LUCC影响下辽东湾北部区生态系统服务价值时空演变

基于辽东湾北部区1985、1993、2002、2014年4期遥感影像数据,并与相应土地利用/覆被变化(LUCC)的遥感解译数据相联系,评估生态系统服务价值(ESV)的动态演变.结果表明:(1)研究区的土地利用方式变化较明显,湿地和水系的面积不断减少,而水产养殖和建设用地面积逐渐增加;(2)研究区的生态系统服务价值总体上呈减少趋势,生态系统服务功能退化,其中,湿地和水系为主要代表的自然滨海湿地退化状况较明显;(3)研究区平均生态系统服务价值的等级差别较大,在空间上总体表现为由海岸滨海湿地及河流沿岸向内陆减少的趋势;(4)研究区域生态系统服务价值及其动态演化均呈现出显著的空间自相关性,并具有较强的高/低值聚集现象,但是自相关性与聚集程度均在弱化,即其空间分布正趋向于破碎化.     

Cr3+浓度对钒液流电池正极液的电化学性能影响

电解液组成对钒液流电池(vanadium redox flow batteries,VRB)的电化学性能影响较大.本文采用循环伏安法(cyclic voltammetry,CV)和电化学阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy,EIS)研究了正极液中Cr3+浓度对V(Ⅴ)/V(Ⅳ)电对的电极过程的影响规律,发现Cr3+没有引发副反应,但影响反应活性、电极反应可逆性、钒离子扩散、界面膜阻抗和电极反应阻抗等电化学性能.实验结果表明,Cr3+在一定浓度范围内可以提高电极反应的可逆性和钒离子扩散,当Cr3+浓度由0增大至0.30g L-1时,V(Ⅴ)/V(Ⅳ)电极反应可逆性增强,同时扩散阻抗降低,钒离子扩散系数由参照溶液中的(5.48~6.77)×10-7增大至(6.82~8.44)×10-7cm2s-1,提高了~24%,但是当浓度大于0.30g L-1时,扩散阻抗增大,扩散系数降低,而界面、液膜和电荷转移等阻抗持续增大.因此,Cr3+在一定浓度范围内可以强化钒离子的扩散与传质过程,但是会增大液膜、界面和电荷转移等阻抗,并且浓度不超过0.10g L-1时对电极反应过程影响不大,浓度不超过0.30g L-1时对钒离子的扩散有利.     

高师院校中“信息与计算科学专业（师范类）”的办学探索

分析了师范院校中信息与计算科学专业（师范类）的特点,提出了在高师院校中办好信息与计算科学专业（师范类）的几点建议。     

柴油机风扇噪声控制

本文针对柴油机具体情况,分析了风扇噪声产生的机理,并给出主要的计算方法,同时就风扇噪声的控制原则提出相应的建议.     

220kV氧化锌避雷器不拆线直流试验方法浅析

220kV氧化锌避雷器一般有2节,在现场进行直流泄流试验一般都采用拆线的方法进行。本次将介绍在不拆除设备高压引线进行直流1mA泄露电流下参考电压U1mA及0.75U1mA下泄露电流测量的情况。     

航空涡扇发动机喷气噪声动态等值线估计

主流民航涡扇飞机在起飞阶段,发动机喷气噪声是噪声贡献最大的噪声源。飞机适航取证过程中对噪声适航有明确的要求。民用航空涡扇发动机的研制与制造,不仅需要考虑符合噪声适航标准,还需考虑起飞时对机场周围社区的噪声影响。由发动机喷气噪声动态预测并绘制其在地面的等值线,不仅可以提前掌握发动机的噪声适航性,还能了解喷气噪声对机场周围社区的影响。基于Stone预测模型,利用有效感觉噪声级表示噪声的动态值,开发MATLAB程序,完成对特定机型的动态噪声预测并绘制动态噪声等值线。     

银钟花根尖染色体制片及核型分析

以银钟花种子的初生根尖为材料,探讨不同预处理试剂、预处理时间和解离方法对银钟花根尖染色体压片的影响,获得了一套银钟花染色体制片技术,并以此为基础进行核型分析,揭示其核型特征。结果表明：用0.003 mol/L的8-羟基喹啉避光处理6 h,卡诺氏固定液固定10 h, 1 mol/L HCl在60℃的恒温水浴锅中解离12 min, 20%的卡宝品红染色,可获得分散较好、形态清晰的高质量银钟花染色体压片。银钟花的染色体数目为2n=24,核型公式为2n=24=20m+4Sm,核型不对称系数为55.77%,核型分类属于1B型。     

萨北过渡带重点沉积时间单元流动单元研究

储层流动单元研究为认识油藏的非均质性提供了有效手段,是提高油藏描述精度、确定剩余油分布、改善开发效果的一种有效方法,对油田的勘探和开发具有重要意义。本文对流动单元级次进行划分,用存储系数与渗流系数在沉积微相研究基础上进行储层流动单元研究,并对流动单元类型进行划分,反映了流动单元类型与沉积微相具有较好的一致性。     

基于VMD的CNN-BiLSTM-Att的短期负荷预测

为提高短期电力负荷预测精度,提出了基于变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)的CNN-BiLSTM-Att(Convolutional Neural Network-Bidirectional Long Short-Term Memory-Attention)的短期负荷预测模型。该模型将历史的负荷数据使用VMD分解成多个子序列负荷并结合天气、日期、工作日类型等因素作为输入特征,得到各个子序列负荷的预测值,然后相加重构组成实际负荷预测曲线。通过与其他模型实验对比,VMD-CNN-BiLSTM-Att模型在测试集上相比于其他模型均有所降低,在连续的周负荷预测中,日负荷预测的平均绝对百分比误差基本维持在1%～2%之间。在复杂负荷变化的非工作日中,平均绝对百分比误差相比CNN-LSTM降低0.13%。证明VMD-CNN-BiLSTM-Att短期负荷预测模型能提高电力负荷预测的精度。     

利用单类支持向量机分割血细胞图像

为了提高白细胞自动识别算法的性能，提出了基于均值移动和单类支持向量机的血细胞图像分割新方法．该方法的原理是将图像中颜色相对稳定的背景和红细胞部分像素作为正训练样本，将颜色复杂多样的白细胞像素作为异常数据检测．均值移动过程用来在红、绿、兰(RGB)颜色空间寻找正训练样本集，通过均匀抽样和颜色量化措施，实现单类支持向量机(SVM)在线实时训练，最终图像像素经过单类SVM分类来实现分割．实验表明，新方法对涂片制备和光照变化导致的图像颜色改变有很好的适应性，图像分割精度优于常用流域算法，而耗时只是后者的1／4。