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近1800年以来内蒙古达里湖浮游植物群落演变及驱动因素

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湖泊科学 2024年第4期36卷 1268-1278页

作者：郭鑫李文宝史小红刘晶晶史玉娇内蒙古农业大学水资源利用与保护自治区重点实验室呼和浩特010018

湖泊是地质历史上区域生态环境演变的重要载体,其沉积物中包含了丰富的环境演变信息。达里湖是典型的草原内陆封闭型湖泊,位于东亚夏季风的北部边缘,地理位置关键。本研究基于在达里湖采集的约238 cm沉积物岩芯(GDL-1),通过210 Pb和137 ... 详细信息

湖泊是地质历史上区域生态环境演变的重要载体,其沉积物中包含了丰富的环境演变信息。达里湖是典型的草原内陆封闭型湖泊,位于东亚夏季风的北部边缘,地理位置关键。本研究基于在达里湖采集的约238 cm沉积物岩芯(GDL-1),通过210 Pb和137 Cs(岩芯上部20 cm)、AMS 14 C测年,以及沉积物样品中甾醇等生物标志物含量分析,重建了近1800年以来达里湖硅藻、蓝藻等典型藻类含量的演化历史,并结合总氮(TN)、总磷(TP)、盐度(Sr/Ba)和温度(T)等环境代用指标,分析藻类群落的主要影响因素。结果显示达里湖典型藻类总量平均为2.03 ng/g(最高6.69 ng/g,最小0.53 ng/g),其中蓝藻占比平均为60%,绿藻和硅藻占比平均为20%;环境因子对硅藻、蓝藻和典型藻类生物量的解释率分别为47.7%、55.20%和48.10%,T、TN和Sr/Ba是影响浮游植物群落的主要影响因素;硅藻占比与温度呈显著负相关,小冰期硅藻占比最高,中世纪暖期占比最低;在达里湖的高盐环境下,湖泊营养盐浓度对藻类的影响受到限制,成为藻类等生长的限制因素;Sr/Ba小于0.9时,硅藻含量与典型藻类总量随着Sr/Ba值的升高而增加,Sr/Ba大于0.9时,典型藻类总量与Sr/Ba值呈负相关关系,而硅藻则表现出对盐度具有一定的耐受性;整体上,近1800年以来,区域或全球性气候事件通过改变达里湖盐度、营养元素浓度和温度来影响典型藻类群落结构。在暖期阶段,蒸发作用增强等导致的湖泊盐度增加成为达里湖典型藻类群落结构演变的主要影响因素;在冷期,营养元素浓度和温度的降低成为湖泊水体浮游植物生物量的主要影响因素。

关键词：生物标志物浮游植物群落结构近2000年达里湖

机器学习筛选用于气体吸附分离和存储的金属有机骨架材料

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化学通报 2024年第3期87卷 317-324,316页

作者：赵晨曹蓉夏杰桢吴琪西藏大学理学院西藏大学供氧研究院珠峰研究院拉萨850000

金属有机骨架(MOF)因其高孔隙率、高比表面积和结构可调性,在气体吸附分离领域广泛应用。随着MOF数量激增,传统分子模拟和实验方法验证MOF性能成本高且速度慢,因此目前MOF筛选工作已转向高通量计算辅助的机器学习(Machine-learning,ML)... 详细信息

金属有机骨架(MOF)因其高孔隙率、高比表面积和结构可调性,在气体吸附分离领域广泛应用。随着MOF数量激增,传统分子模拟和实验方法验证MOF性能成本高且速度慢,因此目前MOF筛选工作已转向高通量计算辅助的机器学习(Machine-learning,ML)。机器学习作为一种高效的大数据处理方法,能够在高通量筛选的基础上对数据进行拟合,从而快速而准确地筛选出气体吸附分离材料,并深入挖掘其结构与性能之间的关系。本文回顾了近年机器学习应用于MOF筛选的研究,重点讨论了一些运用机器学习从大量结构中筛选出可用于CH_(4)、H_(2)和CO_(2)等气体吸附分离与储存的MOF材料的工作;同时,梳理了当前MOF材料筛选工作中的研究思路和进展,并指出了机器学习在筛选MOF材料工作中面临的一些瓶颈和挑战;最后,对该领域的未来发展前景进行了展望。

关键词：金属有机骨架机器学习高通量筛选气体吸附分离

基于小生境遗传算法与径向基代理模型的短期风电功率预测

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太阳能学报 2024年第8期45卷 554-564页

作者：刘沛汉尹翠贾娜樊小朝杨青斌新疆工程学院能源工程学院乌鲁木齐830023 国网新疆电力有限公司超高压分公司乌鲁木齐830002 中国电力科学研究院有限公司可再生能源并网全国重点实验室南京210009

为提高短期功率预测精度,以赋予风电被电网资产更大规模消纳的优势,建立一种基于主导特征影响因素和小生境遗传算法改进的径向基代理模型的滚动式短期(0~72 h)风电功率预测模型。首先,基于罚函数和排挤机制的小生境技术对传统基本遗传... 详细信息

为提高短期功率预测精度,以赋予风电被电网资产更大规模消纳的优势,建立一种基于主导特征影响因素和小生境遗传算法改进的径向基代理模型的滚动式短期(0~72 h)风电功率预测模型。首先,基于罚函数和排挤机制的小生境技术对传统基本遗传算法进行改进,以径向基代理模型(RBF)作为建模基础,利用改进后的遗传算法以反传误差极小为目标函数对RBF模型的连接权值进行优化,借助其寻优能力来获取最佳权值,以达成对RBF网络的改进和二次训练;然后,基于主导特征气象因素,结合改进的RBF模型最终建立N-SGA-RBF风电出力预测模型,对风电场连续3日0~72 h输出功率进行预测;最后,对N-SGA-RBF模型、RBF模型以及BP模型做预测结果趋势变化、各采样点绝对/相对误差分布、发电预测预报准确率和合格率的对比。以新疆东部某风电场实测数据进行算例验证分析,仿真结果表明,所建预测模型具有较高的精度。

关键词：风电功率预测径向基代理模型小生境遗传算法智能优化

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乳铁蛋白调节高脂饮食小鼠糖脂代谢的机制

中国食品学报 2024年第5期24卷 280-288页

作者：王无忌李丽李妍羿张婧韩纳姝内蒙古医科大学基础医学院呼和浩特010100 内蒙古医科大学护理学院呼和浩特010100 内蒙古医科大学精神卫生学院呼和浩特010100

目的:探究乳铁蛋白(LF)调节高脂饮食引起的小鼠糖脂代谢紊乱的机制。方法:选取30只SPF级雄性C57BL/6小鼠随机分为对照组(K组,正常饮食)、模型组(M组,高脂饲料+饮纯水)、乳铁蛋白治疗组(Y2组,高脂饲料+饮2%乳铁蛋白水),连续喂养12周。每... 详细信息

目的:探究乳铁蛋白(LF)调节高脂饮食引起的小鼠糖脂代谢紊乱的机制。方法:选取30只SPF级雄性C57BL/6小鼠随机分为对照组(K组,正常饮食)、模型组(M组,高脂饲料+饮纯水)、乳铁蛋白治疗组(Y2组,高脂饲料+饮2%乳铁蛋白水),连续喂养12周。每周记录小鼠体质量变化。在第12周取附睾周围腹腔脂肪组织,测定内脏脂肪率。使用商业酶分析试剂盒测血糖、血脂水平,酶联免疫吸附法测定胰岛素水平,16S rRNA测序法检测小鼠的肠道菌群,气相色谱质谱法检测短链脂肪酸含量。结果:乳铁蛋白干预12周后,Y2组小鼠相比于M组小鼠内脏脂肪率下降31.05%,血糖(5.92 mmol/L)、胰岛素(19.60 mmol/L)、总胆固醇(3.17 mmol/L)、甘油三酯(0.28 mmol/L)和低密度脂蛋白水平(1.84 mmol/L)与M组相比均下降且差异显著(P<0.05),高密度脂蛋白水平(1.88 mmol/L)与M组相比显著上升(P<0.05)。乳铁蛋白干预降低了厚壁菌门和拟杆菌门的比值,增加了拟杆菌门的相对丰度,降低了颤螺旋菌、大肠埃希菌、脱铁杆菌的相对丰度,调节了短链脂肪酸的代谢异常,控制了脂肪的积累。结论:乳铁蛋白通过调节肠道菌群结构来调控脂肪积累,改善高脂饮食小鼠的糖脂代谢紊乱。

关键词：乳铁蛋白肠道菌群代谢紊乱短链脂肪酸

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基于元学习的广域范围滑坡易发性小样本预测

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第8期49卷 1367-1376页

作者：陈力丁雨淋朱庆曾浩炜张利国刘飞成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都611756 成都市勘察测绘研究院四川成都610000 四川测绘地理信息局测绘技术服务中心四川成都610081

滑坡灾害是当前制约中国西部山区重大基础设施建设的最重要因素之一。如何可靠开展广域范围滑坡敏感性预测,一直是国内外研究的难点。现有以深度学习为代表的数据驱动广域复杂环境敏感性分析方法仍面临两大挑战:(1)广域范围滑坡孕灾环... 详细信息

滑坡灾害是当前制约中国西部山区重大基础设施建设的最重要因素之一。如何可靠开展广域范围滑坡敏感性预测,一直是国内外研究的难点。现有以深度学习为代表的数据驱动广域复杂环境敏感性分析方法仍面临两大挑战:(1)广域范围滑坡孕灾环境的差异性:单一模型难以可靠预测(解释)不同孕灾环境滑坡易发性;(2)小样本问题:中国西南山区滑坡隐蔽性强,探测成本高昂,样本数据少。针对以上问题,以中国重庆市綦江、涪陵区为例,采用分块预测策略,元学习一种泛化性强的适于滑坡敏感性小样本预测的中间表征,通过局部区域中极少的样本和反向传播梯度迭代次数,将模型快速适应于当前局部区域滑坡敏感性预测任务,从而解决广域范围滑坡孕灾环境差异问题与小样本问题。区别于支持向量机、多层感知机、随机森林等传统方法需要大量样本及梯度迭代训练监督模型,所提方法仅需要小样本微调中间模型,就使滑坡敏感图预测精度提升1%~5%,准确度提升1%~3%,F1分数提升0.5%~6%,召回率接近其他方法最高水平。

关键词：滑坡敏感性数据驱动元学习小样本学习

食品加工、贮藏对乳杆菌源抗菌肽抑菌活性的影响及安全性评价

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中国食品学报 2024年第1期24卷 110-118页

作者：杜旭婷岳子尧董晶李恋满都拉孙子羽陈忠军内蒙古农业大学食品科学与工程学院呼和浩特010018

为明确乳杆菌源抗菌肽粗提粉在食品加工、贮藏过程中的应用,先测定其抑菌谱,然后以白假丝酵母菌为指示菌,从最低抑菌浓度(MIC)、温度、pH、盐浓度、反复冻融以及贮藏时间等方面对粗提粉进行相对抑菌活性评估,然后进行安全性评价。结果表... 详细信息

为明确乳杆菌源抗菌肽粗提粉在食品加工、贮藏过程中的应用,先测定其抑菌谱,然后以白假丝酵母菌为指示菌,从最低抑菌浓度(MIC)、温度、pH、盐浓度、反复冻融以及贮藏时间等方面对粗提粉进行相对抑菌活性评估,然后进行安全性评价。结果表明,乳杆菌源抗菌肽粗提粉具有广谱抑菌性;其热稳定性良好,121℃处理20 min仍可保持79.68%的相对抑菌活性;在pH 2~6处理4 h后,可保持90%以上的相对抑菌活性,pH 10~12处理4 h后,几乎完全失活;盐的质量浓度达到0.8 mg/mL时,相对抑菌活性显著降低(P0.05);经-20℃反复冻融5次后的相对抑菌活性同样无显著性差异(P>0.05)。安全性评价证实粗提粉属无毒、安全级别。结论:乳杆菌源抗菌肽粗提粉稳定性好,适用范围广,可作为生物防腐剂应用于食品领域。

关键词：乳杆菌抗菌肽粉抑菌活性安全性评价

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基于电流体动力学的马铃薯切片干燥特性变化

农业工程学报 2024年第6期40卷 146-154页

作者：鲍雨婷丁昌江卢静莉王惠鑫韩兵阳张洁段珊珊宋智青陈浩内蒙古工业大学理学院呼和浩特010051 内蒙古工业大学放电等离子体与功能材料应用试验室呼和浩特010051

电流体动力学干燥作为一种新型干燥技术,以成本低、干燥均匀、高效节能等优势,为热敏性物料的干燥提供了新的方法。为探究电流体动力学作用下马铃薯切片的干燥特性和理化特征,该研究将马铃薯切片在0、14、18、22、26、30 kV的交流电压... 详细信息

电流体动力学干燥作为一种新型干燥技术,以成本低、干燥均匀、高效节能等优势,为热敏性物料的干燥提供了新的方法。为探究电流体动力学作用下马铃薯切片的干燥特性和理化特征,该研究将马铃薯切片在0、14、18、22、26、30 kV的交流电压下进行干燥,利用红外光谱和低场核磁共振技术分析电流体动力学干燥对马铃薯切片中分子结构、水分迁移的影响。结果表明,马铃薯切片在30 kV电压下的平均干燥速率、有效水分扩散系数、复水比分别为0.9228 g/(g·h)、2.2653×10^(−10)m ^(2)/s、4.78,明显优于其他电压下的试验结果。电流体动力学干燥后,马铃薯切片中的官能团没有发生明显变化,蛋白质以β-折叠结构为主。干燥可提高马铃薯切片内部自由水的流动性并降低组织对不易流动水的束缚力,从而促进水分的去除和迁移。电流体动力学干燥技术较好地保留了马铃薯的营养成分,该研究结果为马铃薯切片的干燥提供理论依据。

关键词：电流体动力学干燥马铃薯红外光谱低场核磁共振

基于双分支卷积网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱和多光谱协同反演

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农业机械学报 2024年第1期55卷 196-202,378页

作者：王亚洲肖志云内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080

针对智慧农业中叶绿素的精准预测问题,本文提出了基于双分支网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱与多光谱协同反演的方法。使用欠完备自编码器进行数据降维,捕捉数据中最为显著的特征,使降维后的数据可以代替原始数据进行训练,从而加快训练... 详细信息

针对智慧农业中叶绿素的精准预测问题,本文提出了基于双分支网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱与多光谱协同反演的方法。使用欠完备自编码器进行数据降维,捕捉数据中最为显著的特征,使降维后的数据可以代替原始数据进行训练,从而加快训练效率,使用双分支卷积网络将多光谱数据用于填充高光谱数据信息,充分利用高光谱数据的空间细节信息,再结合1DCNN建立玉米叶片叶绿素含量预测模型。结果表明,与传统降维算法相比较,欠完备自编码器处理后预测结果最佳,决定系数R2为0.988,均方根误差(RMSE)为0.273,表明使用欠完备自编码器进行降维可以有效提高数据反演精度;与单一的高光谱数据反演模型和多光谱数据反演模型相比,双分支卷积网络预测模型均取得较优的预测结果,R2在0.932以上,RMSE均在1.765以下,表明基于双分支卷积网络的高光谱与多光谱图像协同反演模型可以有效地利用数据的特征;对于其他数据结合本文提及的双分支卷积网络模型进行反演,其R2均在0.905以上,RMSE均在2.149以下,表明该预测模型具有一定的普适性。

关键词：玉米叶片叶绿素含量高光谱双分支卷积网络自编码器协同反演

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基于分光测色反演哈密瓜叶片叶绿素与含水率研究

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光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2296-2302页

作者：李龙杰史勇郭俊先新疆农业大学机电工程学院新疆乌鲁木齐830052 新疆智能农业装备重点实验室新疆乌鲁木齐830052

为了快速、精准地预测哈密瓜叶片含水率和叶绿素含量,提高对哈密瓜作物精准管理水平,采用分光测色技术,选用生长期、开花期和结果期三种不同生长阶段的哈密瓜叶片作为实验对象,分别研究9:00—10:00、14:00—15:00和20:00—21:00三个不... 详细信息

为了快速、精准地预测哈密瓜叶片含水率和叶绿素含量,提高对哈密瓜作物精准管理水平,采用分光测色技术,选用生长期、开花期和结果期三种不同生长阶段的哈密瓜叶片作为实验对象,分别研究9:00—10:00、14:00—15:00和20:00—21:00三个不同采集时间段的叶片温度、叶片含水率和叶绿素含量与色彩空间CIELAB特征值的相关性变化。采用最小二乘法(LS)对不同样本叶片的温度、含水率和叶绿素含量与颜色特征值存在的变化规律进行数据预处理,选用拟合度最优的特征值进行回归分析和预测模型验证。结果表明:①叶片温度、叶片含水率和叶绿素含量在不同参数情况下,都会使叶片存在不同的颜色特征值变化。②含水率为84%~93%的叶片,其温度和叶绿素含量都与叶片含水率呈负相关性。③叶绿素含量和叶片含水率与色彩空间CIELAB存在一定的线性相关,随着叶片含水率的上升,L呈上升趋势,表现为叶片颜色逐渐变浅呈淡绿色,随着叶绿素的增加,L呈下降趋势,表现为叶片颜色逐渐加深呈黑绿色,所有的样本数据均存在L、B为正值。④通过模型预测与评估,选用随机森林(RF)、偏最小二乘法(PLS)、支持向量机(SVM)和LASSO都能很好地对叶绿素含量进行有效的预测。在叶绿素预测模型中,RF预测性能最好,R_(c)^(2)=0.939、RMSE_(C)=0.868和MAE=0.686,R_(p)^(2)=0.915、RMSE_(P)=1.194和MAE=0.942。⑤通过模型预测与评估,选用随机森林(RF)、偏最小二乘(PLS)、自适应增强与套路回归(ADABOOST)和多项式回归(POLYNOMIAL)都能很好地对叶片含水率进行有效的预测。在叶片含水率预测模型中,POLYNOMIAL预测性能最好,R_(c)^(2)=0.884、RMSE_(C)=0.0059和MAE=0.0052,R_(p)^(2)=0.920和RMSE_(P)=0.0062和MAE=0.0057。采用分光测色的方法,能够有效、快速地测定叶片含水率与叶绿素含量,有望为无损、快速和精准地测定叶片含水率与叶绿素含量提供一种可选的可行测定方案。

关键词：哈密瓜叶绿素含水率 CIELAB彩色空间模型回归