检索结果-南通市图书馆

作者：李萍西北师范大学

学位级别：硕士

随着工业化和城市化的发展,空气污染已经成为一个日益严重的问题。颗粒物PM2.5因其体积小,重量轻,能在大气中停留较长时间,导致空气质量降低,严重威胁生态环境和公众健康。影响PM2.5浓度的因素众多且复杂,使得PM2.5浓度预测面临着巨大... 详细信息

随着工业化和城市化的发展,空气污染已经成为一个日益严重的问题。颗粒物PM2.5因其体积小,重量轻,能在大气中停留较长时间,导致空气质量降低,严重威胁生态环境和公众健康。影响PM2.5浓度的因素众多且复杂,使得PM2.5浓度预测面临着巨大的障碍。本文针对PM2.5浓度数据的复杂非线性特点,选择神经网络对其进行预测。现有的神经网络预测方法面临着输入变量冗余、参数需要手动调整等问题,因此通过粒子群优化算法对上述问题进行优化,提出了改进的自适应动态粒子群优化算法,最后将其应用于寻找添加窥视孔的长短期记忆神经网络的最优结构参数,提高了模型预测性能。本文的主要研究内容总结如下:首先,针对PM2.5非线性时间序列的特点,选用长短期记忆神经网络对PM2.5浓度进行预测。以长短期记忆神经网络的结构原理为切入点,选用增加窥视孔连接的长短期记忆神经网络对PM2.5浓度进行预测。结果表明,可以获得比之前多的当前时刻以及上一时刻的数据,进而提高模型对于数据的预测能力。其次,根据神经网络参数随机设定的问题,引入粒子群算法寻找其最优参数,且为解决粒子群优化算法易陷入局部极值的问题,本文提出改进的自适应动态粒子群算法。首先将动态空间搜索策略引入到粒子群优化算法中,使得粒子群中粒子位置的变动更加活跃,增加了粒子的搜索能力;其次利用惯性权重的变化来动态调整学习因子等相关参数,对算法的局部和全局搜索能力进行平衡。最后通过测试函数对算法性能进行验证,结果表明,改进的自适应动态粒子群算法寻优速度快,寻优性能好,能快速找到全局最优解。最后,针对神经网络输入变量冗余的问题,对空气污染物浓度数据及气象数据进行初步处理,包括数据的缺失值和异常值处理、PM2.5序列分析、PM2.5相关性判断及归一化处理。且对处理后的数据使用改进的自适应动态粒子群优化增加窥视孔连接的长短期记忆神经网络模型、支持向量回归模型、K近邻算法、径向基函数模型、增加窥视孔连接的长短期记忆神经网络模型以及粒子群算法优化增加窥视孔连接的长短期记忆神经网络模型等七个模型进行比较分析。对北京及兰州两个城市的PM2.5浓度预测实验对比可知,本文所提模型的预测性能优于对比模型。

关键词： PM2.5浓度预测自适应动态粒子群算法窥视孔连接动态空间搜索策略相关性分析

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流域环境生态水系统安全指标体系构建及评价

流域环境生态水系统安全指标体系构建及评价

作者：张月西北师范大学

学位级别：硕士

流域水资源是一个流域地区经济发展和人民生活必不可少的自然基础条件,水资源环境的安全与否决定着地区的发展前景以及人民的生活健康。本论文研究区域大夏河流域是黄河流域重要的上游分支,也是临夏回族自治州以及甘南藏族自治州生活用... 详细信息

流域水资源是一个流域地区经济发展和人民生活必不可少的自然基础条件,水资源环境的安全与否决定着地区的发展前景以及人民的生活健康。本论文研究区域大夏河流域是黄河流域重要的上游分支,也是临夏回族自治州以及甘南藏族自治州生活用水与农业灌溉的主要来源。大夏河流经合作市、夏河县和临夏市,其河长22.4千米,周边地区80%以上的工农业生产用水、居民生活用水、生态用水皆为大夏河水,大夏河在该区域经济发展中起着至关重要的作用。因此,强化节约用水与治理水污染的意识,加强大夏河水资源的统一管理,对其合理开发和有效利用,具有重要的现实意义。本文旨在探索一种高效且实用的水安全评价方法。论文整体研究思路如下:首先,建立“压力-状态-响应”模型(Pressure-State-Response,简称PSR)并结合层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)构建了层次清晰的大夏河流域水安全评价指标体系。其次,为提高大夏河流域水安全评价指标体系的数据有效性,采用粗糙集条件信息熵法给各指标赋予相应的权重。最后,为更加精细准确的计算出大夏河各个子流域的水安全综合指数,采用综合指数法,划分安全等级,进一步对水环境安全进行综合评价。本文是基于当前国际上较为流行的PSR框架模型,结合指标构建的原则,从压力、状态和响应3个角度入手,结合“社会经济压力”、“水资源压力”、“地理环境压力”、“水资源利用状态”、“水质状态”、“社会经济响应”、“环境保护与治理响应”7个方面,选取了28项指标因子,最终构建了大夏河流域水安全评价指标体系。研究釆用粗糙集条件信息熵法,确定了研究区域的水环境安全综合评价指标体系的权重。并结合构建的指标体系及其权重,采用综合指数评价法对以上各指标进行相关计算,得到2017年大夏河7个子流域的综合指数分别为桑科0.4944、同仁0.5041、夏河0.5178、合作0.5029、甘加0.5067、双城0.4752、折桥0.5137。2018年大夏河7个子流域的综合指数分别为桑科0.5063、同仁0.5379、夏河0.5131、合作0.4743、甘加0.5055、双城0.5050、折桥0.5026。评价结果表明,大夏河流域的水环境在评价年份均处于安全的状态,且具有缓升的趋势。这为流域环境生态水系统的安全评价体系的构建提供了理论依据。

关键词：大夏河流域指标体系粗糙集条件信息熵综合指数法

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多重分形河网的DLA预测模型改进研究

多重分形河网的DLA预测模型改进研究

作者：冀豪西北师范大学

学位级别：硕士

多重分形理论是分析解构复杂系统机理的重要技术手段,利用该理论对流域形态进行科学量化是地貌学的研究热点之一。同时,将计算机仿真技术引入河流动力学领域也为研究流域分形河网提供了依据,扩散限制凝聚(DLA)模型已被广泛应用于模拟分... 详细信息

多重分形理论是分析解构复杂系统机理的重要技术手段,利用该理论对流域形态进行科学量化是地貌学的研究热点之一。同时,将计算机仿真技术引入河流动力学领域也为研究流域分形河网提供了依据,扩散限制凝聚(DLA)模型已被广泛应用于模拟分形聚集过程,应用改进DLA模型能够对流域尺度内的河流进行合理规划与治理。本文以中国西北流域(大夏河)为研究对象,首先应用GIS图像处理技术对此流域的遥感DEM影像数据进行处理,再结合多重分形算法证实了该流域地貌水系的无标度性与多重分形特征,基于此特征进一步设计了DLA河网仿真算法方案,最终通过CPS融合建模理论,应用改进DLA算法对真实流域的分形河网进行了实际应用预测。主要工作如下:(1)通过对大夏河流域的遥感图像进行处理,利用多重分形模型整体性和分布式提取与分析了大夏河及7个子流域的水系分布的多重分形特征与量化的特征参数,探讨了该流域的空间特征分异的地貌意义。结果显示:该流域水系的多重分形谱是呈右钩形((?)f﹤0),奇异指数的跨度(?)a界于0.860～1.160,值相对较小,这表明大夏河水系流域在大部分区域呈现均匀分布,水系发育较不充分。同时,X(?)和(?)满足一定的幂律关系,表明在一定尺度变化范围内流域河网水系的分布特征是具有无标度性。(?)与q之间存在非线性关系,表明大夏河水系流域地貌形态特征具有明显的多重分形特征。这对科学的解决地貌学中的复杂性问题具有重要的意义。(2)以大夏河流域水系无标度性、地貌形态的多重分形特征为切入点。针对扩散限制凝聚(DLA)模型中粒子凝聚与生长方式的缺陷进行改进,设计一种模拟河网演化的分形算法方案。基于研究区域的环境因子,分析径流分类、坡向概率以及等高线等特征,建立单位梯度生长的计算方法、各向异性的布朗运动以及其它相关参数(概率位置、步长)的优化机制,模拟了不同条件下的二维分形河网。该模拟通过Horton定律计算了仿真效果图的分叉比,其值均界于天然河道的值(3～5)之间。所以,该改进模型通过定量化指标更真实反应河网的结构特征。同时,根据粒子数和分形维数的关系,对模型的敏感性检验进行了分析与评价,敏感性系数基于合适的数据集从2.75逐渐递增到8.38,这将使预测流域水系更加接近河网发育程度。(3)根据所设计的改进DLA仿真河网的方案,针对研究区域的环境因素,应用GIS遥感图像处理的方法对流域的地形地貌特征进行提取,结合CPS信息物理融合系统对改进DLA模型因子与所提取的地貌特征因子进行转化与融合,建立一种基于地貌特征改进的生长DLA模型,并对研究区域的分形河网进行预测与分析。同时,应用夹角余弦法将预测的河网与提取的真实河网进行结构相似度的验证与分析,其值均大于0.99,说明改进DLA模型对分形河网的模拟效果明显,可以真实重现并预测不同形态的二维河网。这将最终促进流域河网管理的科学仿真与预测,实现流域生态环境治理的可持续发展。

关键词：大夏河流域多重分形河网空间分异信息物理融合系统扩散限制凝聚单位梯度生长布朗运动

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流域重金属分布式运移模型研究

流域重金属分布式运移模型研究

作者：王苗西北师范大学

学位级别：硕士

随着社会经济发展和人口数量的持续增长,我国各流域都面临着程度不一的水资源环境问题,对流域当地的经济发展造成一定的影响。流域面积广阔,各种气象、水文和地质数据量巨大,借助计算机技术计算、掌握流域环境状态和水文运移模型是当前... 详细信息

随着社会经济发展和人口数量的持续增长,我国各流域都面临着程度不一的水资源环境问题,对流域当地的经济发展造成一定的影响。流域面积广阔,各种气象、水文和地质数据量巨大,借助计算机技术计算、掌握流域环境状态和水文运移模型是当前主要的研究手段。本研究对大夏河流域进行实地采样调查,运用化学实验室测量方法测定重金属As,Cd,Cr,Cu和Pb的含量,结合地理空间信息系统和分形理论研究流域重金属分布特征,并参照大夏河流域的实际情况,分布式估算了大夏河流域的重金属运移能力。本文研究成果如下:1、对大夏河流域周边土壤As,Cd,Cr,Cu和Pb的含量进行描述性统计分析。结果表明:Cu和Pb的实测平均含量低于甘肃省地方背景值,As、Cr和Cd的实测平均含量高于甘肃省地方背景值,从重金属平均值来看,依次排序为:Cr>As>Cu>Pb>Cd。2、应用ArcGIS软件,采用网格法对大夏河流域及子流域进行DEM数据处理,其水系分维值为1.0163林地>旱地>居民用地>沼泽地>水域。可以看出,大夏河重金属污染负荷量以草地的贡献最大,沼泽地和水域的贡献率较小。原因可能是大夏河流域的草地和林地的土地面积比较大,分布相对集中。大夏河As,Cd,Cr,Cu 和 Pb 的年均面源负荷量分别为 1.0717t/a,0.3221t/a,9.3289t/a 2.4369t/a,2.6559t/a。4、应用SCS-CN模型计算大夏河流域重金属As,Cd,Cr,Cu和Pb的总运移量为0.6269t/a,0.1973t/a,5.8051t/a,1.5961t/a,1.7140t/a。应用分布式重金属运移模型估算运移量为0.6709t/a,0.2098t/a,6.2816t/a,1.7465t/a,1.8378t/a。通过对比两组数据,其结果基本一致,说明流域重金属分布式运移模型总体估算比例较为合理。

关键词：大夏河流域重金属分布式运移模型

基于Meta分析的流域生态融合评价模型研究

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基于Meta分析的流域生态融合评价模型研究

作者：杨慧英西北师范大学

学位级别：硕士

复杂系统建模和综合模型的改进与应用是计算机软件工程专业一直积极探索的热门研究方向,本研究结合具有众多影响因素且与农业生产、生态健康以及食品安全有着密切联系的流域环境作为研究背景,构建基于Meta分析(荟萃分析)的融合评价模型... 详细信息

复杂系统建模和综合模型的改进与应用是计算机软件工程专业一直积极探索的热门研究方向,本研究结合具有众多影响因素且与农业生产、生态健康以及食品安全有着密切联系的流域环境作为研究背景,构建基于Meta分析(荟萃分析)的融合评价模型。主要研究工作如下:(1)融合评价模型的构建:本研究首先结合RRM模型(相对风险模型)、PSR模型(压力—状态—响应模型)与重金属评价方法(单因子指数法、内梅罗指数法、地累积指数法、潜在风险指数法)利用贝叶斯网络搭建模型框架,借助Meta分析方法抽取融合模型的评价因子并确定各影响因素的概率分布,结果表明在融合评价模型的七种因素中,植被与气温是影响最大的评价因子,人文经济影响最小。然后确定典型影响因素的评价指标及评价标准,其中地形地貌结合ArcGIS和遥感图像利用地形起伏度进行计算;植被因子利用ENVI(遥感图像处理平台)提取遥感图片中的NDVI(归一化植被指数)数据计算植被覆盖度指标作为评价标准;其余因素分别利用生态足迹法、国家标准或者城镇化程度等指标进行定级。(2)融合评价模型的应用:本研究以甘肃省河西走廊东部、乌鞘岭以西、祁连山北麓的石羊河流域为研究区域。对气温和降水的数据分析发现气温呈现较为平和的状态并且研究年限内几乎无极端降水年份。水资源量数据分析发现研究年限中全部处于赤字状态,呈现石羊河流域水资源供给不足的现状。地形起伏度的计算结果中高度适宜等级占比最大。植被覆盖度图像数据的分析结果表明低覆盖度和中低覆盖度占比较大。重金属污染的分析结果工业区污染最为严重,中低风险等级的占比最大。城镇化水平在2010年至2017年间都处于中水平区,直到2018年才开始进入中高水平。石羊河流域的整体评价结论为生态境况一般,并发现降水对其生态环境影响最大,而水资源量的匮乏也是制约石羊河流域生态的重要因素。

关键词：流域生态 Meta分析贝叶斯网络融合评价模型

基于注意力机制的流域土壤重金属含量预测方法研究

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基于注意力机制的流域土壤重金属含量预测方法研究

作者：绽玉林西北师范大学

学位级别：硕士

随着城市工业化程度的不断加剧和农业现代化进程的持续推进,我国流域生态环境保护工作正面临着严峻的挑战。目前流域生态环境存在着多种污染物共存现象,重金属污染物以危害大和处理困难特性备受关注。流域土壤重金属以水为载体在流域中... 详细信息

随着城市工业化程度的不断加剧和农业现代化进程的持续推进,我国流域生态环境保护工作正面临着严峻的挑战。目前流域生态环境存在着多种污染物共存现象,重金属污染物以危害大和处理困难特性备受关注。流域土壤重金属以水为载体在流域中不断迁移,水体中大部分重金属无法通过吸附法进行处理,当人体摄入重金属含量超标时可对人体造成无法修复的损伤。流域土壤重金属含量预测作为流域环境保护工作中不可或缺的一环却常常被忽略,本文以流域土壤重金属Pb含量为研究对象展开以下工作。针对地质累积指数法和内梅罗指数法无法定量预测和数据处理能力有限问题,本文以高维时间序列数据为输入建立了基于后向传播（BP）、长短时记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）的神经网络模型。实验结果表明,BP、LSTM和GRU模型均能解决定量预测问题,预测误差由小到大依次为LSTM、GRU和BP模型,时空效率由高到低依次为GRU、LSTM和BP模型。BP、LSTM和GRU模型解决了传统方法定量预测和数据处理能力不足问题,但对于数据中关键信息的聚焦能力不足,因此本文提出了基于注意力机制的流域土壤重金属含量预测模型（LSTM Attention GRU,LAG）。LAG模型以编码-解码（Encoder-Decoder）框架为基础,采用LSTM神经网络对输入的时间序列数据进行编码,注意力机制对编码后的信息赋予相应的注意力权重,GRU神经网络对含有注意力权重的信息进行解码。实验结果表明,LAG模型相比于BP、LSTM和GRU模型,在精确度和时空效率方面有了进一步的提升。流域土壤重金属含量不仅随着时间发生变化,而且会在空间中不断迁移,本文以高维时空序列数据为输入建立了基于注意力机制的流域土壤重金属含量预测模型（CNN Attention LSTM,CAL）。该模型编码阶段采用卷积神经网络（CNN）消除数据中的空间依赖,注意力机制为消除依赖后的特征赋予相应的注意力权重,最终通过LSTM神经网络对含有注意力权重的特征值进行解码。实验结果表明,CAL模型相比于LAG模型进一步提高了土壤重金属含量预测精度,满足了流域土壤重金属含量预测的高精度,低延时特性。

关键词：流域土壤重金属含量预测时间序列时空序列注意力机制

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生态风险评估模型ERA的研究与实现

生态风险评估模型ERA的研究与实现

作者：张畅西北师范大学

学位级别：硕士

土壤重金属有效态含量高低对生态环境风险有着重要的指征作用。由于天气、地理环境等原因,存在现场采样难度大,不能及时对研究区域进行生态风险评估等问题,针对这一问题,本研究以中国西北地区的大夏河流域为研究区域,通过遥感信息植被... 详细信息

土壤重金属有效态含量高低对生态环境风险有着重要的指征作用。由于天气、地理环境等原因,存在现场采样难度大,不能及时对研究区域进行生态风险评估等问题,针对这一问题,本研究以中国西北地区的大夏河流域为研究区域,通过遥感信息植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,简称NDVI）和环境气象因子的监测数值,构建流域远程重金属生态风险性评估模型（Ecological risk assessment model,简称ERA）。并在所建立生态风险评估模型的基础上,开发设计了生态风险评估系统,实现研究区域的生态风险状况远程评估。主要研究工作如下:（1）利用SPSS筛选影响研究区域生态风险评估的影响因子。主要的影响因子有研究区域的海拔、水流速、PH值、降水量、温度等,筛选结果显示,研究区域重金属的含量主要受降水量、温度、NDVI值的影响。平均重金属的含量与降水量,温度以及NDVI存在多元线性关系。相关度（相关系数）r=0.866,显著性水平sig.＜0.01。结果表明在此研究区域中,可用研究区域的降水量、温度、NDVI值的表征土壤重金属的含量高低水平。（2）通过对生态风险评估方法（包括模型指数法中的模糊数学和灰色聚类,指数法中的单因子指数、内梅罗综合污染指数、地累积指数、Hakanson潜在风险指数法,基于GIS的地统计学评价方法和健康风险评价方法等）的研究,并结合研究区的具体流域状况,综合各项数据指标,最终选择Hakanson潜在风险指数法作为建立ERA模型的基础评价方法。通过对研究区域多个同一时间段内的平均重金属含量以及生态风险指数的分析,结果表明,两者之间存在非线性关系,相关度（相关系数）r=0.893,显著性水平sig.＜0.01。即,可以通过此关系,判定研究区域的生态风险等级。通过上面两个模型的结合,可以利用当地的气象因子以及遥感因子的数值进行研究区域的生态风险评估,并依据研究结果划分相应的生态风险等级。（3）利用所建立的生态风险评估模型ERA,应用于土地利用类型为草地,林地,耕地,城镇,水域等不同的流域土地类型环境,探究了研究区域的同一区域不同土地利用类型的生态风险等级,以及不同区域不同土地利用类型的生态风险情况。研究结果进一步表明,通过遥感信息和环境因子可以对流域范围进行风险性评估。并揭示扩大林地面积有助于抑制生态环境风险等级的提高。同时,为了更好的管控,把研究区域划分为以行政区为单位的小区域,通过利用ERA模型评估,结果表明,研究区域上游的风险状况要优于下游,有工厂建设等人类活动区域的生态风险状况要比人类活动少的区域的生态风险等级高。（4）基于所建立的生态风险评估模型ERA,通过使用WebGIS技术以及ArcGIS开发平台,并结合Microsoft Visual Studio 2013开发平台,进行生态风险评估系统的构建与开发,实现了研究区域的远程生态风险评估的管理。应用结果显示,此系统实现了研究区域的生态风险等级的评估以及划分污染等级,同时,也实现了对大夏河流域重金属含量以及气象因子的分析。使得研究区域的生态风险评估问题可以远程评估,并得以直观的可视化展示。同时能更加高效实时的进行生态风险评估工作。

关键词：流域重金属生态风险评估土地利用类型遥感 WebGIS

基于多元混沌序列环境重金属LSTM预测改进

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基于多元混沌序列环境重金属LSTM预测改进

作者：娄天泷西北师范大学

学位级别：硕士

随着我国经济和人民生活水平的提高,生活中重金属污染变得更加严重,而重金属具有较强的毒性,这会对人们的生产和生活产生较大的危害。在流域中水资源直接影响所在流域的可持续发展,如果流域中重金属超标将会对自然环境和居民产生较大的... 详细信息

随着我国经济和人民生活水平的提高,生活中重金属污染变得更加严重,而重金属具有较强的毒性,这会对人们的生产和生活产生较大的危害。在流域中水资源直接影响所在流域的可持续发展,如果流域中重金属超标将会对自然环境和居民产生较大的影响,所以对重金属含量的中短期精准预测具有现实的意义。为此本文以大夏河流域中土壤重金属含量为研究对象,进行了以下相关工作:首先,由于重金属含量受温度、日径流、PH值等多种因素的共同影响,所以依靠传统单因子的预测模型不能取得较为理想的预测效果。因此本文结合温度和日径流建立起还原程度更高的关于重金属含量的多元混沌相空间,在此相空间内涵盖了重金属含量受其他因素影响后的所有可能状态,这样将为后期的预测提供全面的预测支撑。其次,在建立起合适的多元混沌相空间后就需要选择合适的预测方法,目前神经网络的出现受到人们的广泛关注,因此文章使用径向基神经网络（RBF）作为重金属含量的对比实验,并基于多元混沌相空间重构和增加窥视孔连接的长短期记忆（LSTM）循环神经网络提出了PS-LSTM的预测模型。PS-LSTM预测模型的优点主要体现在能够对复杂且非线性的数据重构多元混沌相空间,还原出输入数据的真实状态。改进的LSTM神经网络则能够在“记忆细胞”中获得更多上一单元和此刻输入的数据,进而提高模型的预测效果。经过实验发现本文提出的PS-LSTM模型RMSE为0.0927,MAE为0.2102,优于Volterra级数一步预测、RBF神经网络预测和更加适用于小数据量的支持向量回归预测模型。最后本文还使用PS-LSTM对密西西比河流域的一个棉花试验场中棉花产量进行预测,对模型的普适性进行论证,经过计算RMSE和MAE比预测准确度最好的传统LSTM模型提高了9.28%和2.78%,因此,该模型对于复杂非线性的系统预测具有更好的预测效果。

关键词：大夏河流域重金属含量多元混沌相空间 LSTM模型