河流的四维特征探讨

在河流淡水资源的利用和管理中,忽略水资源同整个河流生态系统的依存关系,导致了原本能避免的严重后果。在阐述河流的整体性内涵及其四维特征的基础上,分析了水利工程对河流整体性和连通性的破坏及其生态影响的具体表现,展望了今后的水资源利用方式和管理理念的新动向。

基于河流生态系统四维特征的水利工程生态补偿关键技术探讨

该文在阐述河流生态系统四维特征的基础上,分析了水利工程对河流生态系统整体性和连通性的破坏性影响,总结提出了若干水利工程生态补偿关键技术。通过实施生态水利工程,可以避免、缓解或补偿水利工程的负面生态影响,以维持河流生态系统的健康和完整。

论邓小平“科学技术是第一生产力”的“四维”本质特征

邓小平"科学技术是第一生产力"的科学论断具有现代科学技术在现代新型先进生产力发展中的结构性地位的首位性、功能性地位的先导性、经济性地位的效率性和战略性地位的制高性的"四维"本质特征。

高速公路交通事故四维度特征及预防对策——以G85银昆高速某路段交通事故为例

利用K-均值聚类分析法和数据统计分析法,以G85银昆高速某路段2020年4月至2021年3月期间的交通事故为样本,分析交通事故的驾驶员驾龄、肇事车型、事故空间位置和环境等四维度特征,可以探析其发生规律。据此,降低高速公路交通事故的发生,应从加强驾驶员和车辆地管理、事故黑点路段地改造和行车环境地净化等方面积极预防。

东洞庭湖湖陆风特征分析

采用岳阳国家气候观象台(简称岳阳站)资料分析东洞庭湖的湖陆风日变化和季节变化特征,结合临湘与华容国家气象站、区域自动气象站资料分析2017年8月4—23日湖区气温、湖陆风、相对湿度的时空四维变化特征,结果表明:岳阳站湖陆风昼夜交替,夏季最强、冬季最弱;湖风强弱主要与南、北风频率相关,城市热岛强弱主要和湖、陆风相关。湖(水)面反光增温效应使湖区一定时空内气温升高,湖面上空气温在中午前后随高度降幅大,夜晚逆温明显;岳阳城市热岛效应明显,以傍晚前后最为突出。受东部丘陵山脉大地形影响,夏季东洞庭湖东北部出现明显的实际湖陆风,西南部主要表现为风速大小的日周期性变化,湖陆风与城市热岛、山谷风存在叠加效应,近距离水体、山丘、建筑物、树木植被等对测站风、气温与湿度等作用明显;实际湖陆风随高度先增大后减小,200 m高度仍存在明显的湖陆风。湖心相对湿度随高度递减明显,湖陆风使岳阳站空气湿度变化显著。

国家治理现代化的四维结构特征

国家治理现代化作为一个系统,它的结构由国家治理体系现代化和治理能力现代化两部分组成。这个庞大系统结构的复杂性和层次性,意味着其特征至少可以从四个维度,也就是从它的四个次级结构,即国家治理的要素结构、制度结构、层级结构、城乡结构中发掘,且体现为"四化",即政党治理与国家治理有机化、制度治理与价值治理同构化、顶层治理与基层治理联动化、城市治理与农村治理一体化。它们是国家治理的体系和能力迈向现代化的四个显著特征。对这个系统结构的四维特征进行唯物辩证的提炼和分析,有助于深化对国家治理现代化这个命题的结构性理解,以及依据这种理解更好地发挥对实践在治理结构上的指导作用。

RGB-D动态序列的人脸自然表情识别

区别于以二维静态图像为对象的传统人脸表情识别,提出一种针对RGB-D动态图像序列分析的人脸自然表情自动识别算法.首先针对预处理后的RGB-D表情图像序列提取四维时空纹理特征作为局部动态特征;再利用慢特征分析自动检测表情序列的峰值图像,并提取脸部三维几何模型为全局静态特征;最后结合动、静态特征,经主成分分析降维后输入条件随机场模型完成特征训练和表情识别.经由BU-4DFE人脸表情库验证表明,该算法不但比传统静态表情识别算法和其他动态算法具有优越性,而且能够针对自然展现的表情实现自动识别,为今后算法的实用化提供了可能.

并购国外油田水平井产能快速准确预测方法

国际合作并购油田过程中,由于常出现各项基础资料不完备问题,致使预测水平井产能一般误差较大,有时会导致并购效益产生差异。通过研究影响水平井产能预测的"四维性"因素,即产水、脱气、出砂等在储层空间及生产时间上对产能的影响,以Joshi公式为基础,建立了生产过程初期、中后期不同开发阶段考虑脱气、出砂2种导致相对渗透率剧烈变化因素下的油藏水平井产能模型,分析了不同井底流压下各因素对水平井产能的影响,并对单因素及多因素进行了量化评价。某海外并购油田某水平井产能计算表明,不同生产阶段,本文模型与水平井常用产能模型相比计算精度提高值达34.66%,验证了其可靠性。

基于特征筛选与差分进化算法优化的滑坡危险性评估方法

突发性地质灾害危险性评估对灾害防治与风险管理具有重要意义。由于不同地区影响灾害发生的因子各不相同,实际评估过程中难以全面客观地选取适宜的评估因子。机器学习对处理灾害系统的高维非线性问题独具优势,但因模型难以调优而评估效果有限。本文尝试提出一种双向优化的滑坡危险性评估方法:在构建因子敏感性指数开展定量敏感性分析的基础上,结合重要性分析、相关性分析、共线性分析构建四维(Four-Dimensional, 4D)特征筛选法用于评估因子综合优选;为克服模型难以调优的问题,引入差分进化(Differential Evolution, DE)算法优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP) 2种推广能力较强的机器学习模型。最后,以福建省滑坡为例,开展评估方法研究。研究表明:4D特征筛选法能更加客观全面地选取适宜性更高的危险性评估因子,从而降低数据维度、减少信息冗余以提升评估模型性能;DE算法对SVM与MLP具有显著的优化效果,有益于增强模型滑坡危险性的评估准确度,DE-SVM、DE-MLP相较于未优化前模型的AUC值分别提升了4.43%与4.37%;基于双向优化的滑坡危险性评估结果表明,降雨与土地利用类型对福建省滑坡发生具有重要影响作用,福建省滑坡极高危险区普遍年均降雨较高、地形复杂多变,极低危险区主要位于东南沿海一带及闽江流域两侧。本研究为滑坡危险性评估中的影响因子客观选取与机器学习模型调优提供了一定思路。