CERN生物长期样地背景和植被分类特征本底数据集

中国生态系统研究网络(Chinese Ecosystem Research Network,CERN)生物长期样地背景和植被分类特征本底数据集是22个CERN自然生态系统生态站95个长期样地的本底数据的综合集成。基于对CERN生态站长期样地地理位置、建立时间、面积、样地代表性等背景信息的梳理,依据样地建立之初的植物群落调查数据,参照最新的中国植被分类系统,对每个样地植物群落所属的植被型组、植被型、植被亚型进行了明确划分,并依据每个样地的优势种名单,对样地植被所属群系和群丛进行了鉴定和命名。本数据集构建通过了多轮的专家审核-台站核查-专家复审-台站接受等过程,包含生态站代码、生态站名称、样地代码、样地名称、样地类别、样地代表性、地理位置、海拔高度、样地面积及形状、样地建立时间和设计使用年数、植被型组、植被型、植被亚型、群系、群丛、优势种等信息。本数据集可以为植物区系、植被资源分布、生物多样性保护等方面的研究提供基础数据支持。

两种从场地调查数据中分离土壤环境背景数据方法的比较

地块土壤环境背景值在我国土壤环境管理中具有重要作用,土壤环境背景含量数据可采用间接方法从土壤污染状况调查数据中分离获得。采用稳健正态概率Q-Q图法和标准阈值法两种间接方法,从研究案例数据和模拟数据中分离土壤环境背景数据,并对两种方法的有效性和适用性进行比较分析。案例地块土壤钴(Co)含量数据呈现双峰分布,来源于两个不同总体。模拟数据M_(1)和M_(2)来源于背景数据(B)和非背景数据(N_(1)或N_(2)),M_(1)由B和N_(1)组成,两者之间重叠较多,M_(2)由B和N_(2)组成,两者之间重叠较少。研究结果显示,对于案例地块数据,利用稳健正态Q-Q图法和标准阈值法分离出的土壤环境背景数据之间差异较小,且与采用背景参考区法获得的土壤环境背景数据具有相似的统计特征。对于模拟数据,采用标准阈值法和稳健Q-Q图法都可以有效地从模拟数据M_(1)和M_(2)中分离出背景数据,两种方法分离出的背景数据之间及其与B之间均没有显著差异,且模拟数据的不同重叠程度对分离背景数据的影响较小。但是由于采用标准阈值法分离出的背景数据与B更相近,且方法简单易操作,更适用于土壤环境背景数据的分离。该研究可为地块土壤环境背景数据的获取提供方法上的借鉴。

CERN农田站生物长期样地背景和耕作制度本底数据集

CERN农田站生物长期样地背景和耕作制度本底数据集是CERN农田生态系统的台站在长期样地建立之初的样地和种植制度本底数据的综合集成,包含15个农田站、5个荒漠农田复合站和1个沼泽农田复合站共21个生态站148个长期样地的本底信息、代表性农田类型和耕作制度的观测记录。数据集包含生态站代码、生态站名称、样地代码、样地名称、样地类别、样地代表性、地理位置、行政位置、海拔高度、样地面积及形状、样地建立时间和设计使用年数、作物名称与轮作体系、耕作制度、灌溉制度等字段。该数据集可以为作物资源分布和农业区划等方面的研究提供基础数据支持。

利用对数正态分布图解析徐州城市土壤中重金属元素来源和确定地球化学背景值

城市土壤指示了城市环境中重金属污染的状况。为了更好地评价人为因素对城市土壤的影响强度,确定城市土壤重金属元素的地球化学背景值是十分必要的。以徐州城市表层土壤中Pb、Cu、Zn、V、Se和Ti等重金属为例,利用对数正态分布图区分了不同元素的来源,其中Ti和V主要来自土壤母质的分化,而Pb、Cu、Zn和Se等的来源则比较复杂,表现为受人为因素作用强烈。这些结果与利用多元统计方法(如聚类分析和主成分分析)获得的结果一致。利用对数正态分布图获得了Pb、Cu、Zn、V、Se和Ti等元素的地球化学背景值。

面向实际储层的流体因子优选方法

本文提出了面向实际储层的流体因子优选方法,该法的实质同传统岩石物理交会分析、Dillon流体指示因子相同,都是利用测井曲线及测井解释成果曲线进行流体因子的优选,并将井点优选结果推广到全区。但传统岩石物理交会分析方法效率太低,面对数目庞大的流体因子,通过两两组合进行交会,不仅繁琐且工作量较大,盲目性太强。而Dillon方法需已知全区岩性分布范围,未考虑背景岩性的影响,对于多种流体类型共存的情况,并没有给出明确的流体指示系数计算方式。为此,本文在传统方法的基础上,结合统计理论,首先进行流体因子对不同流体储层与背景岩性的区分能力对比,然后再进行不同流体储层识别能力的对比,从而优选出不受背景岩性与流体类型数目影响的流体因子。文中方法较好地保留了Dillon流体指示系数的优点,在兼顾实际测井资料的误差以及数据叠置等问题的同时,将背景岩性的影响纳入到识别能力评价标准中,且能够适合多种流体类型共存的情况。本文方法可在全区岩性分布未知的情况下,开展流体识别工作。

民族艺术的乡土情结及当代际遇

作为本民族生命体验与心中祈愿的表达的各少数民族艺术,无不自然而然深深切切地从本原意义上相系着自己的“乡土”,以至形成独具内涵的“乡土情结”。对于表现当代生活的民族艺术而言,其“乡土情结”则有新的内涵,新的美学机缘。这意味着,从人们的精神期待看,当代城市化的挑战,不但不会远离民族艺术的乡土情结、乡土内涵,反而会使之更加彰显。

遥感蚀变信息检测中背景与干扰问题研究

在不同自然景观区的遥感蚀变信息检测中,背景与干扰是2个复杂而又容易混淆的研究对象。本文结合光谱混合模型理论与随机变量概率分布相关理论,深入分析了遥感数据的光谱空间几何结构特征(重点剖析二维散点图),系统研究了背景与干扰的关系、复杂度以及干扰地物类型的划分等问题。这些问题的探讨为遥感蚀变信息检测的最佳方案设计和蚀变信息潜在性评价与准确提取提供了技术思路。

后现代主义小说的“平面化”审美特征解析

“平面化”主要指:人物平面化,情节、结构平面化,背景平面化,主题平面化。“平面化”是后现代主义文学的主要审美特征之一,这一审美特征突出地表现在后现代主义小说创作当中。

菲律宾宿务岛地区矿化蚀变图像识别与提取分析

文章通过遥感多波段数据的背景端元数M值的估计方法、回归偏度曲线分析和地物光谱反射特征来选择信息提取的特征波段;在综合分析的基础上,选择基于Crosta法的F因子与H因子分析方法,根据不同蚀变信息提取的波段选择,以自行开发的软件对律宾宿务岛地区遥感图像进行矿化蚀变信息检测与提取。提取结果表明,区内己知的矿床(点)和矿化蚀变带均在所提取的蚀变信息异常内。

战地玫瑰 别样盛开——评《永别了,武器》中的战争与爱情

美国作家海明威是一位极具悲剧创作意识的作家。在长篇小说《永别了,武器》中,海明威借助战争和爱情两条线索,谱写出一幕关于主人公亨利和凯瑟琳的在第一次世界大战中的爱情悲剧。本文从《永别了,武器》的创作背景、书名题目以及情节发展等方面展开分析,以探索战争和爱情这两条线索是如何共同作用来体现作者本人的创作意图的。

佛教文化对唐代叙事文学空间建构与情节塑造的影响

论述了佛教文化对唐代叙事文学空间建构与情节塑造的影响,主要体现在以下层面:故事的反复传抄赋予了小说新的生命力;僧侣叙事创作与改编开创了佛教文学的新风气;佛教的空间观念流入作品,并促进唐代空间书写日趋成熟与普及;佛教伦理、济度、救赎观念渗入小说的情节与结构,形成固定的书写模式。此外,佛教的习俗风尚、寺庙景观、艺术作品皆对唐代叙事文学的内容、场景建设发挥了积极作用。

论吴炳的《绿牡丹》传奇

吴炳,明末优秀剧作家,有"粲花五种曲"传世,其中《绿牡丹》在思想上反映了明末社会剧坛的主流思想。《绿牡丹》在艺术上有很高的成就,人物形象、情节结构、语言安排上都极其突出。

试论白先勇小说的戏剧化

白先勇一贯主张将写作题材与写作技巧的高度统一作为批评小说的重要标准,正是在这一前提下,他的一些小说创作呈现出强烈的戏剧化特征,而这既与他"将传统融入现代"的艺术追求相一致,又正是白先勇小说独特的魅力之所在。

当代叙事文本中时间词语的篇章功能--以《蛙》为例

叙事文本中,时间对把握情节发展和理清叙事脉络有重要作用。基于莫言小说《蛙》自建小型封闭语料库,以汉语篇章理论为框架,运用话语分析方法,分析时间词语在叙事文本中时间推进系统的形式和功能,旨在探索时间词语对构建语篇的作用。研究发现,时间词语为篇章引入新的参照时间,触发时间推进或回归;时间词语作状语位于句首时能标记情节节点,实现情节转换,而韵律独立的时间词语还能标记事件进程。另外,时间词语能直接引入插叙部分,衬托故事主线,完成前背景信息的切换。时间词语能构建时间框架并随着事件进展进行转换与解释。时间词语篇章功能研究有助于解释句法、语义和篇章的互动,也有助于系统建构篇章的时间组织机制和动态的时间系统。

污染环境罪之生态背景下的人本法益观

保护法益是刑法的重要任务,明确污染环境罪所保护的法益是规范适用刑罚的前提。人类中心主义法益观注重保护人身及财产利益,但与现行法律规定相悖;生态中心主义法益观给予生态环境独立的法益保护价值,但其漠视人本终极价值;人类-生态兼顾的法益观虽能统摄人类利益与生态利益,却未注重二者的内部关系。生态背景下的人本法益观既能统摄两种法益,亦可在“目的-手段”的架构下厘清人类法益重要性高、生态法益重要性低的内部关系,进而可将其视为酌定量刑情节,从而在同一法定刑幅度内,若行为入罪以侵害人类法益实现可从重处罚;以侵害生态法益实现可从轻处罚,视情节可多施以缓刑;以侵害两种法益实现应从重处罚,适当限制缓刑的适用。

基于DBpedia的动画情节规划

手机动画自动生成系统将中文短信作为输入,经过信息抽取、情节规划、定量计算和实时渲染之后,生成一段可以表现短信内容的动画。其中情节规划决定了动画对短信内容的表现方式,是动画系统的重要组成部分。当前动画系统情节规划模块仅仅基于动画课题组建立的动画本体库,实体及实体关系较少,能够进行的情节规划十分有限。为丰富情节规划可使用的语义信息,构建了DBpedia数据集与动画本体库之间的实体链接,并在情节规划过程中以DBpedia数据集作为背景知识,实现基于DBpedia的动画情节规划。实验表明,平均每条短信获取备选场景的数量提升了33%,获取短信相关模型的数量提升了37%,基于DBpedia的情节规划能够显著提高情节规划的多样性。

黄金分割与线性回归相结合的迭代方法及其应用

由于函数ｙ＝ｙ０＋Ａｅｘｐ（Ｂｘ）是非线性的，因此其中参数ｙ０，Ａ，Ｂ的拟合较线性回归要复杂得多，并且难以唯一确定，因为它们往往与所给的初始值有关。本文提出了黄金分割与线性回归相结合的迭代方法及其算法。该算法能确保参数的唯一确定，而与拟合时所给的初始值无关。通过对两个常见实例的计算已证明了这一点，并且表明该算法简单、快速而有效。

基于箱线图与全卷积网络的动态场景烟雾检测

烟雾具有透光性强、纹理模糊等特征,且易与云、雾等目标混淆,导致基于视频的单阶段烟雾检测网络识别准确率低且受环境干扰明显,难以满足实际现场的使用需求。针对上述问题,提出一种基于箱线图背景建模(Box Plot Background, BPB)与全卷积分类网络(Full Convulsion DNCNN,FCDN)的二阶段烟雾检测算法:一阶段使用箱线图统计方法剔除背景队列中的移动干扰目标,利用背景队列中的最大值与最小值建立能适应动态场景的背景模型,以减少一阶段动态背景误报和背景模型被污染带来的烟雾区域遗漏;二阶段使用卷积层替换全连接层,解决输入图像尺寸和形状的限制问题,提升火灾初期细长形烟雾的检出效率。试验显示,该算法在动态场景下的漏检率与误检率均明显降低,并显著提升了烟雾检测速度。