基于MSPA和MCR模型的湖南省生态网络构建

来源 :湖南师范大学自然科学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:undercall
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
构建区域生态网络对提升区域生态安全、促进区域能量流通具有十分重要的意义.生态廊道作为生态网络的主体,对生态风景道的构建、选线具有指导作用.以湖南省作为主要研究区域,采用MSPA方法识别生态源地,并采用可能连通性指数、斑块重要性指数等景观指标区分生态源地的重要程度,之后采用MCR模型生成潜在生态廊道,构建生态网络,以重力模型为基础筛选重要生态廊道,并提出生态网络优化的相关策略.结果表明:(1)由MSPA识别的核心区面积为47976 km2,较为分散,破碎化程度高.主要分布在湖南省中西部、湘南地区以及湖南省东部,而北部地区、中部地区的斑块数量较为稀少.(2)基于MCR模型形成的潜在生态廊道呈网状分布,重要生态廊道多呈线状、环状相连,构成湖南省东部和西部的生态屏障.(3)生态网络由50个生态源地、53条重要生态廊道、1172条潜在生态廊道及293个脚踏石构成.部分生态源地之间距离过远,连通性较差,因此建议优先考虑对踏脚石及重要生态廊道的建设.研究结果可为湖南省的生态安全格局及生态风景道的构建提供科学参考.
其他文献
以我国西南地区172个山岳型A级旅游景区为研究对象,运用GIS空间分析、地理探测器等方法,考察其空间分布格局,探讨空间分布的影响因素.研究表明:(1)西南地区山岳型景区空间分布总体上呈现由东北向西南递减的梯形变化特征,存在典型的集聚型分布特征;(2)西南地区山岳型景区形成了“江津-綦江-巴南”、“成都-雅安”、“宜宾”、“南充-广安”、“贵阳-黔南”五大聚集核;(3)山岳型景区在州市范围分布集中度一般,同时具有显著的空间自相关性,其中高等级景区主要分布于四川省“雅安-成都”区域、重庆市“南川-武隆”地区、
窃电行为是导致电力企业电能与经济效益损失的重要原因.提出了一种基于t-LeNet(Time-Series Specific Version of LeNet Model)与时间序列分类(Time Series Classification,TSC)的窃电行为检测方法:首先,获取用户用电量时序数据,使用降采样方法生成训练集;然后,使用t-LeNet神经网络训练并预测得到分类结果,判断用户是否存在窃电行为.使用国家电网真实用户的用电量数据集进行了实验验证.实验结果表明,所提方法相较于基于Time-CNN(Ti
为了进一步优化城市餐饮格局,加强老字号品牌的保护与传承,针对长沙城区的餐饮老字号,采用核密度分析、标准差椭圆、最近邻指数等方法,借助ArcGIS软件,从认定等级、距今年份的视角进行了系统分析.研究结果显示:长沙城区餐饮老字号总体呈现中心聚集、外围分散的非均衡分布格局.受历史文化、商业繁华度、交通通达度、人口分布及旅游活动等诸多因素的共同影响,长沙形成了当前的餐饮老字号空间格局.
针对现有施工场所下工人安全帽佩戴检测模型推理耗时长、对硬件要求高,且复杂多变环境下的训练数据集单一、数量少导致模型鲁棒性较差等问题,提出了一种轻量化的安全帽佩戴检测模型YOLO-S.首先,针对数据集类别不平衡问题,设计混合场景数据增强方法,使类别均衡化,提高模型在复杂施工环境下的鲁棒性;将原始YOLOv5s主干网络更改为MobileNetV2,降低了网络计算复杂度.其次,对模型进行压缩,通过在BN
对电力系统客户的精确分类可为客户提供良好的差异化管理和个性化服务.针对客户分类问题,提出了一种基于均衡优化与极限学习机的分类方法.该方法中提出了一种自适应竞争机制来平衡均衡优化的全局探索与局部挖掘能力,从而有效提升了均衡优化搜索最优解的性能.之后,将提出的均衡优化集成极限学习机对电力系统的客户进行分类.通过真实数据集上的实验表明,在不同的分类指标下,所提出的均衡优化集成极限学习机都具有良好的预测效果,可为电力系统客户管理与服务提供有效的技术手段.
以4-氯-7-硝基苯并呋咱(NBD-Cl)为原料,设计、合成了3种荧光化合物(NBD-N、NBD-NH、NBD-NH2),通过质谱、核磁共振对其结构进行了表征.研究表明:这3种化合物在pH 7.0~12.0范围内对水溶液的酸碱度具有可逆的荧光识别响应.同时,其他常见离子的共存并不影响3种化合物对pH的荧光识别.因此,这3种化合物可作为碱性pH荧光探针.
基于POI数据,以长沙市为研究对象,通过从百度地图爬取的旅游景点POI数据,采用平均最近邻指数、核密度估计及标准差椭圆等方法来分析长沙市旅游景点的空间格局特征.在此基础上,进一步从旅游景点空间分异的视角,探讨长沙市旅游景点分布模式及集聚特征.分析结果表明:(1)长沙市旅游景点的空间分布整体上表现为集聚型,形成了整体集聚、多中心发展、块状分散的空间格局;(2)从不同景点类型看,其空间分布特征各异,在空间分布形态上主要表现为“单核心”,“双核心”和“多核心”等不同类型;(3)从不同类型景点均衡度与集聚性看,寺
Nisin是一种由乳酸链球菌产生的细菌素,因其对李斯特氏菌、梭状芽胞杆菌、葡萄球菌等有抗菌作用且对人安全,已被美国食品药品监管局(Food Drug Administration,FDA)批准用作食品添加剂.然而野生型乳酸链球菌Nisin产量低,生产成本高,是限制其推广应用的重要因素.近年来,通过对Nisin生产菌株的基因改造和发酵工艺优化,其产量得到了显著提高,但仍无法满足人们对Nisin日益增长的需要.本文综述了Nisin的生物合成途径、近几年改造乳酸链球菌生产Nisin取得的成果和面临的问题.
将深度学习与声谱图相结合,提出了一种新型的风级识别方法——“听声识风”.在实验室条件下模拟1~4级风并记录对应风声音频.通过傅里叶变换等方法将风声音频转换成声谱图,共得到2608幅二维声谱图像用作数据集.将声谱图数据集导入深度卷积神经网络GoogLeNet中进行风力等级识别,测试准确率达到了99.6%.为了进一步证明实验结果的可靠性,将声谱图数据集分别导入ResNet18、ShuffleNet中进行训练,均获得了99.2%的测试准确率,结果表明该方法可以有效地进行风级识别.“听声识风”研究首次通过深度学习
以广东韶关大宝山矿山废水污染的农田为研究对象,利用超纯水和甲苯/甲醇提取的溶解性有机质(DOM)的三维荧光光谱平行因子分析(EEM-PARAFAC)技术,追踪荔枝树枝生物炭1年内在土壤层0~100 cm深度范围的迁移行为及其协同重金属镉(Cd)的纵向迁移性质.结果表明:生物炭增加了0~60 cm深土壤层溶解性有机碳(DOC)的质量分数,增加了表层土壤的pH,对深层土壤pH无明显影响;EEM-PARAFAC解析得到3个DOM组分(1个类蛋白和2个类腐殖质组分),生物炭的添加增大了0~60 cm深土壤层类腐殖