检索结果-南通市图书馆

基于MaxEnt模型的薄壳山核桃在江西的潜在适生区预测

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生态学杂志 2025年

作者：李春晖汪建军蔡哲杨爱萍江西省农业气象中心

为薄壳山核桃在江西省保护利用及引种开发提供理论基础，基于北美薄壳山核桃分布数据、环境气候数据和地形数据，采用最大熵模型，利用经筛选得到的167个薄壳山核桃有效分布点和11个环境变量，模拟了薄壳山核桃当前及未来3种气候情景下... 详细信息

为薄壳山核桃在江西省保护利用及引种开发提供理论基础，基于北美薄壳山核桃分布数据、环境气候数据和地形数据，采用最大熵模型，利用经筛选得到的167个薄壳山核桃有效分布点和11个环境变量，模拟了薄壳山核桃当前及未来3种气候情景下在江西的潜在适生区分布及其变化，并筛选出主导环境因子。结果表明：最大熵模型模拟预测精度很高；薄壳山核桃适生区主要受降水和气温影响，主导环境因子为最干月降水量、最暖季平均气温、气温的季节性、昼夜温差月均值和最湿月降水量，适宜阈值范围分别为30～520 mm、25～46 ℃、750～2600、10.4～21.9 ℃和90～195 mm；江西省大部地区为薄壳山核桃的适生区，适生区主要分布于海拔500 m以下的丘陵、平原和盆地；在未来3种气候情景下，江西省大部地区仍为薄壳山核桃的适生区，适生区总面积较当前扩大，非适生区面积减少；在同一气候情景下，随年代增加，非适生区面积增加；随碳排放程度增加，潜在高适生区有向江西省西部和南部移动的趋势。薄壳山核桃在江西省有较广泛的适生性，具有引种栽培推广潜力。

关键词：薄壳山核桃 MaxEnt模型气候变化环境因子适生区

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策略路由在贵州气象网络安全中的应用

福建电脑 2025年第1期41卷 60-63页

作者：鲁霞廖婷婷莫仕灯陈怡璇李珏贵州省生态与农业气象中心贵阳550002 贵州省气象数据中心贵阳550002

为解决贵州省气象大数据云平台用户访问流量审计管控不足的问题,本文将策略路由和ACL技术应用于气象网络安全体系,通过自定义流量过滤转发规则,对用户访问流量进行精准过滤和分级管控。研究结果表明,应用策略路由技术能有效提升用户访... 详细信息

为解决贵州省气象大数据云平台用户访问流量审计管控不足的问题,本文将策略路由和ACL技术应用于气象网络安全体系,通过自定义流量过滤转发规则,对用户访问流量进行精准过滤和分级管控。研究结果表明,应用策略路由技术能有效提升用户访问流量审计控制效率,强化气象网络安全防护能力,可为各级气象部门网络安全体系建设提供参考。

关键词：策略路由气象网络网络安全

基于STIRPAT模型的江西省能源消费碳排放研究

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河南科学 2025年

作者：苏海报陈兴鹃夏玲君余焰文陈娇娇霍子旭江西省上饶市气象局江西省生态气象中心江西省抚州市气象局江西省上饶市广丰区气象局

基于统计年鉴和相关文献资料，分析了1991—2020年江西省能源消费碳排放的变化特征，并通过STIRPAT模型预测分析了江西省未来能源消费碳排放在不同情景模式下的变化情况。结果表明：(1)1991—2020年江西省能源消费碳排放量整体呈上升趋... 详细信息

基于统计年鉴和相关文献资料，分析了1991—2020年江西省能源消费碳排放的变化特征，并通过STIRPAT模型预测分析了江西省未来能源消费碳排放在不同情景模式下的变化情况。结果表明：(1)1991—2020年江西省能源消费碳排放量整体呈上升趋势，且上升趋势明显；(2)根据碳排放量大小将江西省11个地市分为三个级别：碳排放量在2500万t及以上的高碳排放地市（南昌市、九江市、宜春市）、碳排放量为[1500,2500）万t的中碳排放地市（新余市、赣州市、萍乡市、上饶市）、碳排放量在1500万t以下的低碳排放地市（吉安市、抚州市、景德镇市、鹰潭市）；(3)通过对比预测的8种情景模式下江西省2021—2035年能源消费碳排放量发现，高模式、高中模式、高低模式、中模式和中低模式下江西省能源消费碳排放量均未于2030年之前达到峰值，而中高模式、低模式和低中模式下江西省能源消费碳排放量均于2030年达到峰值。鉴于目前江西省经济发展水平相对较落后，而中高发展模式可以兼顾碳排放峰值目标与经济发展水平，故择其作为江西省发展的最优模式。

关键词：江西省能源消费碳排放 STIRPAT模型峰值预测

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融合图像与文本特征的组合检索方法

电子学报 2025年

作者：秦钰淑杨良怀朱艳超龚卫华浙江工业大学计算机学院中国电子口岸数据中心杭州分中心

随着电商领域图像数据的爆炸式增长，针对目标图像的检索成为信息检索研究中的挑战性工作.现有的传统图像检索模型仅依靠单一文本描述或相似图像，难以准确捕捉用户的检索意图，导致检索结果不理想.为了解决该难题，本文提出了一种融合... 详细信息

随着电商领域图像数据的爆炸式增长，针对目标图像的检索成为信息检索研究中的挑战性工作.现有的传统图像检索模型仅依靠单一文本描述或相似图像，难以准确捕捉用户的检索意图，导致检索结果不理想.为了解决该难题，本文提出了一种融合图像与文本特征的组合检索方法，采用Swin Transformer(SwinT)提取参考图像的多层特征，将图像与文本特征在多个层级上进行融合，使文本特征能够多层次、细粒度地修改参考图像特征，以更接近目标图像特征.然后，将修改后的图像特征与目标图像特征嵌入到一个空间中进行相似性度量，并采用基于批次的分类损失来优化检索性能.在Fashion200k、MIT-States和CSS这3个数据集上的实验结果表明，相较于现有主流方法，本文方法在性能上平均提升了5%.

关键词：图像文本组合检索图像特征文本特征特征融合

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江西春季一次大冰雹的雷达回波特征分析

成都信息工程大学学报 2025年第1期40卷 79-84页

作者：田白郑劲光马中元董玲岳旭江西省气象服务中心江西南昌330096 江西省抚州市气象局江西抚州344000 江西省气象科学研究所江西南昌330096

为更好地做好冰雹天气的监测预警工作,使用MICAPS天气图、雷达拼图、雷达PUP产品等资料,采用天气学和雷达气象学原理与研究方法,对2021年3月30-31日江西大冰雹过程进行分析。结果表明:(1)500 hPa低槽、850 hPa西南急流、925 hPa切变线... 详细信息

为更好地做好冰雹天气的监测预警工作,使用MICAPS天气图、雷达拼图、雷达PUP产品等资料,采用天气学和雷达气象学原理与研究方法,对2021年3月30-31日江西大冰雹过程进行分析。结果表明:(1)500 hPa低槽、850 hPa西南急流、925 hPa切变线和地面倒槽等天气系统,以及大气层结具有“上干下湿”有利条件。(2)≥5 cm的大冰雹回波系统有孤立超级单体和回波带上超级单体两种。其共同特征是:回波强度≥60 dBZ,并有65 dBZ以上的回波核;60 dBZ强回波面积≥100 km^(2);30~60 dBZ强回波梯度(最密集区域距离)≤7 km和具有云砧回波。(3)垂直积分液态水含量(VIL)达到60 kg/m^(2);径向速度V0.5毅仰角具有正负速度对;反射率因子垂直剖面(RCS)有悬挂、穹窿、回波墙等特殊回波结构;径向速度垂直剖面(VCS)具有辐合型气旋结构。(4)超级单体在3 km等高平面显示(CAPPI)上,反射率因子都在60 dBZ以上,有65 dBZ回波核,风场处于辐合型气旋性环流中。上述研究结果有助于大冰雹天气雷达回波特征的认识和应用。

关键词：大冰雹超级单体回波特征

基于风廓线雷达的四川盆地西部强降水过程风场特征

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高原气象 2025年第1期44卷 240-252页

作者：胡迪谢晓林陈朝平周秋雪四川省气象台四川成都610072 高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室四川成都610072 四川省气象探测数据中心四川成都610072

根据暖区暴雨的分型(西南涡型、副热带高压边缘型、西南急流型和东南风型),选取四类天气背景下四川盆地西部(成都地区)的暴雨过程,利用风廓线雷达新资料,详细分析了青藏高原-四川盆地特殊地形下,不同类型暖区暴雨中典型强降水发生、发... 详细信息

根据暖区暴雨的分型(西南涡型、副热带高压边缘型、西南急流型和东南风型),选取四类天气背景下四川盆地西部(成都地区)的暴雨过程,利用风廓线雷达新资料,详细分析了青藏高原-四川盆地特殊地形下,不同类型暖区暴雨中典型强降水发生、发展时的风廓线特征。研究表明:(1)风廓线雷达资料可以很清楚地表现出对流层及边界层存在的中小尺度系统,不同类型强降水过程的风场演变特征同特殊地形与区域环流及天气系统的相互作用密切相关,除副高边缘型外,其他三种类型暖区暴雨典型过程发生前或发生时都出现了边界层东北风或偏东风;(2)垂直速度变化梯度大,直观地体现了这几次过程时间短、对流强的特征,降水开始后,向下的垂直速度明显减弱甚至转向的突变时期,代表气层中上升运动的明显增强,这种垂直速度的突变对于强降水的预测有指示意义;(3)垂直速度极值在强降水发生前或发生时会明显增大,并伴随有极值层降低的现象,水平风速极值和极值层有同步的增减趋势,大部分强降水过程发生前,中层都出现了中尺度急流,并伴随急流层的降低;(4)在这四种类型的暴雨过程中都有低空急流的参与,其中副高边缘型和西南涡型暴雨过程中,低空急流指数第一次增大都对降水的开始有1~2 h的预报提前量,而在东南风型和西南涡型过程中低空急流指数的突增预示了降水强度的增大。

关键词：风廓线雷达强降水低空急流暖区暴雨

全身炎症反应指数与缺血性脑卒中患者复发风险的关联性研究

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中国全科医学 2025年第5期28卷 541-547页

作者：刘祖婷徐明欢杨学智莫佳丽刘星雨杜慧杰张慧琴易应萍况杰南昌大学公共卫生学院流行病学教研室、江西省预防医学重点实验室江西省南昌市330006 南昌大学第二附属医院医疗大数据研究中心江西省南昌市330006

背景全身炎症反应指数(SIRI)是一种较新的炎症生物标志物,其与缺血性脑卒中患者复发的关系尚不明确。目的探讨SIRI水平与缺血性脑卒中患者1年内复发的关联性。方法选取2019年3月—2021年3月在南昌大学第一附属医院、南昌大学第二附属医... 详细信息

背景全身炎症反应指数(SIRI)是一种较新的炎症生物标志物,其与缺血性脑卒中患者复发的关系尚不明确。目的探讨SIRI水平与缺血性脑卒中患者1年内复发的关联性。方法选取2019年3月—2021年3月在南昌大学第一附属医院、南昌大学第二附属医院、南昌市第二医院和南昌市第三医院住院且确诊为缺血性脑卒中的患者作为研究对象进入队列,并对其随访1年。收集患者入院后48 h内的基线信息、随访过程中的缺血性脑卒中复发情况。采用Cox比例风险回归模型、限制性立方样条、亚组分析探讨SIRI与缺血性脑卒中患者1年内复发之间的关联性。结果本研究纳入了1023例患者,在1年随访期间共107例(10.46%)复发。多因素Cox比例风险回归模型分析结果显示,在调整变量后,SIRI升高是缺血性脑卒中复发的危险因素(HR=1.06,95%CI=1.01~1.10,P<0.05)。将SIRI按四分位数分类时,与Q1亚组(256例)相比,Q4亚组(256例)有较高的缺血性脑卒中复发风险(HR=1.80,95%CI=1.08~3.00,P<0.05)。限制性立方样条分析结果显示,SIRI与缺血性脑卒中复发风险呈J型的剂量-反应关系(PNonlinear=0.025)。进一步按性别、年龄、既往脑卒中、入院时美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分分层进行亚组分析,结果显示,SIRI和入院时NIHSS评分分层存在交互作用(P<0.001),在NIHSS评分为0~1分时,SIRI(HR=1.25,95%CI=1.04~1.51,P=0.020)与缺血性脑卒中复发存在相关关系;在NIHSS评分为5~15分时,SIRI(HR=1.20,95%CI=1.12~1.28,P<0.001)与缺血性脑卒中复发存在相关关系;在上述评分区间SIRI升高与缺血性脑卒中复发风险增加有关。结论较高的SIRI与缺血性脑卒中复发风险增加明显相关。在SIRI与缺血性脑卒中复发之间观察到J型关联,且在NIHSS评分为0~1、5~15分的缺血性脑卒中患者中,SIRI升高与缺血性脑卒中复发风险增加有关。

关键词：缺血性卒中全身炎症反应指数复发队列研究 Cox比例风险回归模型

掺杂对TiC_(2)纳米片析氢反应的第一性原理研究

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原子与分子物理学报 2025年第3期42卷 29-34页

作者：孙楠楠赵翠莲潘美玲赵志超张宇河北水利电力学院基础部沧州061000 河北省数据中心相变热管理技术创新中心沧州061000

过渡金属二碳族化物单层作为一种廉价而丰富的材料,在制氢催化剂方面的应用越来越受到人们的关注.在这项工作中,基于第一性原理计算研究了掺杂二碳化钛单层的析氢还原.我们发现掺杂元素和浓度对单分子膜的催化能力有强烈的影响.结果表明... 详细信息

过渡金属二碳族化物单层作为一种廉价而丰富的材料,在制氢催化剂方面的应用越来越受到人们的关注.在这项工作中,基于第一性原理计算研究了掺杂二碳化钛单层的析氢还原.我们发现掺杂元素和浓度对单分子膜的催化能力有强烈的影响.结果表明,在高氢覆盖率内,O和V掺杂能有效的降低氢吸附的吉布斯自由能.低密度掺杂可以提高催化能力.我们进一步研究表明,由于V原子在二碳化钛(TiC_(2))单层中具有最低的负形成能,因此比其他过渡金属原子更容易取代Ti原子.期望掺钒TiC_(2)单分子膜能以更高的效率应用于水电解.

关键词：密度泛函理论 TiC_(2)单层片覆盖率掺杂

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基于ACNN-LFSwin Transformer的双通道滚动轴承故障诊断方法

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计算机工程 2025年

作者：火久元李昕常琛张耀南兰州交通大学电子与信息工程学院国家冰川冻土沙漠科学数据中心

滚动轴承是机械设备中的常用部件，传统方法难以对多噪声环境下具有众多复杂特征的信号进行分类，并且常在一维数据通过经典深度学习模型进行故障诊断，无法对复杂特征进行充分提取。因此，提出一种基于ACNN-LFSwin Transformer双通道... 详细信息

滚动轴承是机械设备中的常用部件，传统方法难以对多噪声环境下具有众多复杂特征的信号进行分类，并且常在一维数据通过经典深度学习模型进行故障诊断，无法对复杂特征进行充分提取。因此，提出一种基于ACNN-LFSwin Transformer双通道故障诊断方法分别在一维数据和二维图像上进行故障诊断。首先，将原始信号分别进行基于完全自适应指数模型分解(CEEMDAN)与STFT处理，获取模态分量(IMF)与二维图像；接着，在通道一中将CEEMDAN分解后的IMF放入基于注意力机制的卷积神经网络(ACNN)中进行特征提取；然后，在通道二中将轴承数据构成的二维图像作为局部特征提取的Swin Transformer网络(LFSwin Transformer)的输入，进行图像特征提取。最后，将两通道特征进行串联融合，进行故障诊断。ACNN运用注意力机制对信号特征进行自动权重分配，以强调关键特征；LFSwin Transformer模型在传统Swin Transformer基础上进行向量转换，将输入向量转换为图像并对其进行卷积操作，使模型在故障局部特征提取方面更具优势。所提方法分别采用CWRU数据集和帕德博恩数据集进行实验验证，实验结果表明，故障诊断准确率达97%以上。说明所提出方法不仅能对多种故障进行精确诊断，还可以有效避免复杂噪声环境的干扰。

关键词：滚动轴承故障诊断卷积神经网络 STFT Swin Transformer