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Optimization of Well Position and Sampling Frequency for Groundwater Monitoring and Inverse Identification of Contamination Source Conditions Using Bayes’Theorem

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Computer Modeling in Engineering & Sciences 2019年第5期119卷 373-394页

作者： Shuangsheng Zhang hanhu liu Jing Qiang Hongze Gao Diego Galar Jing Lin School of Environment Science and Spatial Informatics China University of Mining and TechnologyXuzhou221116China School of Mathematics China University of Mining and TechnologyXuzhou221116China GHD Services Inc455 Philip StreetWaterlooOntarioCanada Division of Operation and Maintenance Engineering Department of CivilEnvironmental and Natural Resources EngineeringLulea University of Technology97187 LuleaSweden Xuzhou Urban Water Resources Management Office Xuzhou221018China.

Coupling Bayes’Theorem with a two-dimensional(2D)groundwater solute advection-diffusion transport equation allows an inverse model to be established to identify a set of contamination source parameters including source intensity(M),release location(0 X,0 Y)and release time(0 T),based on monitoring well *** address the issues of insufficient monitoring wells or weak correlation between monitoring data and model parameters,a monitoring well design optimization approach was developed based on the Bayesian formula and information *** demonstrate how the model works,an exemplar problem with an instantaneous release of a contaminant in a confined groundwater aquifer was *** information entropy of the model parameters posterior distribution was used as a criterion to evaluate the monitoring data quantity *** optimal monitoring well position and monitoring frequency were solved by the two-step Monte Carlo method and differential evolution algorithm given a known well monitoring locations and monitoring *** on the optimized monitoring well position and sampling frequency,the contamination source was identified by an improved Metropolis algorithm using the Latin hypercube sampling *** case study results show that the following parameters were obtained:1)the optimal monitoring well position(D)is at(445,200);and 2)the optimal monitoring frequency(Δt)is 7,providing that the monitoring events is set as 5 *** the optimized monitoring well position and frequency,the mean errors of inverse modeling results in source parameters(M,X0,Y0,T0)were 9.20%,0.25%,0.0061%,and 0.33%,*** optimized monitoring well position and sampling frequency canIt was also learnt that the improved Metropolis-Hastings algorithm(a Markov chain Monte Carlo method)can make the inverse modeling result independent of the initial sampling points and achieves an overall optimization,which significantly improved the accuracy and numerical stability

关键词： Contamination source identification monitoring well optimization Bayes’Theorem information entropy differential evolution algorithm Metropolis Hastings algorithm Latin hypercube sampling

The first metagenome of activated sludge from full-scale anaerobic/anoxic/oxic(A2O) nitrogen and phosphorus removal reactor using Illumina sequencing

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Journal of Environmental Sciences 2015年第9期27卷 181-190页

作者： Mei Tian Fangqing Zhao Xin Shen Kahou Chu Jinfeng Wang Shuai Chen Yan Guo hanhu liu School of Environment Science and Spatial Informatics China University of Mining and Technology College of Marine Science Huaihai Institute of Technology Beijing Institutes of Life Science Chinese Academy of Sciences School of Life Sciences The Chinese University of Hong Kong Lianyungang Jinzhao Water Co. Ltd.

The anaerobic/anoxic/oxic（A2O） process is globally one of the widely used biological sewage treatment processes. This is the first report of a metagenomic analysis using Illumina sequencing of full-scale A2O sludge from a municipal sewage treatment *** more than 530,000 clean reads from different taxa and metabolic categories, the metagenome results allow us to gain insight into the functioning of the biological community of the A2O sludge. There are 51 phyla and nearly 900 genera identified from the A2O activated sludge ecosystem. Proteobacteria, Bacteroidetes, Nitrospirae and Chloroflexi are predominant phyla in the activated sludge, suggesting that these organisms play key roles in the biodegradation processes in the A2O sewage treatment ***, Thauera, Dechloromonas and Ignavibacterium, which have abilities to metabolize nitrogen and aromatic compounds, are most prevalent genera. The percent of nitrogen and phosphorus metabolism in the A2O sludge is 2.72% and 1.48%, respectively. In the current A2O sludge, the proportion of Candidatus Accumulibacter is 1.37%, which is several times more than that reported in a recent study of A2O sludge. Among the four processes of nitrogen metabolism, denitrification related genes had the highest number of sequences（76.74%）, followed by ammonification（15.77%）, nitrogen fixation（3.88%） and nitrification（3.61%）. In phylum Planctomycetes, four genera（Planctomyces, Pirellula, Gemmata and Singulisphaera） are included in the top 30 abundant genera, suggesting the key role of ANAMMOX in nitrogen metabolism in the A2O sludge.

关键词： Metagenome Biodiversity Anaerobic/anoxic/oxic(A2O) Activated sludge Nitrogen metabolism ANAMMOX

基于微波数据与光学数据集成的机器学习技术在作物产量估算中的应用

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地球信息科学学报 2021年第6期23卷 1082-1091页

作者：张菊房世波刘汉湖成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室成都610059 中国气象科学研究院生态与农业气象研究所北京100081 南京信息工程大学气象灾害预警协同创新中心南京210044

各类光学植被指数已成功地应用于各种植被监测与作物产量估算中,但这些指数易受大气状况的影响。由星载微波辐射计得到的植被光学厚度数据(VOD)与植被密度、含水量密切相关,数据可全天候获得,在农业遥感监测中呈现着巨大的潜力。作为来... 详细信息

各类光学植被指数已成功地应用于各种植被监测与作物产量估算中,但这些指数易受大气状况的影响。由星载微波辐射计得到的植被光学厚度数据(VOD)与植被密度、含水量密切相关,数据可全天候获得,在农业遥感监测中呈现着巨大的潜力。作为来自不同传感器的遥感数据,微波遥感数据与光学遥感数据可以提供不同波长范围内的植被信息。为了更准确地进行作物产量估算,本研究提出将微波遥感数据与光学遥感数据共同应用于冬小麦单产估算中。研究选择L波段微波辐射计SMAP卫星的VOD数据与MODIS的标准归一化植被指数NDVI、增强型植被指数EVI、叶面积指数LAI、光合有效辐射分量FPAR数据作为研究变量,分别使用BP神经网络、GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络建立冬小麦产量估算模型。结果表明:3种神经网络回归模型的P值均小于0.001,通过了显著性检验。GA-BP神经网络回归模型的估算值与真实值在3种神经网络回归模型中表现了最高的相关性(R=0.755)与最低的均方根误差(RMSE=529.145 kg/hm^(2)),平均绝对误差(MAE=425.168 kg/hm^(2))和平均相对误差(MRE=6.530%)。为了分析多源遥感数据的结合在作物产量估算中的优势,研究同时构建了仅使用NDVI和LAI,使用NDVI、EVI、LAI、FPAR等光学数据进行冬小麦产量估算的3种GA-BP神经网络回归模型作为对比。结果表明,使用微波遥感数据与光学遥感数建立的GA-BP神经网络回归模型较上述3种作为对比的GA-BP神经网络回归模型的相关系数R值分别提高了0.163,0.229与0.056,均方根误差RMSE分别降低了122.334、158.462和46.923 kg/hm^(2),使用多源遥感数据的组合可以很好地提高作物产量估算的准确性。

关键词：遥感植被光学厚度光学植被指数 BP神经网络遗传算法粒子群算法冬小麦产量估算

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基于AHP模型的地质灾害易发性分析

物探化探计算技术 2018年第1期40卷 134-140页

作者：何超曾森刘汉湖成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室成都610059 四川省国土资源厅信息中心成都610072

近年来万源市地质灾害现象频繁发生,为查明该地区地质灾害发育分布特征,制定科学的防治计划,对万源市进行了地质灾害易发性分析。此次分析结合了断层、岩土类型等地质条件和高程、地形起伏等地形因子以及以道路为主的人类工程活动等,在... 详细信息

近年来万源市地质灾害现象频繁发生,为查明该地区地质灾害发育分布特征,制定科学的防治计划,对万源市进行了地质灾害易发性分析。此次分析结合了断层、岩土类型等地质条件和高程、地形起伏等地形因子以及以道路为主的人类工程活动等,在GIS分析功能的支持下,采用层次分析法(analytic hierarchy process)对万源市进行了易发区划分,并通过现有的研究区2016年地质灾害点对其做出了验证。结果表明,研究所得易发区与现有灾害点分布情况较为吻合,AHP模型能够有效地完成万源市地质灾害易发性预测,可在一定程度上为该地区的防灾减灾工作提供借鉴。

关键词：地质灾害易发性分析 AHP模型 GIS

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条件植被温度指数在云南干旱监测中的应用

农业工程学报 2011年第5期27卷 231-236,I0004页

作者：陈阳范建容郭芬芬刘汉湖中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所成都610041 中国科学院研究生院北京100049 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室成都610059 成都理工大学遥感与GIS研究所成都610059

对干旱进行监测,有助于各级政府及时了解旱情,采取积极有效的防旱、抗旱措施,促进水利设施建设与合理布局,确保农业生产发展与粮食安全。该文采用MODIS多时相归一化植被指数与地表温度遥感影像产品,分析研究区归一化植被指数—地表温度... 详细信息

对干旱进行监测,有助于各级政府及时了解旱情,采取积极有效的防旱、抗旱措施,促进水利设施建设与合理布局,确保农业生产发展与粮食安全。该文采用MODIS多时相归一化植被指数与地表温度遥感影像产品,分析研究区归一化植被指数—地表温度特征空间,应用条件植被温度指数对云南省2009年9月-2010年3月干旱的时间、空间特性进行监测。监测结果表明云南省旱情随时间有所波动,但整体旱情呈发展趋势;监测期内云南省旱情分布较广,受灾面积超过70%,仅西北角小片地区受干旱影响较小,特旱区主要分布于云南省中部、东部和南部地区。应用相关研究成果对干旱监测结果进行验证,结果表明监测结果可信,能够为防灾减灾相关部门提供有力的信息支持。

关键词：干旱监测遥感条件植被温度指数归一化植被指数地表温度

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地下水污染监测井优化设计及污染源识别

湖南大学学报（自然科学版） 2019年第6期46卷 120-132页

作者：张双圣刘汉湖强静刘喜坤朱雪强中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 中国矿业大学数学学院江苏徐州221116 徐州市城区水资源管理处江苏徐州221018

在地下水污染源识别过程中,针对监测井监测值信息量不充分或监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出一种基于贝叶斯公式与信息熵的监测井优化方法.构建二维地下水溶质运移模型,并运用GMS软件进行数值求解.为减少监测井优化设计及污染源... 详细信息

在地下水污染源识别过程中,针对监测井监测值信息量不充分或监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出一种基于贝叶斯公式与信息熵的监测井优化方法.构建二维地下水溶质运移模型,并运用GMS软件进行数值求解.为减少监测井优化设计及污染源识别过程中反复调用数值模型的计算负荷,采用克里金法建立数值模型的替代模型.以信息熵作为优化指标,筛选出不同监测类型的最优监测方案,并以监测成本和反演精度为参考因素,选定相应监测方案,最后运用差分进化自适应Metropolis算法进行污染源识别.算例研究表明:7口监测井的克里金替代模型的决定系数均大于0.98,可较好地替代原数值模型.基于监测成本最小的方案1(3号单井),其信息熵为12.772;兼顾监测成本和反演精度的方案2(井(2,3)组合),其信息熵为9.723;基于反演精度较高的方案3(3井(2,3,5)组合),其信息熵为9.377.方案1到方案3参数后验分布范围及标准差均逐渐减小,验证了信息熵是参数后验分布不确定性的有效量度.

关键词：监测井优化污染源识别贝叶斯方法信息熵最优拉丁超立方抽样差分进化自适应Metropolis算法克里金

四川境内赤水河流域上中游水土流失时空变化研究

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河南理工大学学报（自然科学版） 2019年第3期38卷 70-80页

作者：王潇刘汉湖吴冰成都理工大学地球科学学院四川成都610059 国土资源部地学空间信息技术重点实验室四川成都610059 内蒙古大学生态与环境学院内蒙古呼和浩特010021

以国家级水土流失重点治理区赤水河流域上中游(四川境内)为研究区,以2000—2015年为研究时间区间,考虑修正后的通用土壤流失方程(RUSLE)中各影响因子,综合评价得到水土流失敏感性空间分布,按照国家标准将流域土壤侵蚀由低到高分为6个等... 详细信息

以国家级水土流失重点治理区赤水河流域上中游(四川境内)为研究区,以2000—2015年为研究时间区间,考虑修正后的通用土壤流失方程(RUSLE)中各影响因子,综合评价得到水土流失敏感性空间分布,按照国家标准将流域土壤侵蚀由低到高分为6个等级,同时结合变化斜率法利用GIS软件平台,分析15 a期间流域水土流失情况的变化趋势,为研究区水土流失及其防治工作提供理论依据。结果表明:2000—2015年期间,占研究区总面积34. 8%的区域水土流失呈增长趋势,65. 2%的区域水土流失呈降低趋势;水土流失显著增加的区域占6. 14%,主要集中在叙永与古蔺交界的几个乡镇;水土流失显著减少的区域占29. 43%,零星分布于研究区各处,最集中分布于合江县西北方向。赤水河流域上中游(四川境内)水土流失主要以中度侵蚀为主,空间分布特征明显,呈现南高北低的格局,轻度及以下水土流失区域主要分布在北部区域,极强烈和强烈水土流失区域集中分布于南部低中山区域。15 a间呈增长趋势的区域仅占流域全区的6. 14%,充分说明长期的治理初见成效。

关键词：水土流失土壤侵蚀土壤流失方程变化斜率法 GIS 赤水河

基于无人机高光谱的水稻光合性能监测系统应用

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农机化研究 2020年第7期42卷 214-218页

作者：梁辉刘汉湖何敬成都理工大学地球科学学院成都610059 国土资源部地学空间信息技术重点实验室成都610059

水稻的光合性能与水稻的产量和品质密切相关,传统的水稻光合性能监测由人工完成,具有任务量大和效率低等缺点,高效、无损的监测作物长势,是现代化精准农业的要求。为此,以无人机搭载高光谱仪作为遥感技术平台,对水稻的光合性能进行研究... 详细信息

水稻的光合性能与水稻的产量和品质密切相关,传统的水稻光合性能监测由人工完成,具有任务量大和效率低等缺点,高效、无损的监测作物长势,是现代化精准农业的要求。为此,以无人机搭载高光谱仪作为遥感技术平台,对水稻的光合性能进行研究分析,建立了估算水稻叶片类胡萝卜素(Car)含量的监测模型。测试结果表明:5组光谱参数与水稻样本叶片Car含量实测值的回归分析均达到显著相关水平,以SR(723,770)精度最高;进一步检验发现,水稻叶片类胡萝卜素含量实测值与SR(723,770)模型建立的估测值相关性更高,R^2达0.891 5,斜率更接近于1,具有更佳预测效果,可为水稻光合性能遥感监测提供技术支撑。

关键词：无人机高光谱水稻类胡萝卜素光合性能

基于斜坡单元优化的高海拔地区滑坡危险性评价——以金沙江白格滑坡为例

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河南理工大学学报（自然科学版） 2021年第1期40卷 65-73页

作者：孟田许晓露刘汉湖成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室四川成都610059

为了开展高海拔、人员难以到达地区滑坡危险性评价,以金沙江白格滑坡为例,利用遥感影像,通过设置最佳填洼阈值、集水面积阈值来消除斜坡单元的误差直线,优化斜坡单元,采用优化后的斜坡单元对研究区进行危险性划分,评价效果有所提高。研... 详细信息

为了开展高海拔、人员难以到达地区滑坡危险性评价,以金沙江白格滑坡为例,利用遥感影像,通过设置最佳填洼阈值、集水面积阈值来消除斜坡单元的误差直线,优化斜坡单元,采用优化后的斜坡单元对研究区进行危险性划分,评价效果有所提高。研究结果表明,研究区有80.95%的验证滑坡位于较高危险性和高危险性区内,验证滑坡集中率为2.266,较好集中了滑坡危险性分布特点。白格滑坡危险性指数为0.75,属于高危险性滑坡区,高危险性滑坡区还涉及江达县14个村庄和白玉县12个村庄,对此类地区应加强防范意识、完善应急设施。

关键词：层次分析法斜坡单元滑坡危险性地理信息系统