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培养基和代次影响土壤可培养解磷菌多样性评估

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土壤学报 2024年

作者：夏围围张泽霖邹萌萌次仁拉姆陈晓芬孙祥鑫王玉芳贾仲君土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所) 南京信息工程大学生态与应用气象学院/江苏省农业气象重点实验室江西省农业科学院土壤肥料与资源环境研究所国家红壤改良工程技术研究中心中国科学院东北地理与农业生态研究所

利用高通量测序技术，研究连续传代微生物培养过程中土壤可培养解磷菌的群落变化。采用固体和液体无机磷（IPM）和有机磷培养基（OPM）分别对供试水稻土中解磷菌进行传代富集培养，获得第一代（1st-En）、第二代（2nd-En）和第三代（3rd... 详细信息

利用高通量测序技术，研究连续传代微生物培养过程中土壤可培养解磷菌的群落变化。采用固体和液体无机磷（IPM）和有机磷培养基（OPM）分别对供试水稻土中解磷菌进行传代富集培养，获得第一代（1st-En）、第二代（2nd-En）和第三代（3rd-En）可培养微生物集合，通过高通量测序技术分析富集物和土壤DNA中细菌16S rRNA基因，评估土壤可培养“潜在”解磷菌群落富集规律及其占本底土著细菌群落的比例。结果表明：供试土壤共检测到本底细菌群落58门、160纲、373目、575科和979属，而利用四种培养基连续传代三次共富集20门、35纲、80目、121科和223属“潜在”解磷菌。OPM富集“潜在”解磷菌分类单元数普遍高于IPM。可培养“潜在”解磷菌在土壤本底土著细菌群落中的比例在门水平最高（8.62%～25.9%），而在其他分类水平上仅为3.22%～12.5%。与本研究构建的已知解磷菌数据库进行比较，土壤本底包括已知解磷菌110属，而四种培养基连续传代三次共富集已知解磷菌83属，对土壤已知解磷菌属的培养比例为75.5%，亦表明土壤中至少约24.5%已知解磷菌属未被富集或遗漏。不同培养基和代次富集了优势解磷菌门，主要包括Proteobacteria、Actinobacteriota和Firmicutes，三者之和为97.20%～99.97%；而在属水平下，不同培养基和代次富集了具有明显生理代谢特征差异的解磷菌属。此外，培养基还富集到大量尚未被证实具有解磷功能或特征基因的细菌属140个，占可培养“潜在”解磷菌群落62.8%，其中绝大部分为数量弱势的稀有属，少数具生长富集优势，如Chelatococcus等。通过将传统微生物培养技术与高通量测序技术相结合，本研究揭示了培养基成分、培养基形态和传代次数均能强烈影响土壤可培养解磷菌多样性评估，为环境解磷菌资源的定向发掘和研究提供了参考。

关键词：解磷菌无机磷有机磷连续传代培养高通量测序

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深度学习在气象数据订正中的应用综述

计算机应用 2024年

作者：蒋鸿儒方巍南京信息工程大学计算机学院中国气象局交通气象重点开放实验室(南京气象科技创新研究院) 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心

数据订正是资料同化的核心过程之一，通过对数据进行修正和校准来提高资料同化的效果。针对气象观测存在多种误差导致气象数据存在偏差的问题，对深度学习在气象数据订正中的应用进行了综述，应用场景包括气象模式订正、天气预报和气候... 详细信息

数据订正是资料同化的核心过程之一，通过对数据进行修正和校准来提高资料同化的效果。针对气象观测存在多种误差导致气象数据存在偏差的问题，对深度学习在气象数据订正中的应用进行了综述，应用场景包括气象模式订正、天气预报和气候预测。首先，本文介绍了气象数据订正的重要性，同时回顾了传统的气象数据订正方法，如统计学、传统机器学习等，并分析了它们的优点和局限性；其次，本文结合各个场景分别详细介绍了基于深度学习的数据订正在三个场景中的应用，深度学习方法主要包括卷积神经网络、循环神经网络和Transformer变换器，通过归纳总结当前的研究进展，讨论了数据订正中深度学习方法与传统方法的优劣；最后本文总结深度学习在数据订正中存在的局限性，同时指出了深度学习在气象数据订正中的优化方式和未来发展方向。

关键词：深度学习数据订正资料同化气候预测天气预报

两类阈值法识别的东江流域水文干旱形成与演化过程差异

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水资源保护 2024年第3期40卷 52-60页

作者：吴杰峰王国庆陈晓宏陈兴伟南京水利科学研究院水灾害防御全国重点实验室江苏南京210029 南京信息工程大学水文与水资源工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学水利部水文气象灾害机理与预警重点实验室江苏南京210044 中山大学水资源与环境研究中心广东广州519000 福建师范大学地理科学学院福建福州350117

基于东江流域上、下游控制断面龙川站和博罗站1956—2010年逐月流量及流域内枫树坝、新丰江和白盆珠水库逐月入库和出库流量数据,采用水库调控流量还原法,结合动态阈值法和固定阈值法识别水文干旱,系统分析了两类阈值法识别的水文干旱... 详细信息

基于东江流域上、下游控制断面龙川站和博罗站1956—2010年逐月流量及流域内枫树坝、新丰江和白盆珠水库逐月入库和出库流量数据,采用水库调控流量还原法,结合动态阈值法和固定阈值法识别水文干旱,系统分析了两类阈值法识别的水文干旱形成与演化过程的差异及其对大型水库调控的响应规律。结果表明:两类阈值法针对的干旱本底概念不同,识别的水文干旱年内分布和干旱开始、峰值和终止月份差异显著;动态阈值法识别的水文干旱在年内各月均匀分布,固定阈值法识别的水文干旱集中分布在枯水季(10月至次年3月),干旱峰值多出现在11月至次年2月,干旱终止月份以汛前期3、4月为主,干旱开始、峰值和终止月份与研究区水文丰枯转换月份较吻合;两类阈值法均能较好地表征水文干旱的发展和恢复过程及其对大型水库调控的响应特征,即水库调控在缩短干旱历时、降低干旱烈度、延后水文干旱开始和峰值月份以及提前干旱终止月份等方面发挥重要作用。

关键词：水文干旱演化过程阈值法大型水库东江流域

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内蒙古克氏针茅草原净生态系统碳交换的物候特征及遥感监测

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应用生态学报 2024年第3期35卷 659-668页

作者：王进周广胜何奇瑾周莉中国农业大学资源与环境学院北京100193 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室/河北固城农业气象国家野外科学观测研究站北京100081 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 中国气象局-中国农业大学农业应对气候变化联合实验室北京100081

为准确遥感监测草原净生态系统碳交换(NEE)物候,利用内蒙古锡林浩特国家气候观象台2018—2021年的涡度相关系统和气象梯度观测系统观测数据,结合2018年1月1日至2021年12月31日的Senti-nel-2卫星数据,分析克氏针茅草原NEE及其物候的变化... 详细信息

为准确遥感监测草原净生态系统碳交换(NEE)物候,利用内蒙古锡林浩特国家气候观象台2018—2021年的涡度相关系统和气象梯度观测系统观测数据,结合2018年1月1日至2021年12月31日的Senti-nel-2卫星数据,分析克氏针茅草原NEE及其物候的变化规律,并探讨了NEE物候的遥感植被指数及阈值。结果表明:2018—2021年,研究区NEE呈季节性变化,4—10月为碳汇,其他月份为碳源,总体呈碳汇。碳吸收开始日期(SCUP)和结束日期(ECUP)的平均儒略日分别为第95天和第259天,碳吸收持续时间平均为165 d。光合有效辐射与日NEE呈极显著负相关,有助于草原生态系统吸收大气中CO_(2)。最佳阈值10%的红边叶绿素指数能够较好地捕捉SCUP,而最佳阈值75%的归一化植被指数则能较好地反映ECUP。研究结果可为草原生态系统碳源汇的遥感监测提供依据。

关键词：克氏针茅草原净生态系统碳交换物候遥感监测内蒙古

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基于三种群协同进化算法的柔性作业车间调度

南京信息工程大学学报 2024年

作者：张雨驰申晓宁陈文言陈星晖南京信息工程大学自动化学院南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心

建立柔性作业车间调度问题的数学模型，在满足加工顺序和加工时间等约束下，最小化所有工件的最大完工时间。提出一种三种群协同进化算法求解该模型。基于三元锦标赛法将种群分为优等、中等和劣等子种群，依据不同子种群的个体特征设计... 详细信息

建立柔性作业车间调度问题的数学模型，在满足加工顺序和加工时间等约束下，最小化所有工件的最大完工时间。提出一种三种群协同进化算法求解该模型。基于三元锦标赛法将种群分为优等、中等和劣等子种群，依据不同子种群的个体特征设计相应的搜索策略。优等子种群利用负载平衡和关键路径的变邻域下降局部搜索提高求解精度，挖掘更优解。中等子种群使用自适应Jaya操作，进化前期趋优避劣，中后期则注重对种群多样性的维护。劣等子种群采取多元交叉全局搜索，对不同基因串设计能够产生可行个体的交叉算子，同时将其余子种群中的个体作为交叉对象，以强化子种群间的协同交互。在标准测试算例和生产实例中的大量实验结果表明，所提算法在绝大多数情况下的求解性能显著优于代表性算法。

关键词：柔性作业车间调度协同进化负载平衡关键路径自适应Jaya

考虑员工技能等级的软件项目多目标超启发式调度

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南京信息工程大学学报 2024年

作者：申晓宁陈文言陈星晖佘娟南京信息工程大学自动化学院南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心

以最优化项目工期和员工满意度为目标，建立多目标软件项目调度问题的数学模型。该模型考虑员工的技能等级划分、任务重要程度等实际因素，并将重要任务与高技能等级员工相匹配。提出一种基于Q学习的超启发式算法求解该模型。基于交叉... 详细信息

以最优化项目工期和员工满意度为目标，建立多目标软件项目调度问题的数学模型。该模型考虑员工的技能等级划分、任务重要程度等实际因素，并将重要任务与高技能等级员工相匹配。提出一种基于Q学习的超启发式算法求解该模型。基于交叉算子和引入随机抖动的Jaya算子对任务-员工矩阵进行全局搜索；利用问题信息设计了减少项目工期和增加员工满意度的局部挖掘策略；将全局搜索算子、邻域参数的取值和局部挖掘策略组合为8种低层启发式策略；给出一种基于Q学习的高层策略，根据低层策略的历史表现为不同进化状态下的种群自适应选择合适的低层策略。实验结果表明，所提算法在绝大多数算例上的超体积率（HVR）和反世代距离（IGD）性能优于代表性算法。

关键词：软件项目调度员工技能等级超启发式 Q学习多目标优化

结合虚拟样本生成的油菜花期集成学习预测模型

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农业工程学报 2024年

作者：谢乾伟薛丰昌陈剑飞南京信息工程大学气象灾害地理信息工程实验室广西壮族自治区防雷中心

针对统计和线性回归模型难以完全揭示花期影响因子与花期之间的复杂非线性关系及油菜花期样本稀少的问题，提出了一种结合虚拟样本生成的集成学习算法来实现油菜花期的预测。该研究利用浙江省衢州市龙游县1999—2023年油菜盛花期与1998... 详细信息

针对统计和线性回归模型难以完全揭示花期影响因子与花期之间的复杂非线性关系及油菜花期样本稀少的问题，提出了一种结合虚拟样本生成的集成学习算法来实现油菜花期的预测。该研究利用浙江省衢州市龙游县1999—2023年油菜盛花期与1998—2023年气象数据，通过基于高斯混合模型的虚拟样本生成（GMM-based virtual sample generation,GMM-VSG）算法与三次样条插值法（cubic spline interpolation）分别对原始样本进行扩充，采用8种机器学习算法建模并基于贝叶斯优化器进行超参数优化，最后通过Stacking集成学习方法，对8种算法进行不同的组合，建立了油菜花期预测模型。研究结果表明：相较于原始数据集，通过三次样条插值法与高斯混合模型生成的两个扩展数据集在各种机器学习算法中的性能显著提升，其中通过三次样条插值法生成的数据集表现最为优异。通过Stacking思想能提升模型的精度，其中以核岭回归（kernel ridge regression,KRR）、支持向量回归（support vector regression, SVR）、极端梯度提升树(extreme gradient boosting, XGBoost）这3种算法作为基模型，线性回归作为元模型的SRX＿L模型表现最优，其平均绝对误差、均方根误差和决定系数，分别为0.105 6 d、0.122 7 d和0.999 7。该研究结果可为油菜花期的准确预测提供有效方法。

关键词：集成学习虚拟样本生成花期预测油菜 Stacking

1961-2020年中国降水等级的变化特征

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水土保持研究 2024年第2期31卷 181-189页

作者：许肖璐张方敏邓汗青何彬方田红方砚秋南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室南京210044 安徽省气候中心合肥230031 气象科学研究所/大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室合肥230031 寿县国家气候观象台/中国气象局淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地安徽淮南232000

[目的]探究全国各等级降水的时空分布特征及季节变化规律,增强对我国不同等级降水发生规律的认知,进而为提升全国防灾减灾能力提供科技支撑。[方法]基于1961—2020年全国681个气象站点的逐日地面降水资料,分析了全国不同等级降水(小雨... 详细信息

[目的]探究全国各等级降水的时空分布特征及季节变化规律,增强对我国不同等级降水发生规律的认知,进而为提升全国防灾减灾能力提供科技支撑。[方法]基于1961—2020年全国681个气象站点的逐日地面降水资料,分析了全国不同等级降水(小雨、中雨、大雨和暴雨)日数、强度的时空分布特征和季节变化规律。[结果](1)1961—2020年全国小雨日数呈减少趋势,中雨以上等级日数呈增长趋势,除暴雨强度变化幅度较大外,小雨、中雨和大雨强度均无明显变化。秋季小雨日数减幅最大,大雨、暴雨日数在夏季增加最快、秋季最缓,暴雨强度在各季节波动幅度均较大。(2)不同等级降水空间分布有一定差异性,小雨日数高值区主要分布在西南诸河流域,中雨以上等级降水日数以及各等级降水强度均从东南向西北逐渐减小,内陆河流域降水日数、强度均为最小。(3)春、秋、冬三季降水主要集中在东南诸河流域和珠江流域,小雨占主导地位,夏季降水主要集中在西南诸河流域、东南诸河流域和珠江流域。(4)小雨日数的减少在春季和冬季较为明显,东南诸河流域和珠江流域对小雨日数减少起到了很大贡献,中雨以上等级降水日数在各季节大致以上升趋势为主,大雨强度在春季增强、秋季减弱,各流域暴雨强度在春季呈增强趋势。[结论]全国各等级降水在时空分布以及季节尺度上有明显差异,九大流域对全国不同等级降水的贡献作用不尽相同,未来应加强各流域主要环流系统及水循环等对不同等级降水影响的研究。

关键词：九大流域降水日数降水强度季节变化

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河南省PM-O双高复合污染的特征及影响因素

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环境科学 2024年

作者：王梦珂曹乐徐力强王宇曦孔海江高萌萌秦阳孟凯赵天良南京信息工程大学大气物理学院中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室河南省气象台鹤壁市气象局河北省气象科学研究所河北省气象与生态环境重点实验室

河南省大气中的PM2.5-O3双高复合污染对该地区的经济、社会和生活都有重要影响，且呈现出比单一污染更加复杂的性质。因此，使用河南省17个地级市的空气质量数据、地面气象数据、边界层高度和其他污染物(CO)浓度、排放源清单等，深入分... 详细信息

河南省大气中的PM2.5-O3双高复合污染对该地区的经济、社会和生活都有重要影响，且呈现出比单一污染更加复杂的性质。因此，使用河南省17个地级市的空气质量数据、地面气象数据、边界层高度和其他污染物(CO)浓度、排放源清单等，深入分析了河南省2014年5月至2023年12月PM2.5-O3双高复合污染事件的时空分布、形成原因和影响因素，并结合PSCF和CWT方法揭示了复合污染的可能源区。结果表明：①由于政府对PM2.5污染的管控以及疫情影响，2014～2023年河南省双高复合污染事件总体呈现下降趋势，但2022年疫情后的复工复产，复合污染发生频次又出现反弹。2018年前，由于严重的PM2.5污染，臭氧浓度是决定复合污染发生与否的主要因素。2018年后，PM2.5浓度的下降使其重要性上升。特别是河南省5～9月PM2.5浓度的下降，是近年来复合污染发生频次降低的主要原因。②复合污染的月际分布呈现出双峰型，在4月和10月达到峰值，分别对应于臭氧上升、PM2.5下降和臭氧下降、PM2.5上升的两个时期，而7～8月的雨季对复合污染有减轻作用。③河南省复合污染的严重程度为：北部>中部>南部，地形对复合污染的严重程度也有一定影响。④复合污染发生时的气象条件为：温度、比湿和CO浓度适中，介于PM2.5污染和臭氧污染之间，低风速和低边界层高度。⑤2022年河南省发生复合污染期间，除省内东部和北部城市的污染物排放和输送外，省外东部(安徽省)和东北部(山东省)也是其污染的主要源区。以上源区的污染物传输，叠加河南省内的排放，是造成该时期河南省双高污染的重要原因。

关键词：河南省复合污染气象条件排放潜在源贡献分析(PSCF) 浓度权重轨迹分析法(CWT)