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运用AEM3D模型分析滇池蓝藻对营养盐变化的响应

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生态与农村环境学报 2023年第12期39卷 1534-1546页

作者：杜成栋潘继征张国正李勇罗纯良李清濯华跃洲苏州科技大学环境科学与工程学院江苏苏州215011 江苏省环境科学与工程重点实验室江苏苏州215011 中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室江苏南京210008 江苏纬信工程咨询有限公司江苏南京210008 昆明市滇池高原湖泊研究院云南昆明650000 中国科学院大学北京100049

为了解滇池蓝藻暴发的时空分布规律以及外源营养盐调控对蓝藻暴发的影响,采用澳大利亚HydroNumerics公司的三维水动力水质模型AEM3D(3-Dimensional Coupled Hydrodynamic-Aquatic Ecosystem Model)对总氮(TN)、总磷(TP)和蓝藻时空分布... 详细信息

为了解滇池蓝藻暴发的时空分布规律以及外源营养盐调控对蓝藻暴发的影响,采用澳大利亚HydroNumerics公司的三维水动力水质模型AEM3D(3-Dimensional Coupled Hydrodynamic-Aquatic Ecosystem Model)对总氮(TN)、总磷(TP)和蓝藻时空分布特征进行模拟研究,并通过调控外源营养盐的数值,探究蓝藻在不同外源营养盐浓度下的响应关系。结果表明,春季总磷浓度较高,在藻类生长中充当重要的营养盐因子;秋季总氮浓度较高,对藻类生长起到了关键作用;在模拟单因子外源营养盐不同削减比例时发现,外源总磷对蓝藻的响应大于外源总氮,其中春季外源氮的变化对蓝藻的影响较大;在仅控制总磷时,削减25%能有效减少湖内叶绿素a(Chl-a)浓度,在仅控制总氮时,50%的氮削减较为合理;氮磷营养盐同时削减10%或50%以上时对Chl-a浓度的影响效果显著优于单一营养盐的削减。

关键词：滇池蓝藻 AEM3D 外源营养盐

2002—2018年滇池外海蓝藻水华暴发时空变化特征及其驱动因子

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生态学报 2023年第2期43卷 878-891页

作者：李加龙罗纯良吕恒许佳峰罗潋葱潘珉何锋满小明张如枫龚发露孙婷陈岚武桂竹云南大学生态与环境学院高原湖泊生态与治理研究院昆明650500 昆明市滇池高原湖泊研究院昆明650500 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室南京210023 普天信息技术有限公司北京100085

为弄清滇池外海蓝藻水华暴发时空变化规律及其影响因素,将滇池外海分为北、中、南3个区域,基于2002—2018年期间中分辨率成像光谱仪(MODIS)反演的水华面积,分析了上述3个区域蓝藻水华的时空变化特征。基于2007—2018年水文、气象和出入... 详细信息

为弄清滇池外海蓝藻水华暴发时空变化规律及其影响因素,将滇池外海分为北、中、南3个区域,基于2002—2018年期间中分辨率成像光谱仪(MODIS)反演的水华面积,分析了上述3个区域蓝藻水华的时空变化特征。基于2007—2018年水文、气象和出入流数据,构建了外海三维水动力生态模型(AEM3D),并计算了各区域的水力滞留时间。通过冗余分析(RDA)、随机森林(RF)和斯皮尔曼相关分析方法,分析了影响以上区域蓝藻水华暴发的主要驱动因子。结果表明:2002—2018年期间,整个滇池外海区域年平均水华面积比(水华面积占该区域总面积比例)呈缓慢下降趋势,空间上由北向南依次递减,整个外海水华暴发面积最大主要发生在秋季。在外海北部区域,其东部水华较西部更为严重,而在中部和南部区域,呈现西部水华较东部更为严重的空间分布模式。通过对各影响因子的统计分析发现,风速、水温和日照时长是上述各区域中蓝藻水华暴发的主要决定性因素。水华暴发期间以西南风为主导风向,且上述区域的水华面积比随风速增加呈下降趋势。在外海各区域,水力滞留时间与水华暴发面积均呈显著正相关,空间上水力滞留时间由北向南逐渐增大,风速和风向是影响蓝藻水华空间分布规律和严重程度的主要因素。

关键词：滇池蓝藻水华卫星遥感 AEM3D模型冗余分析(RDA) 随机森林(RF)

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引导学生写研究性文章的做法

中国职业技术教育 2002年第3期18卷 60-61页

作者：罗纯良广东省东莞市石碣职业中学 523305

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千岛湖极端水位变化对温跃层的影响

河海大学学报（自然科学版） 2022年第5期50卷 33-40页

作者：龚发露王裕成兰佳罗纯良罗潋葱李慧赟张如枫云南大学生态与环境学院云南昆明650500 杭州市生态环境局淳安分局浙江杭州311700 昆明市滇池高原湖泊研究院云南昆明650500 中国科学院南京地理与湖泊研究所江苏南京210008

为分析千岛湖极端水位变化对温跃层的影响,在水温垂直剖面数据缺测情况下,采用率定后的一维水动力模型DYRESM模拟了不同水位变幅下的温跃层,并设置了极端水位变化情况(情景1)和正常水文条件(情景2)两种情景进行对比分析;基于湖泊分析程... 详细信息

为分析千岛湖极端水位变化对温跃层的影响,在水温垂直剖面数据缺测情况下,采用率定后的一维水动力模型DYRESM模拟了不同水位变幅下的温跃层,并设置了极端水位变化情况(情景1)和正常水文条件(情景2)两种情景进行对比分析;基于湖泊分析程序Lake Analyzer计算了两种情景下温跃层表层和底层深度、温跃层厚度和施密特稳定度等。模拟结果表明:情景1水体混合期为2013年11月20日至2014年3月23日,同时段内情景2水体混合期则为2013年12月5日至2014年3月16日;情景1在高水位时,湖体从上到下呈“混合层、温跃层、均温层(30~40 m水层)、温跃层、均温层”的双温跃层结构,同时段内情景2则呈“混合层、温跃层、均温层”的单温跃层结构;情景1与情景2相比,平均水位低2.24 m,施密特稳定度均值低119.19 J/m^(2),可见极端水位变化条件下出现的低水位情况能显著降低水体稳定度。

关键词：温跃层极端水位变化水体稳定度 DYRESM Lake Analyzer 千岛湖

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坚持“五性”提高纪律教育实效

师道（人文） 2001年第12期 43-45页

作者：罗纯良吕文彬东莞市石碣职业中学

基于数据深度增强的钢桥螺栓脱落智能检测方法研究

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桥梁建设 2024年第2期54卷 39-47页

作者：崔闯罗纯坤邱师津张清华西南交通大学桥梁工程系四川成都610031

针对钢桥螺栓脱落病害人工巡检效率低和智能化检测样本数据集不足的问题,提出一种基于数据深度增强的钢桥螺栓脱落智能检测方法。该方法首先以采集的螺栓图像数据集为基础,利用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adve... 详细信息

针对钢桥螺栓脱落病害人工巡检效率低和智能化检测样本数据集不足的问题,提出一种基于数据深度增强的钢桥螺栓脱落智能检测方法。该方法首先以采集的螺栓图像数据集为基础,利用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)对有限的螺栓图像进行增广;然后将生成的图像与原始图像合并构建增广后的数据集;再将数据集输入到单阶段目标检测网络YOLO(You Only Look Once,YOLO)中,结合迁移学习方法进行模型训练,并对训练后模型的性能进行验证;最后,进行螺栓脱落病害识别。为验证该方法的可行性,对螺栓脱落检测模型进行试验验证,并对不同采集环境下的某钢桥拼接板螺栓脱落病害进行检测。结果表明:DCGAN可有效生成逼真的螺栓图像,且与常规增广方式相比,DCGAN生成的图像质量更高、性能最优;检测模型受拍摄距离、角度及光照强弱影响且对角度最为敏感,控制拍摄距离在1.6 m内、拍摄角度在20°内、外界光线明亮可保证模型性能较优;与常规增广后训练的模型相比,利用生成图像增广后训练的模型检测性能更优且鲁棒性更好;该智能检测方法可以用于螺栓脱落病害检测,且检测精度明显提高。

关键词：钢桥螺栓脱落深度卷积生成对抗网络目标检测网络迁移学习图像生成病害检测方法

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基于网络——电大学生德育教育策略的探索

教育界（高等教育） 2018年第8期 153-154页

作者：王若苗罗纯良朱翠媚广州市增城区广播电视大学

电大是开展现代远程教育的学校,德育教育如何做到面授与网络相结合,探讨基于网络的德育教育策略,让现代远程教育学生收到教育效果,相当重要。

关键词：德育网络资源德育网络载体德育网络教育方法

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基于计算机视觉的钢桥螺栓松动检测方法

铁道学报 2024年第1期46卷 91-102页

作者：劳武略徐威张清华罗纯坤崔闯陈杰西南交通大学土木工程学院四川成都610031 保利长大工程有限公司广东广州510620

为提高螺栓松动检测的智能化水平,提出一种基于计算机视觉的钢桥螺栓松动检测方法。首先基于深度学习理论建立关键点检测模型,对采集的螺栓图像进行标注并建立数据集;然后分别训练目标检测模型YoloV5和关键点检测模型,并利用训练后的模... 详细信息

为提高螺栓松动检测的智能化水平,提出一种基于计算机视觉的钢桥螺栓松动检测方法。首先基于深度学习理论建立关键点检测模型,对采集的螺栓图像进行标注并建立数据集;然后分别训练目标检测模型YoloV5和关键点检测模型,并利用训练后的模型自上而下检测螺栓关键点,根据关键点确定螺栓中心点位置,以中心点的相对位置求解透视变换矩阵,利用透视变换矩阵对关键点进行重投影;最后根据关键点的位置变化检测螺栓是否发生松动。结果表明:训练后的YoloV5模型和关键点检测模型可准确检测出螺栓的关键点;关键点的检测精度受图像采集条件影响且对角度更为敏感;利用所有中心点拟合透视变换矩阵的最小二乘解可提高图像几何矫正的精度;不同图像采集环境下,松动螺栓的检测误差在0%~9.6%之间,误检率为2.7%,表明本方法的检测精度和稳定性均较高,具有较好的实用价值和广阔的工程应用前景。

关键词：钢桥螺栓松动检测计算机视觉目标检测关键点检测

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适应企业发展的要求

思想政治工作研究 1998年第7期 41-41页

作者：罗纯良抚顺远大实业总公司党委