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基于磷灰石微量元素组成的机器学习方法判别花岗岩成因类型

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岩石学报 2025年第2期41卷 737-750页

作者：韩凤歌冷成彪陈加杰邹少浩王大钊东华理工大学铀资源探采与核遥感全国重点实验室南昌330013 东华理工大学核资源与环境国家重点实验室南昌330013 东华理工大学理学院南昌330013 东华理工大学地球科学学院南昌330013

花岗岩在全球广泛分布,不同成因类型的花岗岩记录了不同的构造环境、源区岩石类型或深部岩浆过程等,因此正确识别花岗岩成因类型(I型、S型、A型花岗岩)具有重要意义。磷灰石作为花岗岩中最常见的一种副矿物,蕴含多种主微量元素,记录着... 详细信息

花岗岩在全球广泛分布,不同成因类型的花岗岩记录了不同的构造环境、源区岩石类型或深部岩浆过程等,因此正确识别花岗岩成因类型(I型、S型、A型花岗岩)具有重要意义。磷灰石作为花岗岩中最常见的一种副矿物,蕴含多种主微量元素,记录着花岗岩的源区和岩浆物理化学特征,因此成为判别花岗岩成因类型的重要指标。本文收集了已发表的I型、S型和A型花岗岩的磷灰石微量元素数据,采用随机森林(Random Forest,RF)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)两种机器学习算法,利用其中的17种微量元素含量指标(Mn、Sr、Y、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu)和8种元素综合指标[(La/Nd)_(N)、(La/Yb)_(N)、(Gd/Yb)_(N)、Yb N、LREE、REE+Y、Eu/Eu^(*)、Sr/Y]建立了花岗岩的成因类型判别模型。结果表明随机森林(95.56%)和支持向量机(94.76%)的分类准确率均很高。发现Sr在区分I型和S型花岗岩方面最为重要,Ce和Mn在区分A型花岗岩方面最为重要,Eu对于区分S型及I/A型花岗岩方面较为重要。本文提出的机器学习模型便捷高效,可以快速地确定花岗岩的成因类型。

关键词：随机森林支持向量机磷灰石微量元素 I-S-A型花岗岩

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大同盆地西南区地下水重金属来源解析及健康风险评价

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环境科学 2025年第1期46卷 239-252页

作者：葛勤张瀚月米振华邵政李翔东华理工大学水资源与环境工程学院南昌330013 江西省煤田地质勘察研究院南昌330001

干旱-半干旱地区地下水重金属污染受到广泛关注,但是地下水中重金属分布特征、污染来源及潜在人体健康风险尚未完全清楚.对采集的46组地下水进行测试分析,运用水文地球化学模拟和多元统计分析的方法,揭示大同盆地地下水中11种重金属(As... 详细信息

干旱-半干旱地区地下水重金属污染受到广泛关注,但是地下水中重金属分布特征、污染来源及潜在人体健康风险尚未完全清楚.对采集的46组地下水进行测试分析,运用水文地球化学模拟和多元统计分析的方法,揭示大同盆地地下水中11种重金属(As、B、Pb、Sb、Tl、Mn、Ba、Cd、Co、Cr和Al)的污染特征和形态分布,结合绝对主成分-多元线性回归模型和健康风险评估模型,厘定地下水中重金属的来源和健康风险水平.结果表明:①地下水中As、B、Pb、Sb和Tl超过地下水质量标准Ⅲ类水标准限值,属于重度污染,Mn为轻度污染,重金属平均浓度总体呈现中部>南部>东部>西部的分布规律;②As、B、Pb、Sb和Tl主要存在形态分别为HAsO42(−91.71%)、H3BO(397.61%)、PbCO(388.08%)、Sb(OH)6(−99.81%)和Tl(+94.84%),pH是影响重金属形态分布的关键因素之一;③重金属污染来源主要为土壤迁移源(Co、Cd和Cr)、工业来源(Al、Pb、Sb和B)、矿区来源(Tl和Mn)及自然来源(Ba和As),其中工业来源占比最大(34%),其次为自然来源(29%)、矿区来源(20%)和土壤迁移来源(18%);④重金属特定来源健康风险评价结果表明,工业活动和自然来源分别是成人(54.68%)和儿童(67.51%)致癌风险的主要来源,As的致癌风险最高.矿区活动是非致癌风险的主要贡献者(成人贡献率56.69%,儿童贡献率56.97%),Tl和As的非致癌风险较高.研究成果对于指导干旱-半干旱地区水环境重金属污染防治具有积极的意义.

关键词：大同盆地地下水重金属来源解析健康风险

江西省NPP估算及其与气候因子的关联分析-基于改进CASA模型

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中国环境科学 2025年第1期45卷 369-378页

作者：鲁铁定章园曾思婷陶蕊腾月东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013 东华理工大学自然资源部鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013 江西省交通设计研究院有限责任公司江西南昌330013 江西省自然资源测绘与监测院江西南昌330002

通过改进太阳辐射参数和水分子胁迫系数计算方法提高了CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算净初级生产力(NPP)的精度,并在此基础上对NPP和气象因子进行相关性和趋势分析.结果表明,基于改进后模型,NPP与实地观测数据的相关性... 详细信息

通过改进太阳辐射参数和水分子胁迫系数计算方法提高了CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算净初级生产力(NPP)的精度,并在此基础上对NPP和气象因子进行相关性和趋势分析.结果表明,基于改进后模型,NPP与实地观测数据的相关性达0.62;2001~2022年,江西省年均NPP整体呈上升趋势,年均值超过1000gC/(m^(2)⋅a);NPP月均值为秋季>夏季>冬季>春季,月均值最大值出现在7月;NPP年均值上最大值、最小值出现在2018年、2010年;趋势变化和相关性分析的结果表明,2001~2022年江西省太阳辐射量呈现下降趋势,但NPP的变化未受显著影响;最小二乘法回归模型结果表明,温度每增加一个单位,NPP平均随温度的增加而增加,随太阳辐射的减少而减少;NPP在近几年(2019~2022年)极端事件增加的情况下,NPP未出现显著下降.

关键词： CASA模型净初级生产力太阳辐射气候变化江西省

江西省生态系统服务权衡协同关系时空演变与预测

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环境科学 2025年

作者：陈竹安陈雅斯刘子强东华理工大学测绘与空间信息工程学院东华理工大学江西省流域生态过程与信息重点实验室东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室东华理工大学南昌市景观过程与国土空间生态修复重点实验室江西省高安市自然资源局

生态系统服务（ESs）是人类福祉的基石，理解土地利用和气候变化对其权衡与协同作用的时空影响及驱动机制，对于生态保护意义重大。基于CMIP6的SSP-RCP情景，耦合SD-PLUS-InVEST预测2035年在SSP245、SSP585、SSP126情景下江西省的土地... 详细信息

生态系统服务（ESs）是人类福祉的基石，理解土地利用和气候变化对其权衡与协同作用的时空影响及驱动机制，对于生态保护意义重大。基于CMIP6的SSP-RCP情景，耦合SD-PLUS-InVEST预测2035年在SSP245、SSP585、SSP126情景下江西省的土地利用格局，评估ESs间动态趋势与相互作用关系。结果表明，2000～2020年，江西省碳储量减少0.255亿t，生境质量下降0.018，土壤保持量功能降低0.516亿t，产水量减少14亿m3。在SSP245情景下，碳储量、生境质量及土壤保持量均有下降，产水量增加；SSP585情景下，建设用地显著扩张，导致ESs降幅最大；SSP126情景下，碳储量与产水量有所提升。总体来看，生境质量与产水量呈权衡关系，而其他ESs间表现为协同关系。研究结果为探索生态系统服务间复杂互动机制及优化管理提供了科学参考，有助于支持江西省生态保护与可持续发展实践。

关键词：生态系统服务(ESs) 系统动力学 PLUS模型权衡协同 InVEST模型多情景模拟

抛物型方程逆时反问题数据驱动解的泛化误差估计

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昆明理工大学学报(自然科学版) 2025年第1期50卷 214-221页

作者：陈振兴阮周生万广红周洁李晓瑞东华理工大学理学院江西南昌330013

研究神经网络逼近抛物型方程逆时反问题解的收敛性问题.利用物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Network,PINN)将抛物型方程逆时反问题转化为优化神经网络损失函数的网络参数问题,借助逆时反问题的条件稳定性结论及数值积分规则... 详细信息

研究神经网络逼近抛物型方程逆时反问题解的收敛性问题.利用物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Network,PINN)将抛物型方程逆时反问题转化为优化神经网络损失函数的网络参数问题,借助逆时反问题的条件稳定性结论及数值积分规则,建立了基于数据驱动的神经网络解与反问题精确解的泛化误差估计.通过数值实验验证了基于物理信息神经网络求解逆时反问题的有效性.

关键词：物理信息神经网络逆时问题条件稳定性泛化误差

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雅鲁藏布江中游冰川演化与堵江事件关系探讨

第四纪研究 2025年第1期45卷 49-61页

作者：戴友为胡海平刘金花叶长盛耿嘉慧东华理工大学地球科学学院南昌330013

雅鲁藏布江中游山高谷深,宽谷-峡谷相间分布,堵江事件时有发生。晚更新世以来青藏高原冰川广布,雅鲁藏布江中游发育多个古堰塞湖,但冰川演化与堵江关系仍未可知。在前人研究的基础上,以格嘎古湖、杰德秀古湖和大竹卡古湖3处可能堵江的沟... 详细信息

雅鲁藏布江中游山高谷深,宽谷-峡谷相间分布,堵江事件时有发生。晚更新世以来青藏高原冰川广布,雅鲁藏布江中游发育多个古堰塞湖,但冰川演化与堵江关系仍未可知。在前人研究的基础上,以格嘎古湖、杰德秀古湖和大竹卡古湖3处可能堵江的沟谷(则隆弄沟、扎巴沟、琼玛岗日沟)为研究区域,对其冰川演化与堵江关系进行分析。文章利用PalaeoIce模型,模拟恢复了三处沟谷内的古冰川。新冰期则隆弄冰川面积60.41 km^(2),较现代冰川扩大了2.7倍,体积为8.00±1.60 km^(3);扎巴沟可能在末次冰期的冰川面积为4.04 km^(2),体积为0.23±0.05 km^(3);末次冰期琼玛岗日冰川(G090321E29251N)面积6.55 km^(2),较现代冰川扩大了11.9倍,体积为0.75±0.15 km^(3),物质平衡线为5398 m,相比现代冰川降低151 m。结果表明,则隆弄沟谷较陡呈漏斗状,且全新世新冰期冰川发育规模大,冰舌深入下方河道直接堵江,形成格嘎古堰塞湖;扎巴沟平缓且谷口呈喇叭口状,末次冰期冰川规模较小,直接堵江形成杰德秀古堰塞湖的可能较小;琼玛岗日沟坡度呈陡-缓-陡,整体呈狭长形,冰川退缩后可能在晚更新世形成冰缘湖泊,后溃决形成泥石流,进入雅鲁藏布江堵江形成大竹卡古堰塞湖。因此,根据冰川演化与堵江的关系,分为3种不同的沟谷:冰川直接堵江沟谷、冰川间接堵江沟谷和冰川未堵江沟谷。

关键词：雅鲁藏布江古堰塞湖古冰川 PalaeoIce模型

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生态系统服务供需权衡下南昌市生态安全格局演变及其影响因素分析

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环境科学 2025年

作者：陈绎安胡宝群汤江龙王运东华理工大学地球科学学院东华理工大学测绘与空间信息工程学院

生态系统服务供需平衡是实现区域可持续发展的重要途径，基于此构建生态安全格局，对维护区域生态安全和提升人类福祉具有重要意义。综合生态系统服务供需权衡、生态敏感性、景观连通性和电路理论等方法构建2000～2020年南昌市的生态安... 详细信息

生态系统服务供需平衡是实现区域可持续发展的重要途径，基于此构建生态安全格局，对维护区域生态安全和提升人类福祉具有重要意义。综合生态系统服务供需权衡、生态敏感性、景观连通性和电路理论等方法构建2000～2020年南昌市的生态安全格局，分析其动态演变特征，并利用地理探测器和地理加权回归模型探讨了生态安全格局的影响因素。结果表明：①南昌市生态系统服务供需权衡状况具有空间分异性，盈余区域主要集中在东、西部的林地和水域，中部中心城区生态赤字，并呈现出扩张趋势。②生态源地集中于东、西部地区，空间格局较稳定，但面积略有减少。③根据生态源地的集聚特征可将研究区域划分成鄱阳湖生态区、峤岭-梅岭生态区、环军山湖生态区和赣江生态区这四大生态区。④2000～2020年生态廊道的平均长度增长，东、西部多短廊道，是生态区的内部连接，中部廊道较长且多为重要廊道，用于沟通四大生态区。生态夹点主要分布在中、东部地区，呈条带状位于廊道中间；生态障碍点集中于东部地区，并呈现出减少趋势。⑤高程、NDVI、人口密度、GDP和距离建设用地距离是影响南昌市生态安全格局的主要因素。研究可为南昌市维护生态安全和国土空间保护与修复提供借鉴和参考。

关键词：生态安全格局生态系统服务供需权衡时空演变影响因素南昌市

UMTransNet:结合U-Net和多尺度感知Transformer的图像拼接定位方法

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现代电子技术 2025年第1期48卷 33-39页

作者：张维何月顺谢浩浩杨安博杨超文吕熊东华理工大学信息工程学院江西南昌330013

当前基于深度学习的图像拼接定位方法大多只关注深层次特征,且感受野有限,忽略了浅层次特征,影响图像拼接定位的准确性。针对上述问题,文中提出一种结合改进U-Net和多尺度多视角Transformer的图像拼接定位网络UMTransNet。改进U-Net模... 详细信息

当前基于深度学习的图像拼接定位方法大多只关注深层次特征,且感受野有限,忽略了浅层次特征,影响图像拼接定位的准确性。针对上述问题,文中提出一种结合改进U-Net和多尺度多视角Transformer的图像拼接定位网络UMTransNet。改进U-Net模型的编码器,将编码器中的最大池化层替换成卷积层,防止浅层次特征的流失;将多尺度多视角Transformer嵌入到U-Net的跳跃连接中,Transformer的输出特征与U-Net的上采样特征进行有效融合,实现深层次特征与浅层次特征的平衡,从而提高图像拼接定位的准确性。通过可视化检测结果图显示,所提方法在定位拼接篡改区域方面表现得更加出色。

关键词：数字图像取证图像拼接定位 U-Net 多尺度感知自注意力机制交叉注意力机制

盐-干湿循环耦合侵蚀下玄武岩纤维再生混凝土耐久性评价及寿命预测

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科学技术与工程 2025年第2期25卷 763-772页

作者：黄跃文杨文瑞刘利爱周海张勋李成炜熊小龙钟勖文东华理工大学土木与建筑工程学院南昌330013

为了研究盐溶液侵蚀下玄武岩纤维对再生混凝耐久性能的影响,开展了不同玄武岩纤维掺量下再生混凝土试块在受到盐-干湿循环耦合侵蚀后耐久性能变化规律研究。基于熵权法建立了综合耐久性指标D值来评价再生混凝土耐久性能,分析了盐溶液干... 详细信息

为了研究盐溶液侵蚀下玄武岩纤维对再生混凝耐久性能的影响,开展了不同玄武岩纤维掺量下再生混凝土试块在受到盐-干湿循环耦合侵蚀后耐久性能变化规律研究。基于熵权法建立了综合耐久性指标D值来评价再生混凝土耐久性能,分析了盐溶液干湿循环周期和玄武岩纤维掺量对D值的影响,并构建了GM(1,1)均值模型,用以揭示再生混凝土D值的时变规律,得到了不同条件下再生混凝土的预测寿命。结果表明:D值可以反映出不同盐溶液干湿循环周期及玄武岩纤维掺量对再生混凝土耐久性能影响规律。随着盐溶液干湿循环周期的增加,试件D值呈现出逐渐下降的趋势,且变化趋于剧烈,表现为D值下降速率逐渐增大;玄武岩纤维的掺入可以有效提高再生混凝土D值,改善再生混凝土的耐久性能;玄武岩纤维掺量为1.0%时,耐久性能改善效果最佳;在数据量较少时,GM(1,1)模型可以较为精确地预测再生混凝土在盐-干湿循环耦合侵蚀下D值的时变规律。

关键词：玄武岩纤维再生混凝土盐-干湿循环耦合侵蚀耐久性寿命预测