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清代里下河滨海地区的水环境变化和围田筑圩的行政运作——以《东台县富安场安澜圩堤修筑史料》为中心

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农业考古 2024年第1期 158-165页

作者：徐应桃上海师范大学人文学院

清代以来,里下河地区受黄淮湖运西水东注的影响,水患频发。学界对该区域的研究多围绕客水过境为灾展开。事实上,域内地理环境的差异性导致水患多集中在里下河腹部低洼区,滨海堆积区的受灾范围一直相对较小,发生史也较前者晚得多。《东... 详细信息

清代以来,里下河地区受黄淮湖运西水东注的影响,水患频发。学界对该区域的研究多围绕客水过境为灾展开。事实上,域内地理环境的差异性导致水患多集中在里下河腹部低洼区,滨海堆积区的受灾范围一直相对较小,发生史也较前者晚得多。《东台县富安场安澜圩堤修筑史料》的发现和解读,一定程度上契合了人们对里下河地区水患频发的认知,但该史料表明,地处滨海堆积区的东台县在嘉道时期才出现严重的洪灾。地方为适应环境变化,开始围田筑圩。州县官员作为地方行政的唯一责任人,是修筑工程决策和政令实施的关键,巡检司佐以协济监工,乡保庄董则为工程筑造的实际执行者,地方圩田修筑的实质是官督民修。

关键词：农业档案史料里下河环境变化圩田修筑行政运作

喀斯特退化山地不同类型人工林土壤养分与酶活性

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生态学杂志 2024年第3期43卷 616-622页

作者：张国微薛建辉马洁王翰琨南京林业大学生物与环境学院南方现代林业协同创新中心南京210037 江苏省舜德生态环境科技有限公司南京210043 江苏省中国科学院植物研究所南京210014

人工植被恢复是喀斯特退化山地生态修复的重要途径之一。本研究探讨了喀斯特山地滇柏(Cu-pressus duclouxiana)纯林、刺槐(Robinia pseudoacacia)纯林和滇柏-刺槐混交林等3种类型人工林和未造林地(对照)的土壤养分含量和土壤酶活性及其... 详细信息

人工植被恢复是喀斯特退化山地生态修复的重要途径之一。本研究探讨了喀斯特山地滇柏(Cu-pressus duclouxiana)纯林、刺槐(Robinia pseudoacacia)纯林和滇柏-刺槐混交林等3种类型人工林和未造林地(对照)的土壤养分含量和土壤酶活性及其相关性,为该地区选择适宜的造林树种和方式、改善林地土壤质量提供参考依据。结果表明:(1)4种类型样地土壤均呈碱性,且人工林土壤pH值均显著低于未造林地;人工林土壤有机质、全氮、碱解氮、有效磷含量均显著高于未造林地;全钾、速效钾含量均显著低于未造林地。(2)除碱性磷酸酶外,其余4种土壤酶活性均在滇柏-刺槐混交林中最大。3种类型人工林土壤脲酶、碱性磷酸酶、过氧化氢酶活性均高于未造林地。(3)脲酶、多酚氧化酶、蔗糖酶、碱性磷酸酶等受土壤养分影响的主要因素不同,过氧化氢酶活性与养分指标之间相关性不显著。(4)冗余分析结果表明,土壤全氮、全磷对喀斯特不同类型林分土壤酶活性影响显著,能解释酶活性变异的60.7%,酶活性-养分特征关系方差累计贡献率为78.8%。喀斯特退化山地营建的人工林植被可提高林地土壤养分含量与酶活性,从而改善土壤质量,并为进一步提高人工林生态系统服务功能和稳定性,改善区域生态环境质量奠定基础。

关键词：喀斯特退化山地人工林土壤养分土壤酶活性

基于中医体质的老年人动脉粥样硬化性心血管疾病预测模型的开发研究

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中国全科医学 2024年第15期27卷 1878-1885页

作者：高颖许欣宜刘洋杨晓琨天津中医药大学第一附属医院天津市300381 国家中医针灸临床医学研究中心天津市300381

背景动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)最有效的预防策略是实施基层管理,其核心措施是进行风险评估,现有老年人ASCVD预测模型不能很好地指导中医基层管理,因此,需将中医元素融入预测模型的开发,以指导ASCVD中西医结合基层管理。目的构建... 详细信息

背景动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)最有效的预防策略是实施基层管理,其核心措施是进行风险评估,现有老年人ASCVD预测模型不能很好地指导中医基层管理,因此,需将中医元素融入预测模型的开发,以指导ASCVD中西医结合基层管理。目的构建并验证基于中医体质的老年人ASCVD预测模型。方法纳入2017年在华苑街社区卫生服务中心、陈塘庄街社区卫生服务中心、向阳路街社区卫生服务中心、大邱庄镇中心卫生院进行健康查体的1418名老年人(≥65岁)为研究对象,收集研究对象一般资料,对研究对象进行体质辨识。于2017—2022年随访研究对象ASCVD发病情况(临床结局),随访截止于2022-11-30。将研究对象数据按照8∶2随机拆分为训练集和验证集,在训练集中,采用向前逐步法构建老年人ASCVD常规预测模型(模型1)和老年人ASCVD常规+体质预测模型(模型2)。绘制基于中医体质的老年人ASCVD预测模型列线图。绘制校准曲线及进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验判定模型的校准度。绘制受试者工作特征(ROC)曲线并计算ROC曲线下面积(AUC)判定模型的区分度。使用AUC、净重分类改善度(NRI)、综合判别指数(IDI)、临床决策曲线(DCA)对模型2与模型1进行比较,评估改善效能。结果训练集(n=1127)与验证集(n=291)研究对象一般资料比较,差异无统计学意义(P>0.05)。多因素Logistic分析结果显示,模型1包含性别、年龄、腰围、收缩压、三酰甘油、BMI、收缩压×高血压用药史,共计7种预测变量;模型2包含性别、年龄、腰围、收缩压、三酰甘油、BMI、收缩压×高血压用药史、体质类型,共计8种预测变量。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果示模型2拟合度良好,Delong检验结果显示,模型2的AUC高于模型1(Z=2.741,P=0.006),NRI=0.511(95%CI=0.359~0.663,P应用于老年人ASCVD个体化风险评估,指导ASCVD中西医结合基层管理。

关键词：冠心病动脉粥样硬化中医体质类型老年人风险预测模型

基于车桥耦合振动的统计矩曲率梁式桥损伤识别研究

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中国公路学报 2024年第3期37卷 308-320页

作者：阳洋许文明谭小琨唐艳刘莉媛重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点实验室重庆400030 重庆大学土木工程学院重庆400030 重庆高新开发建设投资集团有限公司重庆400000 龙源(北京)风电工程设计咨询有限公司北京100034

鉴于传统曲率指标桥梁损伤识别方法抗噪性能较弱和识别效率较低等问题,提出了一种基于统计矩曲率指标和车桥耦合振动理论的数据驱动桥梁损伤识别方法。首先,在牵引车的拖动下,利用2辆测试车静止时对相邻指定测点同步采集加速度响应信号... 详细信息

鉴于传统曲率指标桥梁损伤识别方法抗噪性能较弱和识别效率较低等问题,提出了一种基于统计矩曲率指标和车桥耦合振动理论的数据驱动桥梁损伤识别方法。首先,在牵引车的拖动下,利用2辆测试车静止时对相邻指定测点同步采集加速度响应信号,并计算相应信号的统计矩曲率,拖动2辆测试车重复该操作直至完成对整跨桥梁所有测点的采集及计算;然后对比前一状态下的桥梁各测点统计矩曲率值,将不同状态下的测点曲率值相减后绘制沿桥梁纵向变化的统计矩曲率差异曲线,基于曲线突出变化的测点即可获得桥梁损伤位置;进一步构建以统计矩曲率为参数的目标函数,实现桥梁模型修正,获取桥梁的损伤程度。首次推导了统计矩曲率与振型及其刚度之间的理论关系,并通过数值模拟研究了不同参数变化对该方法的影响,最后采用实桥测试验证了本文方法的实际可操作性。研究结果表明:与振型曲率和柔度曲率类指标相比,采用统计矩曲率指标识别损伤位置具有更好的抗噪性能和更高的识别效率;同时相对传统的传递率损伤识别方法,该方法对损伤的定位和损伤程度判断都具有更好的效果,且识别误差更小。

关键词：桥梁工程车桥耦合振动实桥测试损伤识别统计矩曲率

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基于混合存储结构的分级协同节能方案

计算机科学与探索 2024年

作者：李大平史庆宇唐忆滨胡哲琨高毅湖南工商大学计算机学院武汉数字工程研究所湘江实验室

新能源的应用已成为一种趋势，但具体到存储I/O领域，存储设备通常会根据存储负载的强度进行节点调度，而不规则波动的新能源和存储负载之间存在波峰波谷错位匹配的问题，增加了存储设备的调度难度。为此，提出了一种针对NVM-SSD混合存... 详细信息

新能源的应用已成为一种趋势，但具体到存储I/O领域，存储设备通常会根据存储负载的强度进行节点调度，而不规则波动的新能源和存储负载之间存在波峰波谷错位匹配的问题，增加了存储设备的调度难度。为此，提出了一种针对NVM-SSD混合存储介质的分级协同节能方案MixSave，采用负载驱动缓存层与新能源驱动数据层的分级协同节能策略，提升了新能源能效比。基于NVM和SSD存储介质的性能与能耗特点，MixSave采用NVM-SSD的高性价比分级存储架构，为用户提供高性能、大容量存储服务，并且通过副本保证数据可靠性。NVM作为缓存层采用负载驱动型方案，以保证性能为优先目标，即根据负载变化动态调整高功耗状态的NVM设备数量，满足负载需求；SSD作为数据层采用新能源驱动型节能方案，以提升新能源利用率为目标，根据新能源的变化动态调整SSD启用数量，进行缓存数据同步与预取。测试表明，与未采取节能措施的标准方案相比，MixSave性能下降不超过4%，在轻负载模式下，MixSave可节省73%～80%的传统能源，在重负载模式下，可节省55%～61%的传统能源。

关键词：存储系统分级存储非易失性存储存储节能新能源

短相干处理间隔条件下机载监视雷达风电场杂波抑制方法

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信号处理 2024年第5期40卷 970-981页

作者：何炜琨李爽王晓亮中国民航大学电子信息与自动化学院天津市智能信号与图像处理重点实验室天津300300

风能作为一种清洁能源已受到各国关注。风电场的存在除对地基雷达产生影响外,还可能对机载监视雷达等工作性能产生影响。短相干处理间隔(Coherent Processing Interval,CPI)导致的机载监视雷达回波信号谱分辨率降低及风电场杂波微动特... 详细信息

风能作为一种清洁能源已受到各国关注。风电场的存在除对地基雷达产生影响外,还可能对机载监视雷达等工作性能产生影响。短相干处理间隔(Coherent Processing Interval,CPI)导致的机载监视雷达回波信号谱分辨率降低及风电场杂波微动特征不明显等问题,会影响杂波抑制性能,考虑到载机平台运动对雷达回波频谱的调制作用及地杂波的影响,利用瞬态雷达回波在频域的稀疏特性,提出基于增广拉格朗日优化及分裂变量(Augmented Lagrangian Method and Variable Splitting,ALM-VS)的机载雷达风电场回波特征恢复方法,首先对短CPI机载监视雷达回波信号滑窗,得到多个雷达回波信号分量,其次利用分裂增广拉格朗日方法迭代求解各分量的最优表示系数,恢复各个信号分量,利用恢复后的各个信号分量逆滑窗重构完整数据,以此提升短CPI机载监视雷达风电场雷达回波频谱分辨率及微动特征,在此基础上进一步利用形态成分分析(Morphological Component Analysis,MCA)和低秩矩阵优化(Low-Rank Matrix Optimization,LRMO)相结合的方法实现短CPI机载监视雷达非平稳动态风电场杂波的抑制。实验结果表明,ALM-VS特征恢复方法在目标与杂波处于相同距离单元和不同距离单元情况下均可提升短CPI机载监视雷达回波信号谱分辨率,增强其微动特征,实现风电场杂波抑制。在相同条件下,与迭代自适应(Iterative Adaptive Approach,IAA)特征恢复方法相比,所提的ALM-VS特征恢复方法的运算效率提升85.6%。

关键词：机载监视雷达风电场特征恢复杂波抑制

基于深度学习的南海海表面温度的智能化预测研究

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海洋与湖沼 2024年

作者：谢博闻张丛杨树国冯忠琨孙贵民青岛科技大学数理学院中国科学院海洋研究所海洋环流与波动重点实验室山东省海洋科学研究院中国科学院大学

海表面温度(sea surface temperature， SST)是影响海洋和气候变化的重要因素之一，准确预测SST的变化对于海洋生态环境、气象和航行等至关重要。传统的SST预测方法通常依赖于数值模式，但是其计算成本较高。该文基于深度学习模型(3D U-... 详细信息

海表面温度(sea surface temperature， SST)是影响海洋和气候变化的重要因素之一，准确预测SST的变化对于海洋生态环境、气象和航行等至关重要。传统的SST预测方法通常依赖于数值模式，但是其计算成本较高。该文基于深度学习模型(3D U-Net)，将SST、海表面高度异常(sea surface height anomalies， SSHA)以及海表面风(sea surface wind， SSW)作为输入变量成功构建了南海SST的快速化智能预报模型。结果表明，与卷积长短时记忆(convolutional long short-term memory， ConvLSTM)模型相比，3D U-Net模型在所有预测时间中均显示出更高的准确度，其均方根误差(RMSE)为0.53 ℃，皮尔逊相关系数(R)达到0.96。在不同季节和南海不同区域，3D U-Net模型均表现出较小的预测误差，而且在季风盛行期间也具有较强的鲁棒性。此外，3D U-Net模型在预测2021年南海的海洋热浪(marine heatwave， MHW)事件时，大部分海域的准确率达到了80%以上，总体上精确率和召回率分别为0.89和0.45。敏感性实验结果表明，SSHA和SSW对模型的预测性能有显著影响，并在不同的预报阶段中发挥着不同的作用。综上所述，结合多源海表数据的3D U-Net模型能够快速准确地预测出南海SST，并为预测MHW事件提供了新方法。

关键词：海表面温度 3D U-Net模型深度学习南海海洋热浪

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面向文献评价的引文网络结构多样性研究

计算机应用研究 2024年第2期41卷 408-414页

作者：鲁英杰盛立琨张应龙闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学物理与信息工程学院福建漳州363000 闽南师范大学图书馆福建漳州363000

鉴于从海量文献中寻找高质量文献的重要性,提出了一种文献评价指标——引文网络结构多样性。大规模数据集上的数据分析实验分析了该模型作为文献评价指标的可行性,并针对数据集引用关系存在缺失的情况提出改进模型,使之更加适用于引文... 详细信息

鉴于从海量文献中寻找高质量文献的重要性,提出了一种文献评价指标——引文网络结构多样性。大规模数据集上的数据分析实验分析了该模型作为文献评价指标的可行性,并针对数据集引用关系存在缺失的情况提出改进模型,使之更加适用于引文网络分析。数据分析实验结果显示文献引文网络结构多样性与引用量显著线性相关,且引文网络结构多样性是影响文献发表后引用量变化趋势的重要因素。在引用量预测实验中,各结构多样性在85.8%的实验中提升了模型的预测性能,其中组合结构多样性在长期引用量预测实验中效果突出,对决定系数R2最高提升22.19%,平均提升14.55%,对均方误差MSE最高提升22.76%,平均提升17.34%。

关键词：结构多样性引文网络评价指标

南美白对虾养殖领域中文命名实体识别数据集构建

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计算机工程与应用 2024年

作者：彭小红邓峰余应淮广东海洋大学数学与计算机学院

本研究致力于构建一个高质量的数据集，用于南美白对虾养殖领域的命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）任务，命名为VamNER。为确保数据集的多样性，从CNKI数据库中收集了近10年的高质量论文，并结合权威书籍进行语料构建。... 详细信息

本研究致力于构建一个高质量的数据集，用于南美白对虾养殖领域的命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）任务，命名为VamNER。为确保数据集的多样性，从CNKI数据库中收集了近10年的高质量论文，并结合权威书籍进行语料构建。邀请专家讨论实体类型，并经过专业培训的标注人员使用IOB2标注格式进行标注，标注过程分为预标注和正式标注两个阶段以提高效率。在预标注阶段，标注者间一致性（Inter-annotation agreement，IAA）达到0.87，表明标注人员的一致性较高。最终，VamNER包含6，115个句子，总字符数达384，602，涵盖10个实体类型，共有12，814个实体。研究通过与多个通用领域数据集和一个特定领域数据集进行比较，揭示了VamNER的独特特性。在实验中使用了预训练的基于变换器的双向编码器表示（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，BERT）模型、双向长短期记忆神经网络（Bidirectional Long Short-Term Memory Network，BiLSTM）和条件随机场模型（Conditional Random Fields，CRF），最优模型在测试集上的F1值达到82.8%。VamNER成为首个专注于南美白对虾养殖领域的NER数据集，为中文特定领域NER研究提供了丰富资源，有望推动水产养殖领域NER研究的发展。

关键词：命名实体识别数据集 IAA BERT BiLSTM CRF