中国干旱区草地土壤盐渍化研究可视化分析

基于WOS核心合集和中国知网（CNKI）数据库文献,借助文献可视化分析方法 ,对我国1984—2021年干旱区草地土壤盐渍化研究进行综合分析,得到以下结果。（1）近40年我国干旱区草地土壤盐渍化研究相关文献发文量由1～2篇/年增加到80篇/年以上,文献数量变化历经缓慢增长、波动增长和跳跃性增长三个阶段,中国科学院和新疆大学团队是该领域的研究主力。（2）研究内容主要为干旱区草地土壤盐渍化现状及其时空动态监测、盐渍化成因分析、草地土壤盐渍化的防治与修复,以及其生态环境效应等方面。早期研究主要集中在松嫩平原、河西走廊、新疆绿洲等地,21世纪以来研究重点逐渐转移到内蒙古自治区。（3）20世纪80年代主要关注草地土壤盐渍化的成因,21世纪初转向盐渍化草地时空动态监测及其生态环境效应分析,近年来重点转为草地土壤盐渍化的生态修复研究。在我国大力推行生态文明建设的背景下,治理和改善盐渍化草地不仅是确保粮食安全的有效措施,也是巩固我国北方生态安全屏障建设的有效途径之一。因此,干旱区草地盐渍化土壤的精准监测及预测方法、盐渍化草地高效治理方法的研究是干旱区草地土壤盐渍化的主要趋势。     

陆生兽类标本的修复方法

我们在动物困或自然科学类博物馆参观时,总会见到大大小小、形态各异的动物标本,其中尤以兽类动物标本最能引起人们的瞩目。     

非均匀纹理图像大区域修复算法

为了改善实际非均匀纹理图像大区域修复效果,提出了一种改进的纹理合成算法.在传统图像修复算法优先权系数的基础上,增加了方向性优先权系数,为纹理合成时各点的传播方向和进度提供索引;同时,针对非均匀纹理图像渐近变化的特点,将以待修复块为中心的扇形区域作为最优匹配块的搜索区域,以减少误匹配.仿真实验结果表明,该方法能够有效克服传统纹理合成方法没有考虑方向性的缺点,对实际大区域非均匀纹理图像取得了较好的修复效果.     

基于Navier-Stokes方程的图像修复算法

 图像修复是一个基于周围未被损坏信息对图像中丢失或损坏信息进行修补的过程。提出了一个基于Navier Stokes方程的新的图像修复算法。该算法能够同时在修复区域内部进行信息的填充,而在修复区域外部去除噪声(如果存在)。实验结果表明模型对于图像中划痕,信息丢失,甚至移除整个景物都是有效的。     

一种改进的数字图像修复算法

本算法建立在Markov随机场模型的基础之上,通过对待修复区域边界点的优先权处理,以及对邻域像素点的权值处理,较好的保持了图像的边缘特征,同时也顾及到了图像的纹理细节和结构信息,避免了传统修复算法所带来的模糊效应,即使是在修复图像中较大破损区域时,也能够达到了较好的修复效果。     

基于效能分析的网络可靠性评估模型

为了实时有效地评估现实网络的可靠性,针对目前可靠性分析方法大多基于静态模型的问题,提出了一种基于效能的网络可靠性评估模型.在使用Weibull函数表示故障率模型的基础上建立了链路和节点效能的时变模型,并根据求解全网可靠性的一般方法得到整个网络的时间效能模型,通过网络效能的变化动态评价网络的可靠性.实验仿真结果表明,该网络效能模型在可修复系统与不可修复系统中能够客观描述网络效能随时间的变化.随着时间的增长,对于故障率时不变系统,网络效能将趋于稳定值;而对于故障率时变系统,网络效能将趋于0.时变故障系统模型更加适合于实时的网络效能分析,为网络可靠性的分析提供了更加有效的方法.     

贵溪冶炼厂周边土壤重金属污染研究

为了解贵溪冶炼厂周边土壤的污染情况,防止重金属再污染和修复已污染土壤,采集贵溪冶炼厂周边不同方向的土壤,对其重金属含量的空间分布规律进行分析,并运用单因子污染指数和内梅罗综合污染指数对该区域重金属污染水平进行评价,结果表明,研究区域土壤受到一定程度的重金属污染。从单因子污染指数可知,该区域土壤受到极为严重的Cu、Cd污染,部分区域土壤As、Hg的污染达到警戒限水平,元素污染程度:Cu>Cd>As>Hg。从综合污染指数看,研究区域东北、南方向为轻度污染,西南与西北方向为中度污染,西面为重度污染。     

仙居县永安溪湿地资源调查及保护、修复的探讨

经对永安溪湿地的初步调查,在总结分析的基础上结合县委县政府对永安溪湿地保护修复和创建省级森林城市的战略目标。本文概述了永安溪湿地植物、动物、旅游资源、保护现状和保护中所面对的问题,同时对湿地修复作初浅的探讨。     

喹啉污染土壤的电动强化修复研究

以高岭土为实验土壤,喹啉为代表污染物,研究了不同电压梯度和运行时间下土壤中喹啉的迁移特征和效果,揭示了利用电动力学技术迁移土壤中喹啉的作用机理．结果表明：电动力学过程能有效地促进土壤中喹啉的解吸附和迁移,迁移速率和距离在一定条件下随电压强度升高而增大;电渗析和电迁移是其主要作用机理,均推动喹啉向阴极移动．     

基于偏微分方程的图像修复算法

针对TV模型修复算法只沿梯度垂直方向扩散,容易在平滑区域引入阶梯效应,迭代效率低,易产生假边缘的缺点,分析比较了TV图像修复模型的性能,提出了一种改进的图像修复算法。该算法同时结合了各向同性和各向异性扩散,利用区域频率差异实现了在不同的区域使用不同的迭代方程,有效避免了原始算法引入的阶梯效应,提高了迭代效率。实验结果表明,该算法与TV模型算法相比,在具有同样修复效果的前提下,避免了阶梯效应并优于TV模型的修复速度。