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期刊信息/Journal information
滁州学院学报
滁州学院学报

许志才

双月刊

1673-1794

czxyxb@126.com

0550-3510742

239000

安徽省滁州市丰乐大道1528号

滁州学院学报/Journal Journal of Chuzhou University
正式出版
收录年代

    基于土地利用的南京都市圈景观生态风险评估

    董元亮吴欣悦潘琤琤
    1-8页
    查看更多>>摘要：南京都市圈是国家批复同意的首个都市圈发展规划区域,评估其生态风险对于区域高质量发展具有一定意义.本研究利用1990年、2000年、2010年、2020年4期土地利用数据分析南京都市圈土地利用变化特征,结合生态风险指数和空间自相关分析方法,分析1990-2020年南京都市圈景观生态风险时空分异特征和空间相关性.结果表明:(1)1990-2020年南京都市圈建设用地增长迅速且规模较大,主要由耕地转化而来.(2)1990-2020年南京都市圈耕地斑块数量最多,分布趋于破碎化;建设用地由集中区域逐渐向外扩展,形成较大的团聚体,内部稳定性逐年增强.(3)南京都市圈生态风险等级主要为较低、中和较高,不同生态风险等级区域的空间分布差异显著;生态风险值在空间上呈正相关性,由长江、河流及湖泊等区域向四周逐渐降低,并在相邻地区表现出集聚效应.研究结果能够为区域生态安全管理及可持续发展提供参考,为长江经济带生态保护和城市健康发展提供技术支持.

    土地利用生态风险南京都市圈景观指数

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    基于长时间序列的皖北地区NDVI空间分布及季节变化研究

    钱兆孙汝甲林啸啸
    9-16,23页
    查看更多>>摘要：皖北地区作为重要的粮食基地,监测其在快速城市化背景下的植被动态变化对城市群的可持续发展有着重要意义.利用2000-2020年长时间序列的MODIS-NDVI数据,系统分析了 2000-2020年皖北地区全年及季节的植被空间分布及变化趋势.结果表明,皖北地区NDVI空间重心有着夏季-秋季-春季-冬季的变化轨迹,逐步向北偏移,南部植被相较于北部对季节更替具有更为敏感的响应;在时间序列分析上,NDVI的月均值有着显著的双峰特征,峰值分别出现在4月及7至8月,而低谷则集中于11月至次年1月;年度变化趋势上,69.9％像元的植被覆盖情况展现出改善的趋势,NDVI空间重心向东偏移1.4km;季节变化上,春季、秋季和冬季呈现显著增长的趋势,夏季变化不显著,淮南市与其他各市存在着较大的差异.研究结果可为皖北地区乃至更广泛区域的生态环境建设与管理提供建议,促进区域生态环境的可持续发展.

    NDVI植被覆盖皖北

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    基于RSEI的中小城市生态环境质量时空动态演变分析——以明光市为例

    陈叶霞王春徐燕郁林成...
    17-23页
    查看更多>>摘要：中小城市的迅速扩张导致日渐严重的生态环境问题,通过谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)建立遥感生态指数(Remote Sensing Environmental Index,RSEI),对明光市2013-2021年的生态环境质量时空变化进行评价,并探测其主要驱动因子.结果表明:近10年间,明光市RSEI值呈现上升-下降和总体下降的趋势,在空间上呈现出生态环境较好的区域向南部转移现象,生态质量优(或差)的区域聚集趋势逐渐加强,两级分化趋势愈加显著,有明显的空间分异性;整体生态环境质量状况为:恶化面积(41.63％)＞改善面积(33.24％)＞保持不变面积(25.12％);探测因子结果显示,明光市RSEI空间分异主要驱动因子为植被与降雨.

    生态环境质量谷歌地球引擎(GEE)遥感生态指数(RSEI)地理探测器明光市

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    分子动力学模拟中压强和局部压强的计算

    冯剑
    24-29页
    查看更多>>摘要：快速精确计算系统的压强在分子动力学模拟中是非常重要的.文章对具有势能限制和周期性边界条件的立方型模拟盒子的不同密度系统进行了分子动力学模拟.模拟结果表明压强计算存在较明显的涨落,而保持系统温度恒定等特定方法引入的随机力等将显著增大涨落,但对压强的统计平均值影响较小.将系统中多体作用的维里按作用粒子均分,在此基础上获得单粒子压强,可用于局部区域的压强计算.

    分子动力学模拟压强局部压强涨落

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    碳微球为模板制备LaSrFeNixMn1-xO6催化剂及其对甲烷催化性能的影响

    汪晓峰陈加灿胡宏郑建东...
    30-35页
    查看更多>>摘要：以微晶纤维素为碳源采用水热合成法制备碳微球模板,进一步制备LaSrFeNixMn1-xO6(x=0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0)催化剂.借助XRD、H2-TPR、SEM、BET和TG-DSC等手段对催化剂进行表征,通过固定床反应器对催化剂催化甲烷燃烧活性进行测试.结果表明:采用碳微球为模板掺杂不同比例Ni2+制备的催化剂,在经过400℃和650℃高温焙烧后,所有样品均形成稳定的双钙钛矿晶型.随着Ni2+掺杂量的增加,催化剂的比表面积先增大后减小,催化剂的活性与结构也不相同;LaSrFeNi0.6Mn0.4O6应用于甲烷催化燃烧的活性最好,其比表面积为30.4 m2·g-1,起燃温度T10％在385℃,完全转化温度T90％在425℃,反应活化能最小,为71.4 kJ.mol-1.

    双钙钛矿碳微球甲烷催化燃烧离子掺杂

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    不同小麦品种耐低温发芽特性的比较和种质筛选

    陆弢张雨曾令楠郑文寅...
    36-40页
    查看更多>>摘要：晚播冬小麦的发芽易受低温危害,严重影响了小麦生长群体和产量.筛选耐低温发芽的种质资源,通过育种手段培育耐低温发芽品种是减少小麦低温危害的有效途径.本试验选取48份小麦种质资源,在5℃条件下进行发芽试验以评价低温对小麦幼苗生长的影响.利用相对发芽指数、相对简化活力指数、相对发芽势、相对发芽率、相对根长、相对苗长、相对单株鲜重、相对根苗长度比等指标进行相关分析、主成分分析和聚类分析,以评价不同小麦品种发芽期耐低温特性的差异.结果显示,在低温下小麦各幼苗生长指标均显著下降,相对发芽势在品种间的变幅最大.主成分分析筛选出3个对耐低温萌发能力贡献较大的主成分,累积贡献率达到88.372％,聚类分析将供试材料耐低温特性分为三大类,其中周麦27、皖科421、皖麦52等18个品种不耐低温发芽,安农1589、天民198、济麦22等21个品种中耐低温,天益科6号、谷神28、青农6号等9个品种对萌发期低温具有较强的耐性,可作为耐低温发芽种质资源.

    小麦发芽低温敏感性主成分分析聚类分析

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    基于改进RFM模型和K-means算法的淘宝用户行为分析

    陈海燕张经纬
    41-45,57页
    查看更多>>摘要：大数据时代下,我国电子商务发展迅速,用户行为数据日益增多,利用海量数据对用户行为进行剖析,为精准营销提供决策依据,进而提高用户忠诚度、满意度和活跃度,成为电商平台关注的焦点.基于淘宝用户真实数据集,提出基于改进RFM模型和K-means算法的用户行为分析方法,为了更好地描述用户行为特征,创建"活跃度转化率"指标进行分析,实验结果表明,该方法能够有效地进行用户类别划分,划分结果符合"二八定律",能够协助电商平台完成精确化的客户关系管理.

    改进的RFM模型K-means算法用户行为分析

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    基于GBS-YOLO的轻量级烟焰检测方法

    黄旭罗子健
    46-51页
    查看更多>>摘要：文章针对车载智能消防炮上基于图像的烟焰检测算法检测平均精度低、烟焰漏检和误检率高的问题,提出一种烟焰检测算法GBS-YOLO(以Ghost-BiFusion-SIoU首字母命名).GBS-YOLO以YOLOV5s为基准模型,引入轻量级网络GhostNet、使用较复杂的多尺度特征融合网络BiFusion Neck、采用SIoU损失函数对基准模型进行改进.实验结果表明,GBS-YOLO在自定义数据集上的平均精度相较于原始模型提升了 2.2％,是YOLOV7-tiny提升精度的2倍;检测速度达到77fps,相较于基准模型提升了 6.9％.将模型部署到NVIDIA Jetson Orin平台上,有效实现了烟焰的检测能力,满足火灾救援场景的实际需求.

    烟焰检测轻量化YOLOV5

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    基于背景差分与目标检测的视频火焰检测算法

    李帅帅王涛
    52-57页
    查看更多>>摘要：针对目前基于深度学习的火焰检测任务中存在的识别准确率低、冗余计算较多的问题,提出一种基于ViBe与轻量级目标检测算法的火焰检测算法VYfire.首先,针对火焰的动态特征,通过引入自适应阈值的ViBe算法,提取完整的动态区域;其次,利用集成了轻量化模块FasterNet和加权双向特征金字塔网络BiFPN的YOLOv5s作为检测基准模型,对动态区域进行检测,实现火焰的精准框定.实验结果表明,改进后的检测模型较YOLOv5s平均检测精度提升了1.1％,参数量下降了 15.4％,浮点运算次数下降了 18.4％.并且VYfire在测试视频集上保持较高检测速度的同时达到了 95.57％的平均召回率和0.77％的平均误检率,能够满足火焰检测任务的实时性和精度要求.

    深度学习火焰检测ViBe

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    基于Stacking模型融合下的HPC抗压强度预测

    徐玲景楠石光郭治龙...
    58-63页
    查看更多>>摘要：为了实现高性能混凝土(HPC)抗压强度快速、准确地预测,基于58组HPC配合比数据,选取9个可解释特征作为模型输入变量,采用Stacking集成学习模型对HPC抗压强度进行预测,并与其他4种单一模型进行对比.结果表明:相较于传统的基模型,Stacking集成学习模型的误差值最小,相关系数最大,对HPC抗压强度预测的MAPE、MAE、RMSE、R2分别为11.40％、3.72、5.04、0.91,该模型对HPC抗压强度的预测具有更高的准确性.

    高性能混凝土抗压强度基模型Stacking

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