基于混合分解和PCG-BiLSTM的风速短期预测

为降低风速的随机性对风力发电的影响,提高风速短期预测的精准度,提出一种基于混合分解、双通道输入、多分支PCG-BiLSTM深度学习模型的短期风速预测方法。首先,将全年风速数据分为春、夏、秋、冬4个季度,选取春季作为主要实验对象;其次,利用奇异谱分解(SSD)和变分模态分解(VMD)以降低原始春季风速数据复杂度,生成具有不同模态且复杂度低的子分量,两种不同模式子分量组合为混合分量,实现不同模式分解算法的优势互补;最后,将混合分量以双通道的形式输入到多分支PCG-BiLSTM深度学习模型中,其模型的每个分支由卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)并联组成时空特征提取模块,用于提取两种分解分量组合的混合分量的时空特征,各分支提取对应混合分量的时空特征经聚合后再由双向长短期记忆网络(BiLSTM)进一步提取风速信号的正向和反向双向波动规律,进而得到最终的风速预测结果。多组实验结果表明:提出的组合预测方法在短期风速预测中具有较高的精度和泛化能力,优于其他传统预测方法。

基于混合分解多尺度时频图和Res-GRU-AT的电能质量复合扰动识别

能源互联网背景下的电能质量问题越来越凸显,针对传统电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别过程中存在的信号特征提取复杂、算法识别能力不足和复合扰动区分困难等问题,提出了一种混合分量多尺度时频图和残差神经网络(residual neural network,ResNet)、门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络与注意力机制(attention,AT)组合的电能质量复合扰动识别新方法—Res-GRU-AT。首先利用奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)和逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)对PQDs信号分别进行多尺度分解得到混合分量,再对混合分量进行希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT),分析得到多尺度时频图。其次,利用Res-GRU-AT模型对多尺度时频图进行深层次特征提取、强化和识别。Res-GRU-AT模型能够利用ResNet的二维图像空间特征提取能力和GRU的时序特征提取能力进行特征融合,再通过AT进行特征加权强化,提高了PQDs的识别能力。不同方案的仿真结果表明,所提方法特征提取能力强且抗噪性能好,对复合扰动识别率高。

非结构性数据驱动的混合分解集成碳交易价格组合预测

碳交易价格的有效预测有助于投资者合理决策以及政府制定科学的碳交易政策。本文提出一种非结构性数据驱动的混合分解集成碳交易价格组合预测方法。首先,基于百度指数获得碳交易相关非结构性数据,并利用主成分分析(PCA)方法提取其主成分。其次,对主成分序列与碳交易价格历史数据进行经验模态分解(EMD)、变分模态分解(VMD)与小波分解(WT),按频率高低重构后得到它们的高、低频序列和趋势项。然后,自适应选取自回归移动平均模型(ARIMA)、Holt指数平滑法和人工神经网络模型(ANN),结合非结构信息对碳价格的高、低频序列和趋势项进行预测。最后,基于BP神经网络等对三种分解方法的预测值分层集成,得到碳价格最终预测结果。对比实验结果显示,上述组合预测方法充分利用了多源信息,预测精度高且适用性良好。

基于光谱混合分解的果园扩张特征与种植适宜性研究

以果园为代表的经济作物种植面积迅速扩张,其在获得一定经济收益的同时,也造成了一系列的生态环境问题。开展果园扩张及其演变特征研究,是助力果园生态可持续发展的重要内容。本研究以山东省烟台市苹果主产区栖霞市、莱阳市以及海阳市为研究区,基于线性光谱混合分解方法提取土地利用数据,分析了1998—2019年研究区果园种植面积变化情况,并结合扩张强度、扩张速率以及景观格局指数探析了当地果园扩张演变特征及其规律,进而通过种植适宜性评价体系,分析3个研究区果园种植适宜性分布情况。结果表明:研究期间,研究区果园呈持续扩张趋势,且明显分为快速扩张(1998—2010年)和平稳扩张(2010—2019年)两个阶段,其果园分别扩张409.25、684.71 km^(2);此外,约68.11%的果园扩张发生在北部栖霞市,这使当地形成以果园种植为主的农业经济发展模式。1998—2019年间,果园扩张主要来源为林地和耕地,其贡献率分别约为23.55%和55.52%;其中,一熟作物为主要耕地来源,其果园扩张贡献率高达42.51%,而裸地贡献率最低。2010年以后,研究区果园扩张由“填充式”转为“零散式”扩张,果园结构聚集度下降,破碎度增大;此外,果园扩张主要优先发生在高海拔以及山地,优先扩张区具有充足的气候资源与优良的自然地理条件,有利于苹果树生长发育。果园扩张达到一定规模时,会受海拔、坡度以及农村劳动力等因素的限制,逐渐向地形条件相对较差的地区扩张,可能造成果园收支不平衡现象和较大的潜在水土环境风险,当地政府应予以重视,并进一步加以控制。栖霞市的果园种植区整体种植适宜性较高,果园生长发育外部环境良好,尤其是气候条件;受土壤条件影响,莱阳市与海阳市果树种植区外部投入量相对较大。

针阔凋落叶混合分解过程中土壤动物群落结构变化特征

为了探明混合凋落叶分解过程中土壤动物的群落结构特征,以马尾松、檫木、香樟以及香椿凋落叶为试验对象,分析35种不同处理凋落叶分解过程中土壤动物的群落变化特征。研究发现:2 a分解时期(8次采样)共采集到土壤动物29614头,隶属于6门16纲39目92科。优势类群有为跳虫科、耳叶蝉科和跗线螨科。所有处理凋落叶中土壤动物以杂食性为主,其次是腐食性和植食性,捕食性占比最低。大部分混合凋落叶(51.61%~70.97%)的土壤动物密度表现出协同效应,而土壤动物多样性指数仅在第1年的11月(秋季)和8月(夏季)表现出较强的协同效应(70.97%和64.52%)。31个混合处理中,在马尾松+香椿、马尾松+檫木+香樟、马尾松+檫木+香椿和马尾松+香樟+香椿组合中阔叶占40%时,土壤动物密度在每年的5和11月均为协同效应,马尾松+檫木+香椿(PST631处理)的土壤动物多样性指数在6个分解时期类均表现出协同效应。可见,将马尾松和檫木以及香椿凋落叶按照针叶和阔叶6∶4混合后,不仅能提高土壤动物的数量,同时也能提高土壤动物的多样性。

杉木与楠木叶凋落物混合分解及其养分动态

采用网袋法研究了杉木和楠木叶凋落物以不同比例的混合分解及其养分动态,结果表明:杉木与楠木叶凋落物混合处理的分解速率和K释放率基本上均大于单独的纯杉木和纯楠木,而N和P释放率则介于单独的纯杉木和纯楠木之间;杉楠混合分解可加快了混合中杉木叶凋落物的分解速率和N、K两元素的释放率,并且随楠木叶比例的增加,促进作用越明显;混合分解对混合处理的分解速率和K元素释放有明显的促进作用,而对N、P元素的释放影响不明显。

杉木与主要阔叶造林树种叶凋落物的混合分解

杉木 (Cunninghamia lanceolata)与主要阔叶造林树种叶凋落物混合分解实验是用网袋法进行的。目的是检验“杉木叶凋落物与阔叶树叶凋落物混合分解时 ,杉木叶凋落物的分解速率和养分释放都可得到加强”这样一个假设。结果发现 ,杉木与火力楠 (Michelia macclurei var. sublanea)、桤木 (Alnus cremastogyne)叶凋落物混合分解时分解速率有较强的促进作用 ,而与红栲 (Castanopsishystrix)、樟树 (Cinnamomum camphora)、刺楸 (K alopanax pictus)、木荷 (Schima superba)叶凋落物分解时不存在相互作用。至于养分的释放 ,除与木荷叶凋落物混合分解时没有发现相互作用外 ,而与其它阔叶树种叶凋落物混合分解时或强或弱表现出促进作用 ,而且促进作用的强弱与阔叶树叶凋落物初始 N含量有一定的正相关关系。如果仅从阔叶树叶凋落物与杉木叶凋落物混合分解的作用形式和强弱来考虑选择杉木的伴生树种时 ,首选树种是桤木 ,其次是刺楸 ,再其次是火力楠、红栲 ,最后才是樟树和木荷。当然只依据此单一条件来选择混交树种还不科学。

杉木与伴生植物凋落物混合分解的相互作用研究

通过对杉木与 9种伴生植物凋落物混合分解特征比较研究表明 ,8种植物对杉木凋落物的分解均有不同程度的促进作用 ,其中观音座莲对杉木凋落物分解的促进最大 ,而木荷对杉木凋落物分解的影响则表现出先有一定程度的促进而后又有微弱的抑制作用 .促进大小表现出观音座莲 >杜茎山 >三龙爪 >狗脊 >苎麻 >丝栗栲 >闽粤栲 >芒萁 .杉木凋落物反过来对木荷和闽粤栲凋落物有一些抑制作用 ,而对丝栗栲则有一些促进作用 ,但这种相互作用未达到显著差异水平 .说明杉木与某些伴生植物种类的凋落物在混合分解过程中存在着相互作用的现象 .因此 ,合理保护和恢复林下植物对加快杉木人工林生态系统的养分循环和地力维护具有重要的意义 .

杉木和米槠细根混合分解及其养分释放

在福建省建瓯万木林自然保护区,选取针叶树种杉木(Cunninghamia lanceolata,CUL)细根和常绿阔叶树种米槠(Castanopsis carlesii,CAC)细根,采用网袋法进行了为期720d细根(分0-1mm、1-2mm两个径级)单独分解(在各自细根的起源林分)和混合分解(分别在杉木林和米槠林)干重损失及其养分释放动态的研究。结果表明:杉木和米槠细根混合分解前期(0-270d)曾对干重损失起促进作用,而之后(270-720d),细根混合起了抑制作用。分解过程中的养分释放与干重损失有所不同,混合分解前期(0-360d)出现过促进作用,分解后期(360-720d),除1-2mm径级混合细根P的释放既没有促进也没有抑制作用外,均表现为养分释放的抑制作用。细根混合分解过程中干重损失和养分释放速率变化与分解者生物群落有很大关系。

基于多季相光谱混合分解和决策树的干旱区土地利用分类

该文利用2015年Landsat 8多季相数据,以民勤县为例探讨了干旱区土地覆被/利用分类方法。首先进行了研究区多季相遥感数据的主成分变换,确定了Landsat OLI光谱空间的内在维数。其次通过对各季相主成分空间的分析,确定了光谱混合分解的端元类型及各自的代表性季相。获取端元光谱之后,采用全约束线性光谱混合模型分解各个季相的遥感影像,估计各端元组分占像元的面积百分比(端元丰度值)。最后利用端元丰度值的多季相估计结果,依据先验知识和训练样本建立决策树分类规则进行土地覆被/利用分类。分类方法的总体精度达到90.94%,Kappa系数为0.90。研究表明:将物理意义明确的端元丰度值作为分类变量,能够快速、有效地获取分类规则,生成树的结构简单、合理、清晰,对训练数据的依赖性较低,因此具有应用于整个旱地系统土地覆被/利用分类的潜力。

基于线性光谱混合分解和最大似然分类相结合的土地覆被分类——以红寺堡灌区为例

采用线性光谱混合分解和最大似然分类相结合的方法,对宁夏红寺堡灌区开发前1989年的土地覆被状况进行分类。分类时,以基准端元为分类特征,分类函数稳定,分类结果易于解释。研究结果表明,基于混合像元分解丰度图的最大似然分类总体精度为77.53%,比应用原始影像直接进行最大似然分类的总体精度提高了9.8%。同时,为提高分类精度,本研究对分类结果进行了分类后处理以满足实际需求。

黄土高原小叶杨与其他树种枯落叶混合分解对养分释放的影响

人工纯林的长期连续生长或连栽所引起的土壤性质极化是导致土壤退化和影响人工林生态系统稳定及可持续发展的重要原因,防治的根本途径是选择种间关系协调的树种进行混交改造。通过室内模拟混合分解试验,研究小叶杨与其他树种枯落叶混合分解对养分释放的影响,从而为人工纯林混交改造提供理论依据。研究结果表明:①对C释放的影响:辽东栎枯落叶表现为极强的促进作用,释放率提高21.32%,油松枯落叶表现为较弱的抑制作用,释放率降低14.78%,其他树种枯落叶作用不明显;②对N释放的影响:辽东栎枯落叶表现为极强的促进作用,释放率提高28.69%,樟子松、刺槐枯落叶促进作用较弱,释放率分别提高14.98%、13.36%,油松枯落叶表现为强烈的抑制作用,释放率降低20.33%,其他树种枯落叶作用不明显;③对P释放的影响:刺槐、辽东栎、沙棘枯落叶表现为超强的促进作用,释放率分别提高57.60%、43.06%、38.60%,紫穗槐枯落叶表现为强烈的促进作用,释放率提高22.64%,油松、樟子松枯落叶表现为超强的抑制作用,释放率分别降低62.63%、47.99%,其他树种枯落叶作用不明显;④对K释放的影响:油松枯落叶表现为较弱的抑制作用,释放率降低10.41%,其他树种枯落叶作用均不明显。

绿洲景观多季相特征的线性光谱混合分解方法研究

因干旱、半干旱区生态环境的脆弱性和社会经济的干扰,区域景观季相间具有显著变异,但该类区域季相景观异质性研究相对薄弱。加上遥感数据空间分辨率的约束,表征荒漠化状态的异质性景观特征以一定程度的混合像元存在,传统的景观信息提取方法具有一定的局限性。以甘肃省民勤县为例,进行了荒漠化异质性季相景观特征的线性光谱混合分解方法研究,包括端元类型确定,多季相代表性端元选择和光谱值优化等关键步骤。结果表明,多季相线性光谱混合分解模型考虑了端元在季相之间的可比性和分解结果的物理意义,可以直接进行物理解译,有效模拟民勤绿洲的景观要素分布,多季相端元丰度可以描述各类端元的季相变异,为土地荒漠化监测评价提供保障。

侧柏与其他树种枯落叶混合分解对养分释放的影响

以黄土高原的主要人工林树种侧柏为对象,通过采集侧柏及其他拟混交的8个树种的当年枯落叶,以无林荒草地腐殖质层土壤作为分解介质,在室内将侧柏与不同树种枯落叶剪碎后以一定比例混合装入尼龙网袋并埋入盛土培养钵中,进行恒温恒湿下连续345 d分解培养试验,测定分解前后枯落叶质量及养分含量的变化。结果表明:(1)在枯落叶分解释放养分元素中,K最活跃而易于释出,P一般比较迟钝而难以释出,C、N居中并具有一定的释出同步性,且各种养分的周转期约为1～2 a。(2)与侧柏枯落叶混合分解后,在对C释放的影响中白榆表现为促进作用,紫穗槐、白桦和辽东栎表现为抑制作用;在对N释放的影响中小叶杨表现为促进作用,白桦、辽东栎和紫穗槐表现为抑制作用;在对P释放的影响中除小叶杨、白榆不明显之外均表现为抑制作用;在对K释放的影响中白榆表现为促进作用,紫穗槐表现为抑制作用。(3)应用主成分分析法分析不同树种枯落叶混合分解对C、N、P、K释放的综合影响结果表明,与侧柏枯落叶混合分解后总体上促进养分释放的树种以白榆、小叶杨最显著,其次为柠条和辽东栎;而总体上抑制养分释放的树种以紫穗槐的作用最强,白桦、沙棘和刺槐的作用较弱。

华北落叶松—白桦凋落物混合分解研究

采用凋落物袋法对华北落叶松Larix gmelinii和白桦Betula platyphylla叶凋落物以不同比例混合(PB、PL、8L:2B、7L:3B、6L:4B、5L:5B),研究凋落物混合分解的分解速率及养分动态变化。结果表明:不同比例华北落叶松—白桦凋落物混合分解均表现出了前期分解迅速,后期分解缓慢的特点。单独分解时,纯白桦的分解速率要高于纯华北落叶松的分解速率,混合凋落物对凋落物的分解有不同程度的促进作用,6L:4B的凋落物残留量最小,分解最快。在分解前期,混合凋落物对分解速率并没有显著影响,但对分解过程中的养分动态有显著混合效应。混合分解促进了华北落叶松凋落物中N、P的富集,且随着白桦比例的增加凋落物中N、P的富集加剧,混合处理的N、P含量均高于纯华北落叶松处理,在分解后期,部分处理(6L:4B、5L:5B)N、P含量甚至超过纯白桦。混合分解对K的释放无显著影响。混合分解降低了华北落叶松凋落物的C/N和C/P。

黄土高原樟子松和落叶松与其他树种枯落叶混合分解对土壤的影响

通过采集树木枯落叶与土壤进行室内混合分解培养试验,研究了黄土高原常见的樟子松和落叶松与其他树种枯落叶混合分解对土壤性质的影响及存在的相互作用,从而为不同树木种间关系的探索和该地区人工纯林的混交改造提供科学指导。结果表明:12种枯落叶单一分解均明显提高了土壤脲酶(54%—110%)、脱氢酶(85%—288%)和磷酸酶(81%—301%)活性以及有机质(29%—55%)和碱解N(12%—49%)含量,但对土壤速效P含量和CEC的影响存在较大差异。综合而言,樟子松分别与白桦、刺槐、白榆、柠条和落叶松枯落叶混合分解在对土壤性质的影响中存在相互促进作用,而分别与小叶杨、沙棘、紫穗槐、侧柏和辽东栎枯落叶混合分解在对土壤性质的影响中存在相互抑制作用;落叶松分别与刺槐、白桦、小叶杨和紫穗槐枯落叶混合分解在对土壤性质的影响中存在相互促进作用,而分别与柠条、侧柏、辽东栎、沙棘、油松和白榆枯落叶混合分解在对土壤性质的影响中存在相互抑制作用。

樟子松与其他10种凋落叶混合分解的养分释放特征

樟子松（Pinus sylvestris var.mongolica）是黄土高原北部半干旱风沙区重要的造林树种,具有良好的改善生态环境、保持水土性能。然而,与其他很多纯林一样,樟子松纯林的生长后期也逐渐出现了地力衰退、土壤退化和下木更新困难等问题（曾德慧等,2002;刘增文等,2009）。

黄土高原油松与其他树种枯落叶混合分解对土壤性质的影响

通过油松及其他10个树种枯落叶单独和混合分解试验,探讨了油松与其他树种枯落叶混合分解对土壤性质的影响及在对土壤性质影响中是否存在相互促进或抑制作用。结果表明:11种枯落叶单独分解均明显提高了土壤脲酶、脱氢酶、磷酸酶活性和有机质、碱解氮含量,但在对土壤速效磷含量和CEC的影响中存在较大差异。油松分别与侧柏、小叶杨、刺槐和白榆枯落叶混合分解对土壤微生物总量的影响存在明显的相互促进作用;油松与沙棘枯落叶混合分解对土壤磷酸酶活性的影响存在相互促进作用,而与侧柏、白桦和白榆枯落叶混合分解对土壤磷酸酶活性的影响存在相互抑制作用;油松与大部分树种枯落叶混合分解对土壤速效钾的影响存在相互促进作用,而对土壤速效磷的影响存在相互抑制作用;油松分别与小叶杨、沙棘、紫穗槐枯落叶混合分解对土壤有机质的影响存在相互促进作用。就土壤性质总体而言,油松与沙棘、刺槐、小叶杨和紫穗槐枯落叶成对混合分解对土壤性质综合表现为相互促进,而与侧柏、辽东栎、白桦、落叶松和柠条枯落叶成对混合分解对土壤性质综合表现为相互抑制。

面向线性光谱混合分解的邻域像元集螺线型构建方法

高时间分辨率遥感影像在地表景观破碎区域易形成混合像元,难以发挥其高时间维度优势。现有方式多是基于线性光谱混合模型,借助邻域像元所构成的像元集合组成线性方程组,求出组分光谱值的最小二乘解,提高其空间分辨率。然而,现有方法依赖窗口形式来构建邻域像元集合,在某些区域易造成方程组无解的欠定问题。本文在分析其问题原因的基础上,引入阿基米德螺线代替传统的矩形窗口,对邻域各像元依次遍历,构建空间邻近、组分相近的邻域像元集合来解决该问题。在GlobeLand 30数据上的试验表明,螺线型构建方法对5种混合尺度上多种类型地物均具有稳定的精度,与传统窗口构建方法相比,可从构建邻域像元集合方面将总体理论精度提高2%,分解结果精度提高近1个数量级。

油松与其他树种枯落叶混合分解对养分释放的影响

以黄土高原数量最多、分布最广的针叶人工林树种油松为对象,研究采集油松及其他拟混交的9个树种的当年枯落叶,以无林荒草地腐殖质层土壤作为分解介质,在室内将油松分别与不同树种枯落叶以一定比例混合后装入尼龙网袋并埋入盛土培养钵中,恒温恒湿下连续进行345d分解培养试验,测定分解前后枯落叶质量及养分含量的变化,探讨油松与其他树种枯落叶混合分解对养分释放的影响。结果表明:(1)在所有10个树种中,油松枯落叶的N、P和K含量最低,而C含量、C/N和C/P最高,属于枯落叶基质质量较差的树种;油松枯落叶除了K、Ni之外,其他C、N、P、Cu、Zn、Cd均释放最慢;在枯落叶分解过程中,大量元素整体上较微量元素容易释出,其中,大量元素中K最活跃而易释出,P比较迟钝而难释出,C、N居中并具有一定的释出同步性;微量元素中Zn最为活跃而易释出,其次是Cd和Cu,Ni一般较迟钝而难释出。(2)不同树种枯落叶分别与油松枯落叶混合分解对各种养分释放有明显促进作用的分别为:落叶松和白桦对C;柠条、白桦、白榆、沙棘和辽东栎对N;小叶杨、白桦、刺槐、沙棘和柠条对P;白桦、沙棘和紫穗槐对Cu;白桦和紫穗槐对Zn;白榆对Ni;落叶松、刺槐、白桦和白榆对Cd。(3)根据对所有养分释放影响的综合分析,与油松枯落叶混合分解总体上可明显促进养分释放的树种为白桦,其次为落叶松和沙棘;总体上可明显抑制养分释放的树种为小叶杨,其次为辽东栎和柠条。