不同经营模式下杨树人工林土壤溶解性有机碳的吸附行为

【目的】溶解性有机碳(dissolved organic carbon,DOC)与土壤有机质的其他组分之间可以相互转化,虽然所占比例较小,却是陆地生态系统中最为活跃的有机碳库,影响到整个土壤有机碳组分之间的动态平衡。采用序批式平衡试验,以杨树凋落物为DOC的来源材料,对不同经营模式(农林复合、杨树桤木混交、杨树纯林)下杨树人工林土壤对DOC中的吸附作用进行研究,以期为不同经营模式下杨树人工林土壤碳库的有效管理提供参考。【方法】供试土壤采自江苏省泗洪县陈圩林场的3种不同经营模式[农林复合(农林)、杨树桤木混交(混交)、杨树纯林(纯林)]样地,每个样地选取5个采样点,用土钻分别采集0～10、≥10～20、≥20～30 cm土层的土壤,对应土层采集的土壤混匀风干后,过2 mm筛用于吸附试验。同时采集该林场的杨树叶凋落物制备DOC母液。采用序批式平衡试验,借助原始物质吸附等温线方程(“IM”方程,可以反映土壤对可溶性有机碳的吸附特性)对不同经营模式下杨树人工林枯落物中溶解性有机碳(DOC)在土壤中的吸附行为及其影响因素进行研究。序批式平衡试验:称取5.00 g土壤于50 mL离心管中,按照1:4的固液质量比加入DOC溶液(质量浓度分别为0、50、100、200、400 mg/L)20 mL,加入NaN₃溶液(熏蒸过的土壤不添加),并用KCl溶液调节离子强度,然后于恒温(设置25 ℃和15 ℃)条件下,在200 r/min转速的水平振荡机上振荡2 h后,用12 000 r/min的高速离心机低温(4 ℃)离心20 min,0.45 μm滤膜抽滤,TOC仪测定滤液DOC含量。【结果】DOC吸附试验表明,IM方程拟合度良好,R²均在0.810 9～0.999 3之间。各模式下不同土层土壤对DOC的吸附趋势相同,即无外源DOC加入时,土壤存在DOC净释放,但随着外源DOC浓度增加,土壤对DOC的吸附量增加,且两者之间存在极显著线性关系。3种林地土壤吸附DOC的量存在显著性差异(P<0.05,F_2,6=73.789),且受外源DOC加入量的影响。DOC加入量≤200 mg/L时,各林地土壤吸附的DOC量从大到小表现为:纯林>农林>混交; 而DOC加入量为200～400 mg/L时则表现为:农林>纯林>混交。在农林模式中,0～10 cm土层土壤吸附DOC的能力与≥10～20 cm、≥20～30 cm土层土壤存在显著差异(P<0.05,F_2,6=2.713),而在混交林和纯林模式中,3个土层土壤吸附DOC的能力差异不显著(P>0.05,F_混,2,6=1.198,F_纯,2,6=1.483)。此外,在试验所设条件下,土壤对DOC的吸附受熏蒸作用的影响,而温度对土壤吸附DOC的能力没有明显影响。15 ℃和25 ℃两种温度下,3种模式林地土壤对DOC的吸附能力无明显差异,而熏蒸后土壤吸附DOC的能力比未熏蒸土壤的大,m和K_d值比未熏蒸土高出0.128 9～0.199 0和1.64～1.87(m为IM方程的回归系数,K_d为DOC在土壤中的分配系数,两者均可衡量DOC对土壤的亲和力)。【结论】土壤吸附DOC的量与试验中加入DOC的量呈极显著线性关系,原始物质吸附等温线的参数可以反映出土壤吸附DOC能力的强弱。3种林地土壤吸附DOC的量存在显著差异,熏蒸后土壤吸附DOC的能力比未熏蒸土壤的大。在试验所设温度范围内,温度对土壤吸附DOC的能力未发现有明显影响,还需进一步研究。     

时空轨迹中隐含的周期性行为模式

将人类时空轨迹中隐含的信息进行可视化并转换为语义语言是公安工作的迫切需要。使用聚类算法将空间轨迹数据离散化,设计等间距抽样算法规整时间序列数据,从而将连续域上的时空轨迹数据表示为离散的二值序列,为使用离散傅里叶变换和循环自相关方法查找时空轨迹中隐含的周期性行为模式做好数据准备;并通过调整采样时间跨度以增强稀疏二值序列的周期性特征。实验表明可以有效提取时空轨迹中的周期性行为模式,而具有季节性和随机变化的行为模式也具有重要参考价值。案件的发生是由人的行为导致的,所以对人类时空轨迹的研究成果也可以应用于案件分析。     

基于POI数据的贵阳市服务业空间格局及其影响因素

基于贵阳市中心城区178 749条POI数据,采用核密度分析、平均最近邻分析和区位熵分析,从服务业整体和分行业方面,探讨贵阳市服务业空间分布格局及其影响因素.研究发现:①贵阳市中心城区服务业已基本形成"双核多组团"的结构,极化成核现象显著,呈现出核心—边缘的空间结构;空间上整体呈"Y"型分布形态,主要分布在交通网络中心性好和地势低平的地区;②服务业分行业视角下,不同类型服务业的数量和集聚程度差异有统计学意义;存在明显的核心—边缘空间结构,具体分布模式呈现3种类型;专业化功能区差异明显,在城市边缘更易于形成专业化集聚区;③交通、地形、人口、城市规划是影响服务业布局的主要因素.最后从规划视角提出城市服务业布局优化的策略,对山地城市规划具有指导意义.     

一种基于HMM模型改进的地图匹配算法

针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题, 提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法, 并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于, 改进的在线地图匹配算法引入可靠点进行轨迹分割, 减少了转移概率的计算和匹配结果的输出延时。用西雅图市浮动车的轨迹数据进行算法的实验验证, 结果表明, 与传统的HMM地图匹配算法相比, 改进的算法在准确率和时间效率上更优, 能够满足在线地图匹配的需求。     

X105区块微幅度构造识别方法及应用

微幅度构造是油田开发中注水未波及的剩余油富集区。X105区块井间存在井网难以控制的微幅度构造，由于规模小，地震识别难。为提高识别精度，从3个方面开展了技术对策研究，以提高基础数据的准确性：开展提高微幅度构造成像精度的地震振幅高保真处理；创新了相位体约束层位解释方法提高砂岩组顶面识别精度；利用厚砂体井震匹配矛盾、"深浅"井震匹配矛盾分析法对微幅度构造进行筛选，去伪存真。应用上述方法，砂岩组顶面识别出断层控制和非断层控制两种成因类型的微幅度构造。在微幅度构造发育部位优选出未波及型和完善注采关系型两类剩余油挖潜区域，部署补充井实现了剩余油有效动用。     

基于目标跟踪与轨迹聚类的行人移动数据挖掘方法研究

随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式.     

安全视角下动态共乘匹配成功率的仿真

研究在安全视角下，动态共乘系统对于出行个体的匹配建模与仿真结果分析。构建动态共乘匹配模型框架，并分别建立乘客安全信任演化模型、政策导向影响模型、平台安全投入影响模型和安全事件影响模型，通过系统仿真的方式获得运行数据，以此评价政策宣传密集度和强度、平台安全投入强度、司机对安全投入敏感度和高危安全事件发生概率等因素对司乘匹配成功率的影响。研究结果表明，政府主导的监管模式相对于平台主导模式而言更能显著提升司乘匹配成功率，而政府和共享乘车平台的双重监管模式对司乘匹配率的提升最为有效。同时，政府政策导向宣传作用和平台安全投入作用均存在一定的衰减效应，政府与平台需要把控监管的时机和度量问题。特别地，平台可以重点关注对安全投入敏感度更高的司机，这类司机更容易在受监管的情况下规范自身行为，使得平台的安全投入更加行之有效。     

基于语言偏好信息的满意公平稳定双边匹配方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种考虑匹配满意性、公平性和稳定性的双边匹配方法.首先,通过构造匹配满意度计算规则,将双边主体的语言偏好信息转化为匹配满意度;然后,给出满意匹配、公平匹配和稳定匹配的定义,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,建立双边匹配多目标优化模型,采用理想点法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性.     

基于中心差异度迭代调整机制的 网络社区搜寻算法研究

为解决当前网络社区搜寻算法存在的节点聚类形成困难,搜寻迭代过于复杂,难以实现社区归属的二次更新等不足,提出了一种基于中心差异度迭代调整机制的网络社区搜寻算法。首先,通过领袖节点重叠度来实现初次社区搜寻裁决,有效降低了重复搜寻的概率,且根据加入节点与领袖节点差异度进行聚类匹配;随后,通过待加入节点与领袖节点之间的交互热度方式进行基于热度机制的聚类递归,实现对搜寻误差的二次校正。仿真实验表明,与当前网络社区搜寻算法中常用的差分迭代阈值裁决机制,混沌度一体化成型迭代机制相比,本文算法具有更高的首次成功率,以及更小的搜寻次数与迭代周期,具有很强的实际部署价值。     

基于改进匹配网络的单样本学习

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20 way 1 shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20 way 1 shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。