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基于灰水足迹对2009—2020年长江流域的生态补偿额度进行量化,为完善长江流域生态补偿保护机制提供支持。从农业、工业、生活等3方面计算了2009—2020年长江流域15个省、2个直辖市和2个自治区的灰水足迹及它的载荷系数,利用零和模型和生态补偿标准修正指数计算了流域各省(直辖市、自治区)的生态补偿标准。结果显示：1) 2009—2020年长江流域灰水足迹整体呈现先增加后减少的趋势,在2015年达到峰值为9 131.44亿m3,中下游地区灰水足迹随时间推移而减少的趋势更明显;流域内灰水足迹载荷系数较大且水资源分布较少区域中大部分省(直辖市、自治区)在2019—2020年灰水足迹载荷系数呈下降趋势,淡水资源压力减弱;流域生态补偿标准绝对值总量在相对稳定的范围内呈波动趋势,最低值在2011年为570.92亿元,最高值在2019年为1 090.45亿元。2)长江流域内上游地区农业年平均灰水足迹最大,然后依次是中游地区和下游地区;中游地区工业和生活年平均灰水足迹最大,然后依次是下游地区和上游地区;在区域灰水足迹中农业灰水足迹的占比最大,然后依次是生活和工业灰水足迹的占比。... 相似文献
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为解决安全帽数据集上识别率较低的问题，本文提出了一种基于改进CenterNet网络结构的检测方法.针对CenterNet多分类时热度图预测结果较差的问题，本文尝试在损失函数上进行改进，提出了Focal-Mse-One损失以及Focal-Mse-Guss损失，并且对这两个损失函数以及原始的Focal损失函数进行对比；针对CenterNet对推理过程中特征图复用性不高的问题提出了ASFF和DASFF结构并进行比较.实验结果表明，在GeForce GTX 1050显卡上推理速度可以达到20.78帧.在安全帽数据集上IOU为0.5时mAP值可达81.43%，相较于原始CenterNet提升了3.63%.文中提出的改进方法可以在没有明显增加推理时间的前提下明显提高安全帽的检测精度. 相似文献