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有害蓝藻释放微囊藻毒素（MCs），严重威胁饮用水源地用水安全.为了解巢湖MCs污染状况及其异构体组成对水质的影响，于2012年夏季（8月）和秋季（11月），2013年冬季（2月）和春季（5月）进行采样分析，研究了巢湖水体中胞内微囊藻毒素（IMCs）和胞外微囊藻毒素（EMCs）异构体的时空分布及其与环境因子的关系.结果发现，IMCs和EMCs的平均浓度变化范围分别为0.12~6.45 μg/L和0.69~1.92 μg/L.在3种常见的异构体中，MC-RR和MC-LR比例较高，MC-YR最低，MC-RR和MC-LR是巢湖水体中MCs的主要异构体类型.IMCs和EMCs的异构体浓度及其比例呈现不同的时空分布特征.微囊藻生物量、水温、总磷浓度是影响IMCs和EMCs异构体浓度及其组成变化的关键环境因子.本研究表明巢湖富营养化严重的西湖区夏季能合成更多的MC-RR异构体，而秋、冬季节偏向于释放生理毒性更强的MC-LR异构体.了解MCs异构体组成变化及其关键影响因素，有助于预测预警水体MCs污染状况和评估饮用水源地MCs风险. 相似文献
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从网络文本中抽取地理实体间空间关系和语义关系要求高时效性和强鲁棒性。本文提出一种开放式地理实体关系的自动抽取方法,通过bootstrapping技术统计词语的词性、位置和距离特征来计算语境中词语权值,据此确定描述地理实体关系的关键词,最终组织成结构化实例,并使用百度百科和Stanford CoreNLP开展了试验。研究结果表明,本文方法能自动挖掘自然语言的部分词法特征,无须领域专家知识和大规模标注语料,适用于未知关系类型的信息抽取任务;较之经典的Frequency、TFIDF和PPMI频率统计方法,精度和召回率分别提升约5%和23%。 相似文献
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蕴含地理事件微博客消息的自动识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
微博客文本蕴含类型丰富的地理事件信息,能够弥补传统定点监测手段的不足,提高事件应急响应质量。然而,由于大规模标注语料的普遍匮乏,无法利用监督学习过程识别蕴含地理事件信息的微博客文本。为此,本文提出一种蕴含地理事件微博客消息的自动识别方法,通过快速获取的语料资源增强识别效果。该方法利用主题模型具有提取文档中主题集合的优势,通过主题过滤候选语料文本,实现地理事件语料的自动提取。同时,将分布式表达词向量模型引入事件相关性计算过程,借助词向量隐含的语义信息丰富微博客短文本的上下文内容,进一步增强事件消息的识别效果。通过以新浪微博为数据源开展的实验分析表明,本文提出的蕴含地理事件信息微博客消息识别方法,识别来自事件微博话题的消息文本的F-1值可达到71.41%,比经典的基于SVM模型的监督学习方法提高了10.79%。在模拟真实微博环境的500万微博客数据集上的识别准确率达到60%。 相似文献
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旅行商路径优化问题是经典的网络分析问题之一。由于旅行商问题具有NP Hard特性,主要通过智能优化方法或启发式算法来获得近似最优解。然而,单一智能优化方法存在运算量过大、参数选择苛刻,对初值依赖性强等缺陷,很难快速实现全局优化。结合多种优化机制和邻域搜索结构设计混合启发式算法可在一定程度上解决这一问题。本文结合遗传算法的全局寻优能力和禁忌搜索的记忆功能,设计实现了一种基于分散集中策略的禁忌遗传算法,即采用遗传变异算子作为分散策略构造邻域,开辟新的搜索空间,有效提升获得全局最优解的概率;将禁忌搜索作为集中策略进行局部寻优,避免迂回探测,充分体现禁忌搜索较强的“爬山”能力,并通过实际交通网络和不同规模的节点集合,从求解精度、稳定性和效率三个方面对算法进行了评价。结果表明,本文提出的交通网络旅行商路径优化的禁忌遗传算法平均求解精度比禁忌搜索算法提高了9%,略优于ArcGIS;当与ArcGIS求解的TSP路径长度差异在1%以内时,禁忌搜索算法已经难以获得对应精度的TSP路径,而禁忌遗传算法效率比遗传算法提高了50%。且禁忌遗传算法具有很好的并行化潜力。 相似文献
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以西部地区12个省份为研究对象,从人口韧性、经济韧性、社会韧性、资源韧性和环境韧性5个维度出发构建乡村韧性评价指标体系,综合运用熵值法、核密度估计、全局空间自相关指数和地理探测器探究2000—2020年西部地区乡村韧性的时空演变特征及其驱动因子。结果表明：(1)2000—2020年西部地区乡村韧性呈波动提升态势,但整体水平仍较低。(2)乡村韧性空间差异显著,且空间集聚效应不断增强,其中西藏和青海一直为低度韧性,新疆、贵州和内蒙古等省份主要为中度韧性和较高韧性,2020年广西和重庆为高度韧性。(3)乡村韧性发展受到经济驱动力、政府调控驱动力、信息驱动力和人口驱动力等多因子相互作用、共同驱动。 相似文献
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不同粒径大小浮游藻类的养分吸收速率、沉降特性和能流方向等都不相同,浮游藻类生物量的粒级组成变化对湖泊生态系统的结构与功能具有重要影响.为了解通江湖泊浮游藻类粒级组成演替规律及其驱动机制,于2018年9月2019年9月对东洞庭湖进行了年度采样调查,研究了不同粒级浮游藻类的时空分布特征及其与环境因子的关系.结果表明:东洞庭湖浮游藻类叶绿素a总浓度呈现显著的时空分布差异;季节上表现为夏季(22.43μg/L)秋季(16.95μg/L)春季(11.69μg/L)冬季(3.28μg/L),空间上表现为北部湖区(26.12μg/L)南部湖区(15.81μg/L)东部行洪道(5.88μg/L).纳微型藻(3～20μm)是东洞庭湖浮游藻类生物量的主要贡献者,其在冬季优势度最高,为68.0%;春季开始,超微型藻(0～3μm)的贡献量逐渐增加,到夏季达到最高值,为42.1%;粒径最大的微型藻(20μm)占比最低,全年平均占比16.2%. RDA限制性排序结果表明,不同粒级浮游藻类对环境因子的响应趋势相同,但适应能力不同;温度、水位、营养盐和pH等是影响东洞庭湖浮游藻类粒级结构的重要因素. 相似文献
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