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黄河三角洲生态保护对策探讨

绿色科技 2018年第24期20卷 153-154页

作者：宋守旺山东省黄河三角洲国家级自然保护区大汶流管理站山东东营257500

指出了黄河三角洲是我国最大的湿地,同时也是温暖带当中最为宽阔平整而且年轻的湿地。总结了黄河三角洲生态环境的特点,分析了其中可能存在的问题,提出了如何进行生态保护的对策,以期为促进黄河三角洲的经济建设和生态保护协调发展提供... 详细信息

指出了黄河三角洲是我国最大的湿地,同时也是温暖带当中最为宽阔平整而且年轻的湿地。总结了黄河三角洲生态环境的特点,分析了其中可能存在的问题,提出了如何进行生态保护的对策,以期为促进黄河三角洲的经济建设和生态保护协调发展提供参考。

关键词：黄河三角洲生态保护经济发展

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黄河三角洲保护区自然资源的开发与保护

环境与发展 2019年第1期31卷 188-189页

作者：宋守旺山东黄河三角洲国家级自然保护区大汶流管理站山东东营257500

黄河三角洲是中国三个标志性的河口三角洲之一,有着非常丰富的自然资源和优越的地理位置。黄河三角洲自然保护区位于黄河入海口,以湿地为主要的生态环境系统,具有丰富的动植物种类。本文从黄河三角洲地区的环境特点入手,详细讨论了黄河... 详细信息

黄河三角洲是中国三个标志性的河口三角洲之一,有着非常丰富的自然资源和优越的地理位置。黄河三角洲自然保护区位于黄河入海口,以湿地为主要的生态环境系统,具有丰富的动植物种类。本文从黄河三角洲地区的环境特点入手,详细讨论了黄河三角洲自然保护区的生态环境概况,从湿地退化原因和环境恢复的难点来研究了黄河三角洲湿地恢复的难点,最后讨论了湿地恢复的策略和建议。

关键词：黄河三角洲自然保护区保护开发恢复

黄河三角洲自然保护区黑脸琵鹭野外调查及其生境分析

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四川动物 2005年第4期24卷 611-613页

作者：单凯许家磊路峰宋守旺辛洪泉山东黄河三角洲国家级自然保护区管理局山东东营257091

黑脸琵鹭是世界涉危鸟类,受到国际社会广泛关注。在黄河三角洲连续多年进行野外调查,掌握了黑脸琵鹭在此区域的数量、分布、迁徙规律及其生境分析、保护,为丰富黑脸琵鹭迁徙路线研究、物种资源保护提供依据。

关键词：黑脸琵鹭黄河三角洲迁徙中转站生境

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树木病虫害防治策略研究

种子科技 2021年第14期39卷 87-88页

作者：宋守旺付振强山东黄河三角洲国家级自然保护区大汶流管理站山东东营257500

随着社会发展与进步,人们的生活已经不再是解决温饱那么简单,更多地追求生活环境舒适度的提升上,“绿水青山就是金山银山”理念的提出,使得植树造林、退耕还林成为近几年的热点话题,同时园林绿化工程得到了一定的发展,要想实现其可持续... 详细信息

随着社会发展与进步,人们的生活已经不再是解决温饱那么简单,更多地追求生活环境舒适度的提升上,“绿水青山就是金山银山”理念的提出,使得植树造林、退耕还林成为近几年的热点话题,同时园林绿化工程得到了一定的发展,要想实现其可持续发展,树木的病虫害防治具有重要的研究意义。在进行具体的园林绿化时,要想保证园林项目建设质量,离不开树木病虫害防治工作。若是树木遭遇病虫害,或者是其防治工作不到位,将会影响树木的成活率,甚至会导致树木死亡,影响园林全区的树木生长情况,进而影响了整体的园林景观。分析了树木病虫害引发的危害,以树木病虫害防治策略为中心,展开相关分析与探讨,希望可以为未来园林绿化工程建设提供微弱的力量。

关键词：树木病虫害园林绿化项目建设防治策略

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黄河三角洲湿地生态现状及保护管理措施

现代园艺 2021年第20期44卷 178-179页

作者：付振强宋守旺山东黄河三角洲国家级自然保护区大汶流管理站山东东营257500

在我国社会经济发展进程逐步加快的背景下,对自然生态环境的保护力度不断提升。黄河三角洲作为我国最大的一块新生湿地,更是世界上极为少见的河口湿地系统。黄河三角洲是我国重要的河口海岸带湿地生态系统,其中具备极为丰富的生态资源,... 详细信息

在我国社会经济发展进程逐步加快的背景下,对自然生态环境的保护力度不断提升。黄河三角洲作为我国最大的一块新生湿地,更是世界上极为少见的河口湿地系统。黄河三角洲是我国重要的河口海岸带湿地生态系统,其中具备极为丰富的生态资源,以及生物多样性特征。但随着我国近年来工业化发展进程的增加,黄河三角洲湿地受到一定程度的影响,亟待进行有效修复。鉴于此,探究了黄河三角洲湿地生态管理的相关内容,以期加快黄河三角洲湿地的生态恢复进程。

关键词：黄河三角洲湿地生态现状生态保护

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黄河三角洲国家级自然保护区小杓鹬初步调查

山东林业科技 2000年第5期30卷 17-19页

作者：朱书玉吕卷章赵延茂董新华王立东单凯宋守旺徐茂水刘岩山黄河三角洲国家级自然保护区管理局东营257091 东营市河口区林业局

小杓鹬是一种濒危鸟类 ,通过对其种群及生境调查 ,发现黄河三角洲国家级自然保护区是小杓鹬在迁徙路线上的第一个重要的集中停歇地 ,种群数量超过世界总数量的 1 7% ,在该地区停留约 40天。小杓鹬偏爱低矮草地生境。

关键词：黄河三角洲自然保护区小杓鹬种群草地生境

黄河三角洲国家级自然保护区形目鸟类的伴生鸟类研究

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山东林业科技 2000年第5期30卷 14-16页

作者：吕卷章赵长征朱书玉杜相海徐茂水赵连生董新华王立东宋守旺黄河三角洲国家级自然保护区管理局东营257091

对形目鸟类的伴生鸟类的种类组成、数量及其在食物、空间上与形目鸟类之间的竞争进行了研究 ,表明伴生鸟类在栖息地上取食分流了形目鸟类的食物资源。

关键词：黄河三角洲自然保护区 hang形目鸟类伴生鸟类竞争

基于Bentley平台的铁路工程BIM设计关键共性技术研究

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铁道标准设计 2024年第5期68卷 22-28页

作者：何守旺轨道交通工程信息化国家重点实验室(中铁一院) 西安710043 中国铁建BIM工程实验室(中铁一院) 西安710043

铁路工程站前、站后各专业在开展BIM设计研发工作中存在研发进度不均衡、基础功能重复开发、应用标准不统一等问题,针对铁路工程BIM设计的基础、共性技术进行研究,并提出完成相关API库与程序开发的技术方案。通过对铁路线路空间位置计算... 详细信息

铁路工程站前、站后各专业在开展BIM设计研发工作中存在研发进度不均衡、基础功能重复开发、应用标准不统一等问题,针对铁路工程BIM设计的基础、共性技术进行研究,并提出完成相关API库与程序开发的技术方案。通过对铁路线路空间位置计算API库、基于线路中线的BIM模型构件布设与拼装、基于最小设计单元的专业结构树、BIM模型构件非几何信息添加、BIM模型剖切5项关键共性技术的研究,以Bentley平台为依托,采用C++/CLI混编和WebService技术,构建铁路线路空间位置计算API库与通用函数库,以最小设计单元的方式建立了专业结构树,利用.NET API二次开发接口,研发了铁路工程BIM设计辅助工具。该API库已在专业BIM设计系统研发中进行了集成与调用,辅助工具已在BIM设计中进行了应用。应用表明,该技术方案可提高铁路线路相关功能的研发效率,具有一定参考借鉴意义。

关键词：铁路工程 Bentley平台 BIM设计 API库最小设计单元专业结构树

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基于深度学习的物联网时序数据分析技术

基于深度学习的物联网时序数据分析技术

作者：宋守良齐鲁工业大学

学位级别：硕士

物联网通过对周围环境的感知、无线传输、智能计算等把物与物、物与人连接起来,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。特别是随着近年来深度学习技术的快速发展,人工智能驱动的物联网即智能物联网(Artificial Intelligent Interne... 详细信息

物联网通过对周围环境的感知、无线传输、智能计算等把物与物、物与人连接起来,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。特别是随着近年来深度学习技术的快速发展,人工智能驱动的物联网即智能物联网(Artificial Intelligent Internet of Things,AIoT)更加广泛地融入至人们的生活和工作,延伸至个人可穿戴设备、智能家居、智慧城市、智慧医疗、智慧农业、工业4.0等为代表的数字中国和智慧社会的各种典型应用,成为新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力。物联网系统中传感器和网络传输所产生的数据大多以时间序列的形式存在。智能化的时间序列分析,如时间序列分类、聚类、异常检测等,是实现设备运行状态监控、人体健康监测、网络安全预警等智慧应用的关键技术,对物联网的智能化具有重要意义。然而,智能物联网中的时间序列数据往往具有通道多、体量大、关联性复杂、非平稳、噪声大、实时性要求高、识别与分类精准度要求高等特点和应用相关的独特需求,为高质量的分析带来巨大挑战。本文针对物联网中的两类典型时间序列数据,即离散变量类型和连续变量类型的实时数据检测和分类需求,开展了基于深度学习的序列分析方法研究。具体工作包括:(1)针对以物联网网络流量为代表的离散型时间序列数据中的实时异常检测问题,构建了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络相结合的混合时间序列恶意流量检测算法,过融合网络流量的时间特征和空间特征,实现了流量异常的实时检测。所提方法首先通过LSTM网络对网络流量异常与否进行二分类,进而通过CNN-LSTM实现网络异常具体类型的判决。所提异常分类模型在KDDCUP99和UNSW-NB15数据集上的准确率分别为97.93%和82.37%比Alex Net模型提高了0.69个百分点和4.89个百分点、平均时间0.45秒。在保障较高的识别分类准确率下,又能够快速的对时序数据进行识别分类。(2)针对以多通道人体表面肌电(Surface electromyographic signals,s EMG)为代表的非平稳、复杂相关模式、大数据量连续型物联网时间序列分类问题,提出了一种基于CNN-Bi LSTM的多通道时空序列联合分类算法。所提方法首先利用多通道CNN提取多通道时序数据的空间关键特征,然后利用Bi LSTM提取多通道拼接后的扩展数据中的相关特征,进而引入注意力机制层实现长距离依赖和跨通道特征的融合,从而实现更加精准的模式分类。实验结果表明,所提出的算法在处理多变量和时空特性的Ninapro DB2和Ninapro DB5数据集上的准确率分别为97.68%和96.78%,比CNN-LSTM模型分别提高2.97个百分点和3.51个百分点。(3)以所提基于CNN-LSTM的流量监测为算法核心,搭建了物联网网络流量实时智能态势感知平台,实现了网络流量实时智能监测。将所提算法部署在自建的物联网服务器上,实现了网络流量的实时抓取、解析和智能分析。实验结果表明,实时部署后,所提算法从恶意流量出现至被成功识别的延时小于0.70秒。验证了所提算法对构建基于网络流量时间序列数据监测的网络安全入侵检测系统具有重要的参考价值。(4)设计了基于arm Cortex-M4微处理器的8通道s EMG采集系统,实现了便携式、低功耗、高质量的s EMG信号采集。所设计系统由干电极、低噪声前置放大器和STM32F407微控制器组成。所提方案将干电极与低噪声前置放大器进行了集成,以降低50Hz干扰,提升信号信噪比。除了前置放大器上的硬件滤波以外,还设计了二阶IIR数字滤波器,分别实现20Hz高通、150Hz低通和50Hz陷波功能,从而进一步增强信号质量。实验结果表明,所实际采集的信号具有较高的信噪比,能够直接被所开发的CNN-Bi LSTM算法有效识别。该原型系统为基于生物电时间序列信号的智能可穿戴物联网系统构建提供了借鉴价值。

关键词：智能物联网时序数据 CNN LSTM