基于生态系统演变机理的生态系统脆弱性、适应性与突变理论

来源 :应用生态学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:a490093469
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
随着气候变化影响广度与深度的增加,生态系统脆弱性、适应性与突变理论逐渐被广泛应用到生态学研究领域中,探讨和评估各类生态系统对气候变化的敏感性、脆弱性和适应性,可谋求更好的方式来应对气候变化对区域生态系统带来的深远影响,服务于国家生态系统可持续管理及生态安全建设.虽然相关研究已获取许多进展,区分了气候敏感区和某些生态系统的潜在转折点,但是学界对这些概念尚存在多种的理解和阐释,这一定程度上影响了相关理论的进一步发展与应用.针对此,本文梳理了相关概念的发展历程,并从生态系统生态学角度深入剖析了这些概念内涵,进一步提出了基于生态系统演变机理的生态系统脆弱性和适应性及突变理论框架和相应的计算方法,以期推动生态系统脆弱性、适应性与突变理论深入发展.
其他文献
燃料乙醇生产线具有信息化与智能化不足、管控成本较高、安全隐患监测困难等特点,如何实现生产线的全过程监测、管控与优化,是当前研究和践行燃料乙醇智能生产线面临的瓶颈问题.针对该问题,本文基于工业互联网,提出了数字孪生赋能的燃料乙醇生产线数字孪生模型,研究了其框架搭建以及建模方法,阐述了燃料乙醇生产线数字孪生模型的物联配置、数据传输与融合与数字孪生建模3项关键技术.最后,以国投生物燃料乙醇生产线为例,进行工业案例验证,验证了本文所提框架与方法的有效性和实用性.
针对中小型规模水下无线传感器网络中存在的节点能量消耗不均衡、网络生命周期较短的问题,提出一种基于强化学习(RL)与消息反馈机制的能量均衡路由算法,将水下路由问题建模成马尔可夫过程,采用Q-Learning方法并设计直接奖励函数对节点转发路径进行决策;引入节点转发适宜度规避转发过程中的疑似空洞节点;改进空节点数据包恢复方法.采用NS-3网络仿真模拟器,通过在不同规模下对传感器动态网络算法性能进行对比分析.仿真结果显示,该算法在中等规模动态水下传感器网络中保障较高路由效率与投递成功率的前提下有效均衡了网络节点
针对视网膜黄斑病变数据集缺失以及视网膜图像冗余度过大问题,建立了包含3种视网膜病变的视网膜黄斑疾病检测数据集,并提出了一种基于改进YOLOV5的视网膜病变检测模型.该模型在特征提取网络中引入了改进的注意力机制模块,突出病变区域,降低视网膜图像中大量背景的影响.其次,改进加强特征提取网络,加权融合具有大量细节信息的浅层特征,增强网络对视网膜病变的定位能力.实验结果表明,本文模型具有良好的视网膜病变检测效果,检测精度达97.3%.