基于MSPA和MCR模型的庐山市生态网络构建

【目的】在生态环境形势严峻的背景下,构建生态网络是连接破碎化斑块间的重要纽带,是保障物种迁徙交流的有效途径。【方法】以庐山市为研究对象,以GIS技术为核心,利用MSPA法对庐山市进行景观格局分析,再运用景观连通性评价法选取重要生态源地;其次采用AHP分析法结合专家打分法建立阻力因子评价体系构建阻力面,再基于MCR模型完成庐山市生态网络的构建,运用重力模型选取重要潜在生态廊道,给出生态网络的优化对策,最后应用生态网络分析法,对出生态网络的可行性进行分析。【结果】1)庐山市10处重要生态源地的面积为37 946.52 hm^(2),庐山和鄱阳湖为两处大型生态源地;2)遴选出19条重要生态廊道长为297.05 km,主要分布于中部地区;3)构成生态廊道的景观三要素分别为林地、水系和耕地,廊道宽度设置为300 m;4)构建形成“两区两带三轴”的生态安全格局。【结论】研究区内中心城区及中南部地区斑块分布零碎,景观连通性差,缺少生物栖息活动的绿色空间,应大力改善两地的生态环境,生态绿廊由两地内部向外部空间延伸构建,最终绿廊绿道交织成网覆盖全域,新增3个生态核心节点和9条重要生态廊道后的网络连接指数明显提高,表明构建的庐山市生态网络可行性较强。研究结果对于庐山市的城市绿地系统规划、生态园林城市的建设和生物多样性保护具有一定的指导意义。

高压管汇材料疲劳性能测试及P-S-N模型曲线的拟合

高压管汇作为压裂设备中的主要易损件之一,其失效危害较大。它的失效原因主要是疲劳、冲蚀、腐蚀或者材料缺陷引起的刺漏和爆裂,其中尤以疲劳失效最不可预估。目前,对于高压管汇材料的疲劳性能研究不够深入,为解决高压管汇材料疲劳寿命的准确描述问题,以某国产高压管汇材料为例,进行了一系列疲劳试验,并基于试验数据,采用多种分布模型和不同S-N模型进行拟合分析,得出综合评价拟合能力最强的P-S-N模型。结果表明,该材料在中长疲劳寿命区,Weibull三参数模型在7级应力水平下综合评价能力最好;在存活率分别为50%、90%、99%、99.9%时,指数S-N模型的拟合系数均大于0.98,拟合能力最好。得出的P-S-N模型曲线可以为高压管汇的疲劳寿命以及安全设计提供依据。

论大语言模型材料的证据属性——以ChatGPT和文心一言为例

以ChatGPT和文心一言为代表的大语言模型产生海量大语言模型材料,此类材料进入社会生活并产生广泛影响,讨论大语言模型材料证据属性具有重要意义。大语言模型材料可以成为证据,但是否具有证据资格需要在具体个案中进行判断。从诉讼效率出发,大语言模型证据在不同诉讼中的呈现形式可以有所区别:一般案件可以仅举示人机交流材料和使用者本地环境信息,重大案件则应完整举示。大语言模型材料区别于大数据证据和一般的人工智能证据,具有直观性强、可解释性弱、偏在于少数技术公司、可识别性弱等特点。

数字经济对体育产业高质量发展的影响——基于中介模型和门槛模型的检验

对我国19个省级行政区2012—2021年的面板数据进行实证分析,通过建立中介模型和门槛模型探究数字经济与我国体育产业高质量发展的关系。结果显示:①在固定效应模型的基础上进行实证分析发现,数字经济对体育产业高质量发展产生推动作用;②在数字经济促进体育产业高质量发展过程中,产业结构作为中介变量、科技创新作为调节变量在其中起到相应的促进作用;③数字经济与体育产业高质量发展之间显著存在产业结构一阶门槛和科技创新二阶门槛效应。提出:应从提升数字经济发展水平、优化产业结构以及提升科技创新水平等方面促进体育产业高质量发展,推进社会主义现代化体育强国建设。

面向防洪“四预”的数字孪生流域水利专业模型研发与实践应用--以数字孪生飞云江流域为例

数字孪生流域是推动智慧水利建设的核心和关键,而水利专业模型是数字孪生流域建设的重要算法支撑。从实际业务支撑角度研发面向防洪“四预”的数字孪生流域水利专业模型,包括水文、水动力、水工程调度、风暴潮等模型,并以浙江省温州市的数字孪生飞云江流域为载体进行实践应用。结果显示,在应对台风“杜苏芮”“卡努”“鸿雁”过程中,各类模型运行情况良好,水文、水动力及风暴潮模型预报值与实测值拟合程度较高,误差满足规范许可要求,水工程调度模型可实现模型预期调度效果。研发的水利专业模型和应用案例可为其他流域数字孪生建设提供参考。

部分饱和岩石的黏弹性Chapman-Kelvin模型的正演模拟方法研究

在讨论地震波传播理论时,大部分情况下是把地震波看作弹性波.事实上,地下介质是非完全弹性介质,这使得传统的均匀、完全弹性介质理论受到了严重挑战.地震波在裂隙岩石中传播受裂隙系统和流体含量的影响较大,以往许多关于频变各向异性的理论大多局限于单相流体假设,但是几乎所有储层中通常被一种以上的流体部分饱和或完全饱和.本文在Chapman理论基础上,提出了基于部分饱和的黏弹性Chapman-Kelvin模型的正演模拟新方法,以提高对部分饱和岩石的黏弹性地震波频变各向异性的认识.该方法基于Chapman和Kelvin理论模型,计算了双相不混溶流体饱和裂隙岩石中的黏弹性波频变各向异性弹性系数的表达式,提出包含喷射流和斑块效应的统一地震波传播的黏弹性Chapman-Kelvin新模型.通过对新模型进行数值试验,讨论了无裂缝和存在裂缝两种情况下,含裂隙储层部分饱和岩石中耦合的喷射流和斑块效应对黏弹性介质频变各向异性的影响.试验结果反映出黏弹性介质下地震波频变各向异性的变化规律,验证了本文提出的新方法和新模型正确.本文将黏弹性介质各向异性与裂缝中的流体流动参数相联系,有利于提高对含裂缝储层部分饱和岩石的黏弹性波频变地震各向异性的认识,以及地震学与油藏工程的结合程度.

基于遗传算法的磨削力模型系数优化及验证

在磨削力模型求解问题中,目前大多使用分段计算法或列方程组直接计算各个待求系数,不仅计算量大且其精度也无法保证。另外,传统的回归模型容易陷入局部最优,难以描述非线性关系。为此,将遗传算法引入到非线性优化函数参数优化中,基于外圆横向磨削力模型、平面磨削力模型、外圆纵向磨削力模型等现有的模型数据,开展磨削力理论模型的系数优化方法研究。相关性分析结果表明:通过计算得到的3种模型磨削力的预测精度提高了14.69%~42.54%,且3种模型所预测的法向磨削力的平均误差分别为5.9%、9.13%、3.23%,切向力平均误差分别为6.78%、8.36%、3.69%。经对比知,优化后的模型拟合度较好,模型预测精度显著提高。遗传算法优化后的非线性优化函数GA-LSQ算法更适合磨削力模型的求解,可对磨削力的预测及实际加工生产中的参数优化提供参考。

采动岩层整体移动“类双曲线”理论模型及验证——从二维“类双曲线”到三维“类双曲面”模型

煤炭开采会引起上覆岩层自下而上变形、破断及移动,并导致地表沉陷等问题,其本质是一个力学过程,故亟需发展基于岩层破断力学机理的移动理论模型。首先简要回顾了国内外岩层移动理论模型,然后重点介绍了本团队近年来在岩层整体移动理论模型方面的研究进展。基于不同层位岩层的破断形态的力学分析和相似模拟试验结果,提出了采动覆岩整体移动“类双曲线”模型,其顶点大约位于上覆岩层主关键层的层位。进而建立了岩层移动内外“类双曲线”整体模型,给出了采动覆岩内外整体移动表达式及物理意义参数体系。针对不同覆岩和煤层赋存条件,分析了岩层整体移动“类双曲线”模型的演化规律。在此基础上,进一步将二维“类双曲线”拓展到三维“类双曲面”模型,建立了采动覆岩全空间“类双曲面”立体移动模型,该模型包含“类单叶”和“类双叶”双曲面。该理论模型是在我国很多前辈及学者的研究基础上,从系统科学的角度考虑岩层的整体移动规律,初步形成了采动覆岩整体移动“类双曲线(面)”理论模型框架,希望能为我国煤炭科学开采提供理论指导。

基于BEPS模型的云南省碳源/汇时空特征及其适用性分析

净初级生产力(NPP)和净生态系统生产力(NEP)是估算陆地生态系统碳源/汇的重要指标,云南为我国碳汇的主要区域之一,开展云南NPP和NEP时空变化特征分析对科学评估陆地生态系统碳源/汇功能,以及开展碳排放交易具有重要意义。基于BEPS模型1981-2019年NPP和NEP产品,采用线性趋势分析、文献对比等方法,研究云南NPP和NEP时空变化特征及其在云南的适用性。结果表明:(1)1981-1999年云南NPP和NEP呈水平波动,2000年后云南NPP和NEP呈明显波动上升趋势,2000-2019年云南NPP高值区域主要分布在西部和南部,而NEP高值区则主要分布在东部和西部局部地区;(2)2000-2019年云南NPP和NEP除西北部部分地区为下降趋势外,其余大部地区为上升趋势;(3)云南NPP峰值出现在7、8月,谷值出现在2月,NEP峰值出现月份与NPP基本相同,但谷值出现月份较NPP滞后1-3个月,6-10月是云南碳汇的主要月份;(4)BEPS模型估算的NPP与目前广泛应用的CASA和遥感模型结果较为一致,时空变化特征与云南生态恢复措施和气候特征吻合,其估算的NEP与陆地生物圈模型(IBIS)模型和中国通量观测研究联盟(ChinaFLUX)碳水通量观测数据较为接近,时空变化大部地区与云南生态恢复措施和气候特征基本吻合,表明BEPS模型在云南具有较好的适用性。

基于PLUS模型的2030年滹沱河流域山区段生态承载力时空格局多情景预测

为探讨滹沱河流域山区段当前及未来不同发展情景下生态承载力的时空变化,应用植被净初级生产力改进的生态足迹模型测算分析了流域2015—2020年生态承载力的时空格局变化,并借助经过精度验证的PLUS模型对2030年区域自然发展、经济发展及生态保护三种发展情景下的生态承载力时空格局进行预测。结果表明:2015—2030年滹沱河流域山区段单位面积生态承载力整体格局变化不大,但内部空间分异明显,整体呈东南及西北区域单位面积生态承载力高,而东北、西南部区域单位面积生态承载力低的特点。2015—2020年区域生态承载力总量由1.0780×10^(6)bhm^(2)增加到1.0796×10^(6)bhm^(2),呈上升趋势;2030年自然发展和经济发展情景下区域生态承载力总量分别为1.0783×10^(6)、1.0782×10^(6)bhm^(2),与2020年相比呈下降趋势,草地向耕地的转移、林地向建设用地的转移是生态承载力下降的主要原因;2030年生态保护情景下生态承载力总量为1.0802×10^(6)bhm^(2),与2020年相比呈上升趋势,耕地向林地、草地转移是区域生态承载力增加的主要原因。各类用地的生态承载力总量由高到低依次为草地>耕地>林地>建设用地>水域,生态保护情景有益于林地、草地生态承载力总量的增加,经济发展情景有益于耕地和建设用地生态承载力总量的增加,水域生态承载力总量在各种发展情景下变化较小。生态保护情景更有利于未来生态承载力的增加,符合区域未来发展方向。严格控制草地向耕地的转变以及林地向建设用地的转变,继续实施退耕还林、还草生态工程,加强区域废弃矿山生态复垦的力度,将会提高区域未来生态承载力,实现区域生态安全及经济、社会、生态的可持续发展。

广西沃柑果实横径生长动态及模型构建

【目的】研究广西沃柑果实横径的生长动态并构建数学模型,为提升其品质和产量提供科学依据。【方法】以沃柑为材料,于稳果后,连续两年每月1日、15日通过“定园、定点、定果、定期”的方法测量并记录广西桂南、桂中、桂北15个果园的沃柑横径数据,直至采收期,研究沃柑横径的变化动态,考察年终横径与各生长节点,月度横径增加值与主要气象信息的相关性并建立数学模型。【结果】各个果园最终的横径差别较大,达到极显著差异水平,多个果园的横径有待提升;对比气象数据,选定2021—2022年度的沃柑横径数据为正常年份数据,翌年1月15日果实横径平均值为69.85 mm,最高的果园达75.33 mm,最小的61.55 mm;以80、75、70、65、60、55 mm为等级,构建桂南、桂北和桂中沃柑果实横径生长动态对照表、横径月度增加值对照表;分别建立年终沃柑横径数值与各生长节点,横径月度增加值与主要月度气象信息的数学模型,年终横径与7月15日呈显著正相关,与8月15日以后呈极显著正相关,至11月1日达到极显著的0.934 0;月度增加值与降雨、温度相关系数分别为显著的0.791 8和极显著的0.879 1。【结论】广西沃柑提质增产仍存在较大空间,可结合当期横径生长对照表、定期差值对照表,科学合理安排水肥药的灌溉来进一步加速果实膨大,从而提升效益。

超声训练模型在医学院校超声实训教学的应用

超声是一门对操作技巧要求很高的学科,实训课教学中需要学生进行反复的超声检查操作训练。仿真检查训练模型是临床医学教学中的良好教具,在超声实训教学中的应用丰富了课堂教学资源、扩展了实训内容,可满足典型病例训练的需求,为学生提供了积极安全的实践机会。把应用体模教学与传统教学方法、灵活多样的先进教学手段有机地结合起来,提高超声实训课的教学效果,提高学生的实际操作技能和诊断能力,培养具有很强实践动手能力的应用型医学人才。

中国数字贸易发展对产业结构升级的影响——基于空间杜宾模型的实证

在新一轮技术变革和产业变革浪潮下,数字贸易已成为中国经济增长的重要引擎,在实现产业优化升级、提高社会生产效率等方面发挥着不可替代的作用。文章基于2014—2020年中国省级面板数据,运用熵值法计算数字贸易发展和产业结构升级水平,并引入空间杜宾模型实证研究中国数字贸易发展对产业结构升级的影响。研究结果表明,中国数字贸易发展和产业结构升级存在显著的空间相关性,二者呈现“高高”集聚和“低低”集聚的空间特征;数字贸易发展对本地和邻近地区的产业结构升级均可以产生促进作用,并存在区域异质性。从直接效应来看,对中西部地区的促进作用强于东部地区;从空间溢出效应来看,东部地区对周边省份有更强的正向溢出效应。

数字融合背景下大学生数字素养培育:模型与路径

大学生数字素养培育是推进高等教育专业建设的必要举措,是助力高等教育数字化转型的重要议题。数字素养是包含知识、技能、特质、态度、伦理等要素的数字能力体系。该文从大学生群体出发,构建了数字素养陀螺模型,涵盖了多元知识、实践技能、个性特质、态度动机和道德伦理五个维度。基于此,立足于高等教育专业建设和数字化转型的背景,有针对性地提出大学生数字素养培育的路径:丰富数字资源供给,编制多元知识专业教材;强化数字培训力度,提升实践技能研习成效;加强个性特质培养,搭建虚实融合学习场景;重视数字意识培植,激活强化主体态度动机;拓展数字伦理边界,架构数字道德评价机制。

基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型

针对遥感图像道路分割边界模糊和遮挡难以区分的问题,提出了基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型。该模型在主干网络中引入MobileNetV3和高效通道注意力机制(ECA),减少了参数量并关注连续的道路特征信息。在解码过程中采用多级上采样,增强了编码器和解码器之间的紧密连接,全面保留了细节信息。同时,在ASPP模块中采用深度可分离膨胀卷积DS-ASPP,显著减少了参数量。实验结果表明,该模型在Massachusetts Roads数据集上的交并比达到了83.71%,准确率达到了93.71%,分割精度最优,模型参数量为55.57×10^(6),能够有效地避免边界模糊和遮挡导致的错漏检问题,在遥感道路分割中提高了精度和速度。

基于DEMATEL-ISM模型的地铁火灾疏散影响因素研究

为减少地铁火灾事故对人员及财产安全的威胁,提升地铁火灾疏散安全性,对地铁火灾疏散影响因素进行系统性研究。在构建地铁火灾疏散影响因素指标体系的基础上,将决策实验室分析法(DEMATEL)与解释结构模型(ISM)联合,用于研究各因素对地铁火灾疏散系统的重要程度,并对各因素间的逻辑结构进行梳理分析。结果表明,恐慌心理和火灾产物分别为影响地铁火灾疏散系统安全性的关键性直接因素和根本因素,24个地铁火灾疏散影响因素可划分为3层5阶的递阶结构。此研究有助于科学认识地铁火灾疏散系统,对提高实际疏散安全性具有参考价值。

大模型时代:电力视觉技术新起点

随着无人机、巡检机器人和远程监控系统在输电、变电、配电、安监等电力场景中的广泛应用,利用电力视觉技术完成对海量巡检图像的自动处理,能够进一步提升电力系统智能化运维水平,对我国源网荷储一体化进程的快速推进具有至关重要的作用。随着通用视觉大模型的兴起,电力视觉技术正处于从传统深度学习时代向大模型时代跨越的重要节点。该文首先综述了电力视觉技术和通用视觉大模型的最新研究进展,结合视觉大模型在多种公共场景的应用先例,探讨视觉大模型在电力视觉领域将面临的3重能力边界问题。从初步探索通用视觉大模型的潜力,到逐步构建电力视觉大模型的过程,提出4种模型应用范式以突破视觉大模型能力边界。最后分析了视觉大模型对电力视觉研究者的影响,并对大模型浪潮下电力视觉技术的发展方向进行了展望。

大数据与计算模型

当前,人工智能持续升温,大语言模型吸引了众多人士的关注,并在全球范围内掀起了一股热潮。人工智能的成功本质上不是大算力“出奇迹”,而是改变了计算模型。首先,肯定了数据对于人工智能的基础性作用,指出合成数据将是未来数据的主要来源。然后,回顾了计算模型的发展历程,重点介绍了神经网络模型与图灵模型的历史性竞争;指出了大模型的重要标志是机器涌现智能,强调大模型的本质是“压缩”;分析了大模型产生“幻觉”的原因。最后,呼吁科技界在智能化科研中要重视大科学模型。

老年肺癌患者胸腔镜下根治切除术后谵妄发生的列线图模型的建立与评价

目的:分析影响老年肺癌患者胸腔镜下根治切除术后发生谵妄的危险因素,基于上述影响因素构建个体化的列线图模型,并验证该列线图模型预测的准确性和临床有效性。方法:回顾性分析2016年01月01日至2021年01月01日我院行胸腔镜下肺癌根治切除术的老年肺癌患者临床资料,挑选符合入组的患者,以是否发生术后谵妄为结局变量,探讨患者相关临床指标、围手术期相关指标以及实验相关指标对术后是否发生谵妄的影响,采用单因素以及多因素logistics分析影响老年肺癌胸腔镜下切除术后发生谵妄的危险因素,利用R语言包构建列线图模型,并利用Bootstrap方法以及临床决策曲线验证该模型的准确性和临床决策的获益性。结果:最终纳入284例患者,284例患者中术后发生谵妄的患者为32例,发生比例为11.27%,通过多因素logistics分析显示导致术后谵妄发生的独立危险因素为:COPD病史,PO 2,BMI,ASA分级,术中单肺通气时间,术中丙泊酚用量以及术后地佐辛用量;ROC曲线验证列线图模型显示:构建的列线图个体化预测老年肺癌胸腔镜下切除术后发生谵妄能力较强,其中AUC=0.858,95%CI 0.71~0.92,随后采用Bootstrap方法重复抽样1000次验证列线图,发现校准曲线的平均绝对误差为0.016,说明校准曲线与理想曲线贴合良好;临床决策曲线显示,列线图模型预测老年肺癌胸腔镜下根治切除术后发生谵妄的发生阈值为0.06~0.87之间时该模型图的适用性最佳。结论:影响老年肺癌患者胸腔镜下根治切除术后发生谵妄的独立危险因素为:COPD病史,PO 2,BMI,ASA分级,术中单肺通气时间,术中丙泊酚用量以及术后地佐辛用量,基于上述危险因素构建的列线图模型对于老年肺癌胸腔镜下根治切除术后发生谵妄预测准确,且临床应用价值较高。

Prophet-LSTM组合模型在运输航空征候预测中的应用

为准确预测中国运输航空征候万时率,提出了一种将时间序列模型和神经网络模型组合的预测方法。首先,利用2008年1月—2020年12月的运输航空征候万时率数据建立Prophet模型,使用RStudio软件进行模型拟合,获取运输航空征候万时率的线性部分;其次,利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建模,获取运输航空征候万时率的非线性部分;最后,利用方差倒数法建立Prophet-LSTM组合模型,使用建立的组合模型对2021年1—12月运输航空征候万时率进行预测,将预测结果与实际值进行对比验证。结果表明,Prophet-LSTM组合模型的EMA、EMAP、ERMS分别为0.0973、16.1285%、0.1287。相较于已有的自回归移动平均(Auto Regression Integrated Moving Average,ARIMA)+反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)组合模型和GM(1,1)+ARIMA+LSTM组合模型,Prophet-LSTM组合模型的EMA、EMAP、ERMS分别减小了0.0259、10.4874百分点、0.0143和0.0128、2.0599百分点、0.0086,验证了Prophet-LSTM组合模型的预测精度更高,性能更优良。