够有效提高超短期风电功率预测精度.
为了研究锚杆回收时支护体系的变形和稳定性,引入非线性土压力理论,探讨坑内回填土和已施工完成的结构对基坑变形和稳定性的作用,建立锚杆回收期的修正弹性杆系有限元模型,并利用实际基坑工程监测数据和数值模拟验证模型的准确性.结果表明:在锚杆回收过程中,肥槽内回填土和内部结构施工到一定程度后才能抵消锚杆拆除对基坑稳定性的削减作用;如果未回填或结构施工不到位,则导致基坑过大的变形,甚至失稳.
针对传统核相关滤波算法中存在单一特征鲁棒性差、尺度更新不健全等问题,提出了一种特征融合和尺度自适应相结合的目标跟踪算法.首先,通过研究各特征的侧重,将方向梯度特征(HOG)和颜色特征(CN)相融合,可以得到一种辨别能力更强的特征.然后,加入BRISK特征目标尺度的预测方式,从而实现目标的尺度更新,进而提高目标的跟踪精度.最后,在OTB2013数据集上进行算法对比实验.结果表明,与传统算法相比,改进后的算法不仅对于目标遮挡、光照变化和运动模糊等问题鲁棒性较高,而且满足实时跟踪需求.
为了研究可回收基坑支护体系在回收过程中基坑和地下室结构所受的土压力和变形特性,采用有限元软件Plaxis建立基坑桩锚回收体系模型,采用硬化土小应变模型模拟基坑周围土体,通过9个施工步序模拟桩锚回收的过程.结果表明:锚杆回收过程中,支护桩坑内位移增大,所受的土压力减小至接近主动土压力;钢管桩回收后,地下室外墙所受的土压力增大,所受的弯矩、剪力增大;桩锚体系回收过程中,基坑外土体沉降变形增大;当基坑周边对变形要求严格时,需要充分考虑桩锚回收期坑外地表的变形情况.
以江苏省连云港市某软基处理项目的软土为室内研究对象,利用自主设计的动态固结渗透仪分析饱和软土在交通荷载作用下的动力响应;通过设置不同围压、共振频率和振动停歇时间,以及模拟不同施工工况,进行软土的振动排水固结试验,并与未考虑振动停歇时间的振动排水固结试验进行对比,重点分析不同振动停歇时间对软土排水固结特性的影响.结果表明:在振动荷载停歇时间段软土排水固结效果明显改善;在振动停歇时间相同时,软土排水固结效果随着围压的增大呈现弱化趋势;在某共振频率下存在软土排水固结效果最优的停歇时间,且该时间随共振频率的变化而
为了提高朴素贝叶斯算法的复合语言文本分类准确度和效率,将加权朴素贝叶斯算法用于复合语言文本分类,采用量子遗传算法对权重参数进行优化;根据贝叶斯定理建立语言文本分类模型,考查样本属性之间的差异对分类结果的影响;然后引入属性权重,形成加权朴素贝叶斯文本分类模型;利用遗传算法对权重参数进行优化,借助量子比特运算提高遗传优化效率,最终得到稳定的复合语言文本分类模型.结果表明,通过合理设置权重个数,量子遗传算法改善了加权朴素贝叶斯算法的文本分类性能,与常用语言文本分类算法对比,该算法具有较高的分类精度和分类效率,在
为了研究自复位支撑模型在建筑结构发生较大变形后,能够较快地使结构耗散能量并回归初始位置的特性,利用直接微分法,推导实现自复位支撑模型响应的参数敏感性分析算法,并通过二次开发,将自复位支撑模型嵌入非线性有限元软件OpenSees.结果表明:采用自复位支撑模型不仅可以弥补结构因较大灾害而永久丧失承载功能的不足,还有助于减少结构的最大变形和残余变形;基于直接微分法的计算结果与有限差分法计算结果的对比验证了基于直接微分法的敏感性分析算法的正确性、精确性和高效性.
为了提高短时交通流预测的准确度,提出基于回声状态网络模型的短时交通流混沌预测方法;利用C-C法计算相空间重构的延迟时间和嵌入维数;利用遗传算法对回声状态网络模型进行参数寻优,进而构建基于遗传算法的回声状态网络模型;采用城市快速路实测数据进行实验验证和对比分析.结果表明,所提出方法的预测效果明显优于支持向量机模型、小波神经网络模型和反向传播神经网络模型的预测效果,平均预测精度分别提升了35.9%、42.1%和45.6%.
以文献分析和计量统计为主要方法,梳理中国土地利用与生态系统服务价值评估研究进展,分析目前存在的主要问题.结果表明:在评估国内各类、各区域土地生态系统服务价值的基础上,中国已经形成了较为完善的生态系统服务价值评估理论与方法体系,并逐步把研究结果应用到了生态补偿、自然资源资产核算、土地利用规划和土地整理等方面,实现了理论方法研究向应用实践的转化;生态系统服务价值评估在理论、方法和应用实践上仍存在诸多问题,应在厘清生态系统各服务类型、明确生态系统分类与土地利用分类之间的联系、清晰界定服务对象及受益范围、构建统一
为了检测恶意程序中的虚假域名,便于识别僵尸网络和恶意程序,提出一种基于深度学习的虚假域名检测模型;该模型以域名字符串的字符序列为输入,利用一维卷积神经网络和自注意力机制,分别挖掘字符序列中各字符之间的局部依赖信息和全局依赖信息,将两者拼接在一起得到组合特征向量;借助多层感知机,得到待检测域名属于不同域名类别的概率.仿真结果表明,基于一维卷积神经网络和自注意力机制等深度学习算法构建的虚假域名检测模型能够有效检测出恶意程序常用的虚假域名.