沿丹江口南水北调水源库区农业生态恢复技术研究与示范

丹江口水库是亚洲人工水库,每年除提供库水为鄂豫两省库区农用和饮用水外,还是国家南水北调中线工程水源水库,其水源地生态环境和水质保护直接影响甚至决定着工程的成败和调水的效益."十一五"期间,课题开展了沿库区农业生态恢复及农业面源污染防控技术研究与技术集成示范,并取得以下主要成果:     

基于显式多项式恢复的后验误差估计

设计了一种基于显示多项式恢复（EPR）的后验误差估计,这种恢复是对函数值进行恢复,它的核心思想是在每条边上通过求解只有一个未知量的局部问题来恢复边中点的函数值。首先,给出了EPR方法的显示公式。该文基于EPR的后验误差估计分别与最新顶点加密方法和CVDT加密方法相结合,构造自适应有限元算法求解椭圆方程。数值试验表明基于EPR的后验误差是有效的,特别地对于泊松方程,在CVDT网格上EPR具有超收敛性质.最后,对一维情形,给出了相应的理论分析.     

变压器励磁涌流的识别方法

电力变压器在空载投入电网或外部故障切除后电压恢复时,由于变压器铁芯磁通的饱和及铁芯材料的非线性特征,会产生相当大的励磁电流,称为励磁涌流。电力变压器是电力系统中重要的设备,纵差保护作为变压器的主保护之一在识别励磁涌流和内部故障电流时经常出现拒动和误动的现象,因此,正确识别励磁涌流和故障电流仍是变压器差动保护的重要课题之一。     

活塞压缩机排气温度超高的原因及处理

<正>联合站液化气装置处理和回收伴生气降低了环境污染,充分利用了油气资源。原料气压缩机是液化气装置非常重要的设备,所有处理的伴生气都要经过它压缩进入装置。双河联合站已经建站多年,液化气装置使用的L型无油原料气压缩机一直存在排气温度超高的问题。本文,笔者研究分析了活塞压缩机温度超高的原因,通过对工艺、机械、辅助系统进行改造,降低了排气温度,保证了原料气压缩机的平稳运行。     

关联矩阵的稀疏表格法

关联矩阵的稀疏表格法是一种把电路的KCL方程、KVL方程和支路方程全部罗列出来的方法,是以关联矩阵为基础的稀疏表格法.现成为用计算计辅助分析网络中的一种先进方法.本文就这一方法进行讨论和分析,为复杂电路的分析提供一种科学的方法.     

可伸缩码流抗丢包保护的交织器参数选择方法

给出了丢包不等保护(ULP)失真优化解的期望失真的上下界,该上下界仅与率优化解和丢包等保护(ELP)失真优化解有关。利用此上下界,提出了基于估计的选取最优交织器参数的新方法。该方法在搜索最优交织器参数时,通过ULP失真优化解的期望失真的上下界估计其期望失真,避开了多次求解ULP失真优化解的步骤,加快了搜索速度。采用双状态马尔可夫网络模型,对SPIHT和3D SPIHT编码器产生的码流数据进行仿真实验,结果表明,与原有方法相比较,新方法兼有速度快和估计精度高的特点。     

黄土高原植被恢复前景及策略研究进展

对黄土高原地区森林植被恢复前景及策略研究进展进行了概述和分析。分别从黄土高原地区森林植被恢复前景、植被恢复总体思路、植被生态建设分区这3个方面的相关研究情况进行了综述。同时,围绕“黄土高原尤其是厚层黄土塬区是否有可能恢复森林植被”这一焦点问题展开论述,针对几种不同的观点进行了分析和讨论,同时,针对这一问题提出了几点看法。     

中国登革2型病毒反向遗传系统的构建与鉴定

为构建登革2型病毒中国分离株(DEN2-43)的反向遗传系统, 根据已测定的DEN2-43全基因组序列, 利用长链RT-PCR及融合PCR扩增此病毒基因组全长cDNA分子, 并将其克隆至低拷贝载体pWSK29中构建该病毒株的全长cDNA克隆. 将此克隆体外转录后, 经电穿孔导入宿主细胞获得恢复病毒. 结果表明, 获得的基因组全长cDNA克隆具有感染性, 所获得的恢复病毒具有与原型病毒类似的生物学性质及乳鼠神经毒力, 且可稳定传代. 该反向遗传系统的构建为深入探讨登革病毒的致病机理及新型疫苗的研制奠定了基础.     

基于光学-ALS变量组合和非参数模型的天然次生林地上生物量估算

【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning, ALS)数据和Sentinel-2A数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass, AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年Sentinel-2A数据和黑龙江帽儿山林场森林资源连续清查固定样地数据为数据源,通过ALS数据提取高度特征变量(all the LiDAR variables, 记为A_L),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为A_O),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为I_COL)结合成为新的变量 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 和 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} ,以6组特征变量组合方式(A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入变量,分别使用多元线性逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、K-最近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest, RF)和堆叠稀疏自编码器(stack sparse auto-encoder,SSAE)共5种方法构建了天然次生林AGB估算模型,探讨I_COLs变量以及不同模型对生物量估测精度的影响。【结果】结合变量I_COLs对于森林AGB的估算十分有效,加入I_COLs变量能够很大提高森林AGB模型的估算精度;与其他4种模型相比,无论使用哪些变量作为输入数据,SSAE模型的精度最高;当使用SSAE模型,以光学和ALS变量组合 ( I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入特征变量时,模型的准确性最高:R²=0.83,均方根误差为11.06 t/hm²,相对均方根误差为8.23%。【结论】结合变量COLIs能够有效地提高天然次生林AGB的估算精度,而且深度学习模型(SSAE)在估算天然次生林AGB方面优于其他预测模型。总体而言,利用ALS和Sentinel-2A数据组合变量的SSAE模型可以较准确地估算森林AGB,为天然次生林地上生物量的估算和碳储量评估提供技术支持。