六角GaM(M=S/Se/Te)的电子结构和力学性质的第一性原理计算

依据密度泛函理论(DFT)对层状六角P63/mmc结构的GaM(M=S/Se/Te)进行电子结构与弹性力学特性的模拟研究。优化后的P63/mmc-GaM(M=S/Se/Te)的晶格,与实验结果相吻合。采用HSE06泛函得到的带隙值比PBE得到的与实验值更接近。应变能-应变(E-S)和应力-应变(S-S)两种方法得到的P63/mmc-GaM(M=S/Se/Te)的单晶弹性常数都符合弹性力学稳定性准则。在更接近文献值的应力-应变(S-S)法基础上,对3种材料的多晶弹性模量等力学特性进行了后续分析。泊松比和B/G值表明,P63/mmc-GaM(M=S/Se/Te)显现出脆性。各向异性因子、杨氏模量E、剪切模量G及线性压缩系数β的三维立体图分别展示了材料的弹性各向异性程度。在零温零压下,P63/mmc-GaM(M=S/Se/Te)在[100]方向上的第一横向声速最大,在[001]方向上两个横波TA1和TA2的速度最慢。

基于GAM模型分析环境因素对重型柴油车NOx排放的影响

本研究采用一套AVL便携式车载排放测试系统对一台国六排放标准重型柴油车进行实际道路整车排放测试试验,并基于广义相加模型(GAM)探究环境温度、相对湿度(RH)及气压对排气污染物NOx浓度的影响,分析环境条件对整车排放的影响。单因素拟合结果分析表明,环境温度、RH及气压与排气污染物NOx浓度呈显著非线性相关关系;多因素拟合结果分析表明,3个解释变量对NOx排放浓度变化的影响较显著,解释变量的影响程度由高到低依次为:环境温度>RH>气压,针对多因素交互影响下的气态污染物及颗粒物排放的研究具有统计学意义。由于环境条件的不可控性对发动机排放的影响不可忽略,所以,在制订相应的标准时,必须对环境因素对汽车排放的影响进行适当的考虑。

基于GAM-YOLOv8算法的生活垃圾检测

日常生活垃圾分拣是困扰人们的一个难题,生活垃圾的种类繁多,所处环境复杂,常用的目标检测算法无法适应各种复杂的环境,导致精度较低。为了准确的分拣生活垃圾,提出了一种基于GAM注意力机制的YOLOv8生活垃圾检测算法。该算法在YOLOv8优秀的目标检测基础上,加入GAM注意力机制,增强网络对重要通道特征信息的关注能力,提升高层网络中图像特征语义信息的提取能力,提高复杂环境垃圾分类检测精度的效果。实验表明,在40多种生活垃圾类别检测测试中,改进的YOLOv8算法mAP平均精度84.5%,较原始算法YOLOv8提升了0.7%。因此改进的YOLOv8算法可以通过对垃圾图像的分析和识别,帮助人们准确地进行垃圾分类。较好的满足了生活垃圾检测精度的要求。

基于Tweedie-GAM探究浙江南部近海蓝圆鲹资源分布及与环境因子的关系

本研究根据2015―2020年浙江南部近海水域渔业资源数据,利用Tweedie-GAM研究了春季、夏季、秋季3个季节蓝圆鲹(Decapterus maruadsi)的分布特征及其与海洋环境因子之间的关系。结果显示,蓝圆鲹在不同季节的空间分布存在显著差异,在春季主要集中在沿岸水域,在夏季主要集中在浙江南部近海的南、北两侧,呈现“两边高、中间低”的分布格局,秋季主要集中在研究海域的向海一侧水域。蓝圆鲹在不同季节的关键环境因子存在一定差异。春季,在19.5~25.0℃范围内,资源密度随海水温度的升高呈现先增加后减小的趋势,在22.7℃达到峰值。夏季,分别在海水温度28.0℃和30.3℃取得高峰值和低值,同时,盐度为32.3时资源密度达到最大值。秋季,资源密度随着盐度的增加呈先减小后增加的趋势,在盐度29.8处取得最小值;资源密度和水深之间存在非线性关系,总体呈先增加后基本稳定的趋势。本研究揭示了蓝圆鲹的时空分布特征及与环境因子之间的关系,为浙江南部近海蓝圆鲹的养护管理与可持续利用提供了科学依据。

气溶胶粒径吸湿增长多因素影响的GAM模型

该文利用成都市2017年10-12月浊度计、黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物分析仪的逐时观测数据,以及该时段同时次大气能见度(V)、相对湿度(RH)和二氧化氮(NO2)监测资料,通过免疫进化算法反演气溶胶粒径吸湿增长因子(Gf),分析了以RH为单变量Gf(RH)参数化方案的模拟偏差,并基于广义可加模型系统探讨了Gf对多因素变化的响应关系。结果表明:(1)Gf(RH)参数化方案在低相对湿度条件下(RH<85%)均能很好地模拟Gf随相对湿度的变化特征,但在高相对湿度条件下(RH>85%)的拟合值则会出现较大的偏差。(2)利用多元递归法和方差膨胀因子(VIF)相结合构建了RH、C_(BC)、C_(BC)/C_(PM1)、C_(PM1)/C_(PM2.5)和C_(PM2.5)/C_(PM1)0的解释变量集(C_(BC)、C_(PM1)、C_(PM2.5)、C_(PM1)0分别为BC、PM1、PM2.5、PM10的质量浓度),其中RH和C_(BC)对Gf影响较大,对应单变量GAM模型中的调整判定系数(R2)分别为0.78和0.17;C_(BC)/C_(PM1)、C_(PM1)/C_(PM2.5)和C_(PM2.5)/C_(PM1)0对Gf影响相对较小,对应单变量GAM模型中的调整判定系数(R2)分别为0.08、0.12和0.03。(3)以RH、C_(BC)、C_(BC)/C_(PM1)、C_(PM1)/C_(PM2.5)和C_(PM2.5)/C_(PM1)0为自变量构建了Gf多因素影响的GAM模型,对应的调整判定系数(R2)和压轴回归决定系数(R2)分别为0.868和0.872,降低了在高相对湿度条件下(RH>85%)的拟合偏差,显著提升了霾天气条件下气溶胶粒径吸湿增长因子的模拟效果。

基于g^(n)Conv和GAM的YOLOv5钢管焊接缺陷检测方法

针对基础yolov5算法检测钢管焊缝缺陷因缺陷目标小、背景复杂造成检测精度不够、特征提取不充分、速度慢的问题,提出了一种改进yolov5检测算法.首先,采用递归门控卷积g^(n)Conv替换网络中普通的卷积层,增强了模型空间交互能力,实现对特征的高效提取,间接提高了检测速度;其次,使用ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块替换基础算法中使用的SPP模块,在扩大了感受野范围的同时提高了检测速度;最后,在网络的预测端添加全局注意力机制GAM(Global Attention Mechanism)进一步加强特征提取,提高检测的精度.实验结果表明,改进的算法mAP达到了92.7%,比原算法提升了2.1个百分点,速度为50.8 f/s,满足钢管焊接缺陷检测的精度和实时性要求.

基于GAM模型西北印度洋鸢乌贼CPUE标准化

单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort,CPUE)是资源评估的前提和基础,为了更好地评估西北印度洋鸢乌贼资源,采用广义加性模型(generalized additive model,GAM)对2016~2020年西北印度洋鸢乌贼的CPUE进行了标准化。结果显示,月份、海表温度(sea surface temperature,SST)、海面高度(sea surface height,SSH)、经度和纬度对CPUE呈显著性影响,通过对不同GAM模型的AIC (Akaike information criterion)值比较,由月份、SST、SSH、经度和纬度5个因子构成的GAM模型为最优CPUE标准化模型,对CPUE偏差的解释率为40.3%。研究表明,西北印度洋鸢乌贼高CPUE主要出现在9月至翌年3月,海域范围为16°~19°N、60°~65°E,SST为25~28°C、SSH为0.2~0.4 m的海域内。整体而言,标准化CPUE低于名义CPUE,但二者的变化趋势基本一致。

基于GAM的黄海南部越冬小黄鱼资源丰度与环境因子关系

为探究小黄鱼(Larimichthys polyactis)资源丰度随环境变化的响应规律并将其应用于小黄鱼资源预测和管理,根据2010—2019年冬季(12月—2月)黄海南部小黄鱼渔获数据,基于核密度估计法分析越冬期间小黄鱼资源分布情况,并结合相应海域底层温度、底层盐度、叶绿素a浓度以及水深数据,运用广义可加模型(GAM)研究黄海南部越冬小黄鱼资源丰度与环境因子的关系。结果显示,黄海南部越冬期间小黄鱼资源呈现明显的聚集性特征,主要分布在32°24′~34°00′N、123°00′~125°00′E区域,而各月份小黄鱼资源分布情况有所不同。GAM模型累积偏差解释率为54.4%,其中贡献最大的环境因子为水深(34.3%),最小为叶绿素a浓度(4.6%)。2010—2017年黄海南部越冬小黄鱼资源丰度的年际变动较小,2017年后资源丰度有所上升。随着水深的增加,小黄鱼资源丰度呈现先下降后上升趋势。底层温度对小黄鱼越冬资源丰度影响波动较大,但整体上资源丰度随着温度升高而振荡上升。底层盐度范围在32.8~33.5时,小黄鱼资源丰度随着盐度的升高而明显上升;当盐度大于33.5时,小黄鱼资源丰度基本保持稳定。越冬小黄鱼资源丰度与叶绿素a浓度并非是完全正相关关系。

基于GAM的库克群岛海域长鳍金枪鱼CPUE时空分布与海洋环境的关系

长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)是金枪鱼延绳钓的主要捕捞对象之一,而库克群岛海域则是重要的长鳍金枪鱼渔场。探究长鳍金枪鱼资源量的时空分布与海洋环境的关系,有利于提高长鳍金枪鱼渔场预报的精确性。根据2017年1月1日至2021年5月31日中国远洋渔业企业的船舶监测系统(Vessel Monitor Systems,VMS)数据,将长鳍金枪鱼渔获尾数和延绳钓放钓钩数匹配到1°×1°的网格中,得出名义单位捕捞努力量渔获量(Catch Per Unit Effort,CPUE)。对CPUE作正态性检验,以天为时间分辨率,选取月份、经纬度、叶绿素a浓度、海表面高度,以及0~300 m水层的温度、盐度、溶解氧浓度等26个时空与环境因子作为变量,对CPUE与时空环境因子作相关性分析,对环境变量进行多重共线性诊断,按照季度分析长鳍金枪鱼渔场的分布变化,利用GAM评价各因子对长鳍金枪鱼CPUE的影响。结果显示:(1)第二季度12°S以南渔场的CPUE明显高于以北的区域,第三季度渔场分散且CPUE值不高,第四季度CPUE为年中最高。(2)GAM结果显示,对长鳍金枪鱼CPUE影响最显著的为海表面温度,适宜的温度为26.71~28.20℃。(3)不同水层对CPUE影响的环境因子不同,表层影响因子为温度、叶绿素a浓度、海表面高度;次表层的影响因子为200 m水层温度、150 m水层溶解氧浓度、250 m水层温度、200 m水层盐度。(4)影响长鳍金枪鱼CPUE的水层深度最大为250 m,建议在库克群岛海域捕捞长鳍金枪鱼时,应使钓钩深度沉降到200 m以深,以提高渔获率。

基于GAM的喀斯特植被覆盖与驱动因素非线性关系分析

利用Theil-Sen斜率估计和Mann-Kendall显著性检验对2000~2018年西南五省的归一化植被指数(NDVI)进行研究,探究植被覆盖的时空变化特征.用MK(Mann-Kendall)突变检验寻找NDVI与夜间灯光数据的突变时间点.借助广义可加模型(GAM)对社会经济驱动因素,自然驱动因素分别拟合植被覆盖的响应曲线,探究喀斯特地区与非喀斯特地区的非线性响应关系的差异.结果表明:研究区中部、东部的植被恢复效果整体比西部地区好;利用夜间灯光数据作为表征城镇化的替代变量,城镇化与植被覆盖都在2009~2010年之间发生了突变,城镇化的突变时间早于植被覆盖的突变;喀斯特地区有88.54%的植被覆盖增加,其中有48.15%显著增加;非喀斯特地区有80.08%的植被覆盖增加,其中显著增加的占32.34%.喀斯特地区的植被恢复整体要比非喀斯特地区好.植被指数与国内生产总值(GDP)、路网密度、建成区面积等人类影响因素呈现不同的非线性响应关系.整体而言,非喀斯特地区受到的气温影响要比喀斯特地区的大,降雨、土层厚度对喀斯特地区植被恢复的影响更大一些.对比评价喀斯特与非喀斯特地区的植被恢复效果,分区探索植被覆盖变化背后驱动机制的非线性关系,对生态恢复规划等具有启示意义.

基于GAM模型的眉山市大气能见度影响因素分析

利用眉山市2006—2020年气象数据和2016—2020年空气污染物数据,在分析眉山市大气能见度变化特征的基础上,基于GAM模式,重点研究了大气能见度的气象和污染物影响因素。结果表明:大气能见度与气温、风速、气压、相对湿度、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)等9个影响因素的相关均通过显著性检验,其中对大气能见度影响比较大的是相对湿度、臭氧浓度以及PM_(2.5);以相对湿度和PM_(2.5)作为因子的参数化方案,可提升眉山地区大气能见度预报水平。

VBR-GAM的SCMA高维度码本设计

在物理层,为了解决海量用户接入问题而使用稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)技术。现阶段有关SCMA的研究中,除了SCMA多用户检测技术的研究,还会关注SCMA系统码本设计,性能良好的SCMA码本不仅能在多用户检测过程中提升其抗噪性能,而且能够降低检测复杂度。传统的码本设计方案主要针对低维度码本进行研究,而且所设计的码本方案大部分都是基于QAM、TCM、Lattice展开的,对于高维度码本很少涉足与研究。对此主要聚焦一种新型码本设计——黄金角度调制(Golden Angle Modulation,GAM),并在此基础上提出可变比特率(Variable Bit Rate,VBR)GAM码本设计。仿真结果表明VBR-GAM码本可以灵活满足不同业务的需求,也可以通过改变调制阶数来改变不同优先级用户的功率效率,从而实现码本的变速率传输,相比传统的GAM码本性能更优,可实现更低的误码率。

基于GAM和BRT模型的不同渔汛期水温垂直结构对西北太平洋柔鱼CPUE的影响

为探究水温对西北太平洋柔鱼(Ommastrephes bartramii)单位捕捞努力量渔获量(CPUE)的影响,利用2015—2019年间5—11月西北太平洋柔鱼的生产统计数据,结合同时期海洋环境数据,对不同渔汛阶段分别采用广义加性模型(generalized addictive models,GAM)及提升回归树(boosting regression tree,BRT)模型,分析不同水层(0-300 m)温度及垂直温度梯度对CPUE的影响,并采用多次十折交叉验证评估了两种模型的稳定性和准确性。结果表明:渔汛初期(5—7月),GAM模型筛选的关键因子依据偏差解释率大小依次为纬度(Lat)和150 m水层温度(T_(150))、50-100 m水温梯度(G_(50-100))、经度(Lon)和100-150 m水温梯度(G_(100-150)),BRT模型筛选出的关键因子按贡献率大小依次为表层温度(T_(0))、0-50 m水温梯度(G_(0-50))、50 m水层温度(T50)、Lat和G_(50-100);渔汛旺期(8—11月),GAM模型筛选出的关键因子依据偏差解释率大小依次为Lat、Lon、T_(0)、G_(0-50)和G_(50-100),BRT模型筛选出的关键因子按贡献大小率依次为G_(0-50)、Lon、T_(0)、Lat和T50;两种模型比较显示,BRT模型在拟合优度方面优于GAM模型。研究表明,不同渔汛阶段西北太平洋柔鱼CPUE的关键影响因素有所不同,渔汛初期中上层水温对CPUE影响较大,而渔汛旺期浅水层水温对CPUE贡献较大。

黑河上游天然草地蝗虫物种丰富度与地形关系的GAM分析

地形差异性导致的环境异质性为小尺度范围内生物空间格局的形成与维持提供了一种重要机制,是形成物种丰富度差异性的前提条件。借助GIS和S-PLUS软件,利用广义可加模型(GAM)于7-8月对影响蝗虫分布的地形因子进行了研究,在定量分析黑河上游祁连山区北坡地形的海拔分异特征的基础上研究了该区域蝗虫的丰富度与地形复杂度的关系。结果表明:在36个样方中共采集蝗虫3149头,隶属于3科10属13种;蝗虫丰富度受地形因子影响的顺序为海拔>坡向>坡度>剖面曲率>平面曲率>坡位;蝗虫的分布在平面曲率和剖面曲率各个梯度上的分布比较均衡,在海拔、坡向以及坡位的每个梯度上呈二次抛物线分布,坡度上呈递减趋势;从分布的区域上来看,蝗虫在整个区域都有较高的丰富度,但主要分布在海拔2600～2700m区域,坡向上则主要集中在西北坡和西坡,与实际观测情况相一致。蝗虫丰富度与地形因子之间的相互关系以及分布状态,反映了地形因子对水热条件的重分配使蝗虫分布格局出现多元化以及破碎化。

基于GAM模型分析印度洋大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场分布与不同环境因子关系

印度洋金枪鱼延绳钓渔业作为我国重要的远洋渔业之一,探究其渔场时空变动及与环境因子之间的关系十分必要。本文根据2016年1—6月收集的印度洋金枪鱼渔业生产数据,并结合卫星遥感获取的环境因子数据,运用ArcGIS和GAM模型分析了印度洋大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场时空变动及与环境因子之间的关系。研究结果表明:大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼1—6月CPUE均呈现先减小后增加的趋势,4月均达最高值,分别为2.45尾/千钩和3.56尾/千钩,各月CPUE均存在显著性差异(P<0.001);大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场时空变动基本趋于一致,均为先向东北移动,后向西北移动,最后再向东北移动的趋势;GAM模型分析显示,大眼金枪鱼CPUE与模型因子的解释率为32.1%,纬度和250 m水深温度影响最显著,黄鳍金枪鱼CPUE与模型因子的解释率为37.2%,200 m水深温度影响最显著;协同分析表明,1—6月,印度洋金枪鱼延绳钓中心渔场分布于1°S～9.5°N,47°～64°E,且海表温度在29.3～30.8℃的海域。

基于GAM模型分析夏秋季南奥克尼群岛南极磷虾渔场时空分布及与环境因子之间的关系

基于中国南极磷虾渔业科学观察员收集的数据,利用广义可加模型(GAM),对2009—2010年渔季和2010—2011年渔季夏秋季南奥克尼群岛周边水域南极磷虾渔场时空分布及其与表温和海况之间的关系进行了研究。结果表明,GAM模型对单位捕捞努力量渔获量(CPUE)总偏差解释率为41.78%,其中贡献最大的为月份,贡献率为15.53%;奥克尼群岛水域CPUE分布模式有着明显的月份差异。1月份平均CPUE值最低,而4月份平均CPUE值最高,各月份平均CPUE存在显著性差异。渔场主要集中在60°12'—60°30'S,45°30'—47°30'W。南极磷虾作业渔场的适宜海水表温范围为0.1—1.8℃,最适表温范围为0.5—1.5℃。各海况等级间及不同渔船的平均CPUE均存在显著性差异。逐步GAM模型分析结果表明,影响CPUE的因子按重要性从大到小依次为月份、渔船、经度、海表温度、纬度和海况。

崇明北湖叶绿素a浓度与环境因子的GAM回归分析

以崇明北湖为例,采用广义加性模型(GAM)对该湖的叶绿素a浓度与相关环境因子进行分析.结果表明,叶绿素a浓度与总氮、总磷和水温之间存在较好的非线性关系(P<0.05),叶绿素a浓度与总磷之间的关系先为单调递增,当总磷浓度达到0.12mg/L时,变为单调递减;不同总氮浓度区间上,总氮对叶绿素a浓度的影响不同,氮浓度为0.6～1.8mg/L时,对叶绿素a浓度的影响不大;水温在24～26℃时,叶绿素a浓度最高.叶绿素a浓度与氮磷比之间也存在较好的非线性关系(P<0.1),氮限制时,叶绿素浓度与氮磷比呈反比;磷限制时,叶绿素a浓度随着氮磷比单调递减.

基于GAM模型的马鞍列岛海域优势甲壳类与环境因子的关系研究

海洋虾类和虾蛄等甲壳类是许多鱼类的饵料生物,是海洋生态系统的重要组成部分。为了探索马鞍列岛海域优势甲壳类与环境因子之间的关系,文章基于广义加性模型(GAM)建立了甲壳类与环境因子的生态模型,并对甲壳类资源分布进行预测。结果表明,影响细巧仿对虾(Parapenaeopisis tenella)分布的主要因素是时间因素和底质,影响口虾蛄(Squilla orarotia)分布的主要因素包括底质、经度、温度和盐度,而影响葛氏长臂虾(Palaemon gravieri)分布的显著因素是时间因素。从分布格局来看,细巧仿对虾生物量低值出现在研究海域中间区域,高值出现在东北部海域;3月口虾蛄生物量在东南海域较高,而10月在西部海域较高;葛氏长臂虾分布低值出现在研究海域中间区域,高值海域环绕低值海域周围分布。

黑河上游天然草地亚洲小车蝗蝗蝻与成虫多度分布与地形关系的GAM分析

环境异质性是生物空间格局形成与维持的重要条件,蝗虫的空间分布是物种长期适应自然环境的结果,反映了蝗虫与生存环境的协同进化机制。在2009年7-8月野外调查的基础上,借助GIS和S-PLUS 8.0软件,利用广义相加模型(GAM)研究了祁连山北坡黑河上游亚洲小车蝗Oedaleus asiaticus蝗蝻与成虫多度分布与海拔、坡向、坡度和剖面曲率等6类地形因子之间的关系。结果表明:亚洲小车蝗蝗蝻与成虫的多度分布与地形因子关系的GAM模型具有不同的模型结构、模拟效果以及结果的稳定性,能够较好地体现二者所受地形因子影响的差异。各地形因子对亚洲小车蝗蝗蝻与成虫多度的影响不尽相同,海拔对二者的多度分布起主导控制作用,蝗蝻与成虫的多度均随海拔的升高大体呈现倒"V"型变化趋势,但蝗蝻在海拔梯度上的分布上限明显大于成虫。成虫主要集中分布在剖面曲率<0的区域,蝗蝻主要集中分布在南坡与西南坡。亚洲小车蝗蝗蝻与成虫对环境选择的异质性属性,使蝗蝻和成虫在相同地形要素的分布格局存在明显差异。

基于GAM的阿根廷滑柔鱼CPUE与环境因子关系分析

根据2013年渔季在阿根廷外海公海海域的渔业生产数据，结合时间、空间、表温、水深和流速等环境数据，建立广义可加模型（GAM），对2013年夏秋季阿根廷滑柔鱼（Illex argentinus）单位捕捞努力量渔获量（ CPUE）与时空因素、环境因子的关系进行研究。结果表明，优化后的GAM模型对CPUE总偏差解释率为56．10％，其中作业日期、表温、水深和流速对CPUE影响较大。根据AIC准则，包含上述4个显著变量的广义可加模型为最佳模型，其pseduo系数PCf值为0．487，AIC值为660．688，表明其具有较好的拟合度。各环境因子（海水表温、水深和流速）中，水深与研究区域CPUE的关系最为密切，阿根廷滑柔鱼渔场（阿根廷外海公海）适宜水深为分别为100～120 m和250～500 m，适宜表温为8～14℃，最适表温为12～14℃。 GAM模型分析结果表明，影响CPUE的因子按重要性依次为作业日期＞水深＞表温＞流速。