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基于CCME-WQI方法的鄱阳湖流域乐安河水质分析

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环境科学 2024年

作者：吴怡王成王华李晓瑛徐浩森河海大学环境学院河海大学浅水湖泊综合治理与资源开发教育部重点实验室淮河水资源保护科学研究所

鄱阳湖作为我国第一大淡水湖泊具有重要的水生态意义，其典型入湖河流的水质状况影响着湖泊水质。选择鄱阳湖典型入湖河乐安河为研究对象，基于乐安河干流上中下游共6个点位2012～2020年的水质监测数据，在系统分析了河流干流污染物浓... 详细信息

鄱阳湖作为我国第一大淡水湖泊具有重要的水生态意义，其典型入湖河流的水质状况影响着湖泊水质。选择鄱阳湖典型入湖河乐安河为研究对象，基于乐安河干流上中下游共6个点位2012～2020年的水质监测数据，在系统分析了河流干流污染物浓度的时空变化趋势后，利用水质指数法评估河流水质状况，最后根据PCA法提取并分析河流水质的主要影响因子。结果表明：①研究时间段前期河流上游与下游水体污染较为严重，其原因为河流上游存在着德兴铜矿，下游存在着中小型矿山与农田。②2017年前乐安河下游水体水质最差，总磷与氨氮超标率分别为43.3%与85.0%，WQI平均值最低且为86.2。2017年后由于流域内污染物排放得到了有效治理，河流下游水质显著改善并持续处于优秀状态，WQI均值达到100.0。③乐安河干流水质影响因素可划分为人类活动、季节因素、污染物大气沉降与水体自身理化性质这4类，大坞河口与石镇街处人类活动为水质变化的主导因素，而余下点位处季节因子影响最大。④乐安河上、下游水体有机物污染明显，上游大坞河口处水质主要受附近采矿活动的影响，而下游石镇街处水质主要受农业面源影响。乐安河流域2017年前下游水体有机物污染严重，流域内采矿活动与农业活动对水质影响程度高，应提升流域内选矿废水的处理水平，规范流域下游农田面源污染物的排放。

关键词：乐安河水质指标水质水质指数法主成分分析

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基于飞机滑水安全的沥青道面积水评价指标

北京航空航天大学学报 2024年第3期50卷 765-773页

作者：宗辉杭李岳蔡靖戴轩中国民航大学交通科学与工程学院天津300300

沥青道面积水深度受横坡与轮辙变形共同影响分布复杂,是诱发飞机轮胎滑水事故的重要条件。当前,仅针对飞机起降运行给出污染跑道积水厚度范围,积水评价方式与实际运行环境脱节。基于轮辙横断面变形特征分析,提出一种考察飞机轮载横向累... 详细信息

沥青道面积水深度受横坡与轮辙变形共同影响分布复杂,是诱发飞机轮胎滑水事故的重要条件。当前,仅针对飞机起降运行给出污染跑道积水厚度范围,积水评价方式与实际运行环境脱节。基于轮辙横断面变形特征分析,提出一种考察飞机轮载横向累积作用概率分布的当量水膜厚度(EWT)指标。根据道面不同区域积水条件,分段建立轮胎滑水仿真分析模型,探讨滑水行为差异及轮辙积水影响机理,验证EWT的合理性与适用范围。结果表明:轮辙内部积水引起局部水膜增厚,当飞机滑行经过时,积水侵入轮胎底部,轮胎前缘轮廓模糊且接地面积降低;当前分段临界滑水速度减小,降幅与轮载累积作用概率正相关;轮辙变形导致轮胎“最不利”滑行位置自跑道边缘向中心线内移;EWT对应表征安全接地宽度更大,覆盖轮载累积作用概率约为平均水膜厚度(AWT)的2倍,滑水风险指标仅为AWT的36%~81%。所提评价指标克服了最大水膜厚度(MWT)取值过于严格的缺陷,更适用于机场管理实践,可为起降条件保障和滑水风险分级提供量化参照。

关键词：飞机轮胎轮胎滑水积水评价道面轮辙滑水风险

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农地流转“内卷化”成因及优化机制探索

河南大学学报（社会科学版） 2024年第2期64卷 22-27,152,153页

作者：刘依杭中国矿业大学公共管理学院江苏徐州221116 河南省社会科学院农村发展研究所河南郑州451464

我国农村土地流转“内卷化”表现为农地流转增速放缓、小规模转入与部分转出对应的“小农复制”现象以及农业生产效率递减等。在推进农地流转中,由于国家面临社会利益与政策惯性的内卷、地方面临政绩利益与科层体系的内卷、农户面临生... 详细信息

我国农村土地流转“内卷化”表现为农地流转增速放缓、小规模转入与部分转出对应的“小农复制”现象以及农业生产效率递减等。在推进农地流转中,由于国家面临社会利益与政策惯性的内卷、地方面临政绩利益与科层体系的内卷、农户面临生计利益与经济理性的内卷,各主体利益非一致性导致农地流转陷入困境。因此,推进农地有效流转要在协调各主体利益基础上,构建以制度创新为引领、以财政激励为保障、以价值自律为核心、以多元协同为根本的体制机制,共同实现农地流转去“内卷化”。

关键词：农地流转内卷化利益格局小农户

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基于机器学习的长江口溶解氧预测模型与评估

环境科学 2024年

作者：李晓瑛王华王屹晴张良憬吴怡河海大学环境学院河海大学浅水湖泊综合治理与资源开发教育部重点实验室河海大学计算机与信息学院

溶解氧是反映水体自净能力与水环境质量的重要因素，实现对长江口溶解氧的数据驱动预测，对于环境管理具有重要意义.机器学习的高效算法被引入到长江口溶解氧的监测和预测工作中，挑选了位于该区域的6个关键监测站点：徐六泾、南通港、... 详细信息

溶解氧是反映水体自净能力与水环境质量的重要因素，实现对长江口溶解氧的数据驱动预测，对于环境管理具有重要意义.机器学习的高效算法被引入到长江口溶解氧的监测和预测工作中，挑选了位于该区域的6个关键监测站点：徐六泾、南通港、启东港、青龙港、南港和北港.首先探究了长江口溶解氧与其他水质因子间的响应和关系，然后使用改进支持向量机回归、人工神经网络和随机森林这3种模型，对2004～2020年月均水质数据进行模型预测对比分析.随机森林重要性评价说明温度、5日生化需氧量和氨氮这3个水质因子在6个断面的重要性指数均排名靠前，说明这3个水质因子对长江口溶解氧的浓度时空分布影响较大.改进支持向量机回归、人工神经网络和随机森林这3种机器学习模型预测结果中，随机森林模型在6个监测断面的总体平均误差为0.19，改进支持向量机回归和人工神经网络模型分别为0.38和0.47，3种模型均有较高的预测能力.对机器学习模型预测性能进行评价，得到训练集上的整体预测性能排名是RF(R2=0.971；RMSE=0.341 mg·L-1)>PSO-SVR(R2=0.884；RMSE=0.707 mg·L-1)>ANN(R2=0.792；RMSE=0.967 mg·L-1).测试集上的整体预测性能排名为RF(R2=0.986；RMSE=0.165 mg·L-1)>PSO-SVR(R2=0.951；RMSE=0.332 mg·L-1)>ANN(R2=0.800；RMSE=0.633 mg·L-1).因此，RF模型在所有监测断面上均表现出最佳预测能力，无论是在训练集还是测试集上都显示出优异的性能和泛化能力.

关键词：长江口溶解氧(DO) 支持向量回归(SVR) 人工神经网络(ANN) 随机森林(RF) 预测

流体润滑用压力敏感量子点传感器材料研究进展

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摩擦学学报（中英文） 2024年第1期44卷 107-116页

作者：孙剑楠闫柯陈学杭洪军西安交通大学现代设计与转子轴承系统教育部重点实验室陕西西安710049

流体润滑广泛存在于工程领域,润滑接触区各点局部压力的测量对研究机械润滑状态、保证系统平稳运行具有重要作用.量子点具有优异的化学和光致发光稳定性以及优异的光学性能,其对压力的敏感性使其应用于流体润滑领域监测压力成为可能.为... 详细信息

流体润滑广泛存在于工程领域,润滑接触区各点局部压力的测量对研究机械润滑状态、保证系统平稳运行具有重要作用.量子点具有优异的化学和光致发光稳定性以及优异的光学性能,其对压力的敏感性使其应用于流体润滑领域监测压力成为可能.为此,本文中总结了研究常用的压力敏感量子点材料以及常用的制备方法,介绍了量子点的压力依赖性原理,并分别从原位压力试验和第一性原理计算两方面对量子点压力依赖性常用的研究方法进行了总结,最后,从工程应用角度对量子点的应用潜力以及目前仍存在的问题和挑战进行了介绍.

关键词：流体润滑压力测量量子点传感材料研究进展

试点选择的偏好:基于中央部委发起试点的政策文本分析

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公共管理评论 2024年

作者：吴怡频钟文钰赵雅婷浙江工商大学公共管理学院浙江省计算社会科学协同创新中心浙江大学城市学院

试点选择是政策试点的关键环节,影响试点创新与推广效果。然而,研究人员缺少近距离观察或直接访谈决策者的机会,这制约了试点选择研究的发展。本研究将试点政策文本视为决策者对试点选择条件的官方表述,并挖掘文本中试点选择的偏好。本... 详细信息

试点选择是政策试点的关键环节,影响试点创新与推广效果。然而,研究人员缺少近距离观察或直接访谈决策者的机会,这制约了试点选择研究的发展。本研究将试点政策文本视为决策者对试点选择条件的官方表述,并挖掘文本中试点选择的偏好。本研究收集了“十三五”时期385项中央部委发起试点的政策文本和部分试点的首轮试点名单。研究获得三项发现。第一,中央部委发起试点向经济发达地区或区域中心城市聚集,但各政策领域的聚集程度不同。第二,词频和共现关系分析显示“择优选点”和“重视基础”的总原则。第三,各政策领域的偏好与重视条件不尽相同,经济发展类试点强调创新试验和重点战略,农业农村和社会保障类试点则关注代表性,环境保护类试点兼顾全局需要和重点问题。

关键词：试点选择政策文本词频分析政策领域

基于小波集成一维卷积神经网络的抗噪声聚变电源故障诊断方法研究

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核技术 2024年第5期47卷 136-144页

作者：杭芹钟凌鹏李华张恒重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所合肥230031

数据驱动的电源故障诊断方法高度依赖于电源传感器的信号数据质量,托卡马克聚变装置中的电源系统往往在复杂电磁场耦合的环境下运行,导致其采集到的具有物理特征的信号常与大量无法解耦的噪声混合。为了抑制噪声对最终诊断结果的影响,... 详细信息

数据驱动的电源故障诊断方法高度依赖于电源传感器的信号数据质量,托卡马克聚变装置中的电源系统往往在复杂电磁场耦合的环境下运行,导致其采集到的具有物理特征的信号常与大量无法解耦的噪声混合。为了抑制噪声对最终诊断结果的影响,提出了一种利用抗噪声小波增强一维卷积神经网络的多分支降噪网络(Hierarchy Branch Denoising Convolutional Neural Network,HBD-CNN),以完成噪声干扰下的电源系统故障诊断任务。具体而言,本研究将离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的信号分解功能植入CNN的网络层中,结合对噪声更加鲁棒的指数线性激活单元(Exponentially Linear Unit,ELU),对传统1D-CNN网络结构进行深度优化。此外,根据先验知识构建起的数据多层级结构,搭配网络中分层级的分类模块,提高了HBDCNN的泛化能力。最后,基于仿真电源数据集开展了对本模型架构的初步验证,当信噪比为10 dB时,对电源变换器的故障诊断准确率可达98.31%;当信噪比为2 dB时,准确率仍能保持92%以上。实验结果表明,HBDCNN在噪声工况下具有良好的故障诊断性能。

关键词：离散小波变换电源变换器卷积神经网络故障诊断

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模态间匹配学习的高光谱和激光雷达联合分类

遥感学报 2024年第1期28卷 154-167页

作者：杭仁龙孙瑜刘青山南京信息工程大学计算机学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

如何有效地提取和融合不同模态的特征是高光谱图像和激光雷达数据联合分类的关键。近年来,得益于深度学习强大的特征学习能力,其在高光谱图像和激光雷达数据联合分类领域受到了越来越多的关注。然而,现有的深度学习模型大多基于监督学... 详细信息

如何有效地提取和融合不同模态的特征是高光谱图像和激光雷达数据联合分类的关键。近年来,得益于深度学习强大的特征学习能力,其在高光谱图像和激光雷达数据联合分类领域受到了越来越多的关注。然而,现有的深度学习模型大多基于监督学习的模式,分类性能依赖标注样本的数量和质量。为此,本文提出了一种基于模态间匹配学习的联合分类方法,充分利用未标注样本的信息,减少对标注信息的依赖性。具体而言,本文首先通过高光谱图像和激光雷达数据之间的匹配关系和KMeans聚类算法,构造模态匹配标签。然后,利用该标签训练含有多个卷积层的匹配学习网络。该网络由两个并行分支构成,每个分支负责提取单个模态的特征。最后,以该网络为基础,构造高光谱图像和激光雷达数据联合分类模型。该模型的参数由匹配学习网络进行初始化,因而只需要少量标注样本进行微调即可达到理想的分类效果。为了验证本文方法的有效性,在Houston和MUUFL两个常用的高光谱图像和激光雷达数据联合分类数据集上进行了大量的实验。实验结果表明,与已有的分类模型相比,本文方法能够获得更高的分类性能。

关键词：遥感图像高光谱图像激光雷达数据深度学习匹配学习联合分类

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融合交叉注意力机制的街景实时语义分割

计算机应用与软件 2024年

作者：赵宇朱德利丁杭杭重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆市数字农业服务工程技术研究中心

为了提高街景语义分割的边缘清晰度和小目标识别率,提出一种街景实时语义分割网络(CitySeNet)。该网络基于BiseNet V2,用交叉卷积块增强细节分支,用十字交叉注意力机制优化语义分支,并将两个分支的特征有效融合。在Cityscapes数据集上... 详细信息

为了提高街景语义分割的边缘清晰度和小目标识别率,提出一种街景实时语义分割网络(CitySeNet)。该网络基于BiseNet V2,用交叉卷积块增强细节分支,用十字交叉注意力机制优化语义分支,并将两个分支的特征有效融合。在Cityscapes数据集上的实验结果显示,CitySeNet网络的平均交并比(mIoU)为77%,其中行人和自行车这两类小目标的交并比分别为82%和77%。语义分割的可视化结果表明,该网络能够更清晰地分割出目标边缘,有效地解决了边缘模糊和小目标识别不准确的问题,满足实时分割的需求。

关键词：语义分割特征融合交叉卷积注意力机制