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期刊信息/Journal information
兰州大学学报（自然科学版）
兰州大学学报（自然科学版）

涂永强

双月刊

0455-2059

jns@lzu.edu.cn

0931-8912707

730000

兰州市东岗西路199号（兰州大学医学校区内）

兰州大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Lanzhou University（Natural Sciences）CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊为自然科学综合性学术刊物。反映该校理科师生的研究成果，刊登学术论文、试验报告、科研简报等，内容涉及数学、力学、物理、化学、生物科学和地球化学等诸学科。读者对象是理工科院校师生及有关科研人员。
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    基于WRF模拟的中国西北河谷城市夏季的大气边界层特征

    王鹏波刘永乐魏永鹏潘峰...
    569-576,585页
    查看更多>>摘要：为提高河谷地形气象场的模拟效果，利用第5代再分析资料(ERA5)和全球再分析资料(FNL)作为初始场，以天水市为研究对象，驱动中尺度天气预报模式比较对西北河谷城市边界层模拟的适用性，分析西北河谷城市夏季的大气边界层特征。结果表明，ERA5模拟的天水市主城区近地面温度、近地面风速、风向以及相对湿度与观测值的相关性更好，尤其是近地面风速和风向，分别比FNL模拟的结果提升25。4%和70。0%。天水市主城区的气象场空间分布呈明显的城市热岛效应和山谷风环流，相对开阔的麦积区城市热岛效应更强;白天发生的降水会弱化谷风环流和热岛效应，河谷内及周边风速均较小。天水市主城区夏季近地面温度与风速呈正相关，与相对湿度呈负相关，大气边界层高度呈现明显的日变化，大气层结稳定。

    第5代再分析资料河谷城市大气边界层中尺度天气预报模式

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    初始场水汽通量在一次登陆台风降水模拟中的作用

    万赏张飞民王澄海吴蔚...
    577-585页
    查看更多>>摘要：用三维变分同化方法，通过同化加密地面观测资料和X波段雷达观测资料，研究初始场陆地侧水汽通量对台风"狮子山"登陆期间降水模拟效果的影响。结果表明，同化加密地面资料能够明显改进初始场陆地侧大气边界层的热动力场，通过减弱海-陆热力对比及陆地向登陆台风的大气边界层东北的水汽通量，改善登陆台风外围雨带影响下的沿岸陆地-海洋两侧地区降水的模拟效果。X波段雷达资料通过增强初始场中雷达探测范围内的低层大气水汽通量改善登陆台风外围雨带降水的模拟效果。

    登陆台风水汽通量加密地面资料X波段雷达观测资料同化

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    库布齐沙漠光伏电站气象特征观测及降尘微量元素分布规律

    朱艳秋唐亮刘琪王胜利...
    586-592,598页
    查看更多>>摘要：2023年3月对位于库布齐沙漠中的光伏电站开展环境和气象综合观测实验，分析光伏面板降尘中微量元素含量，定量阐述光伏电站对当地气候环境的影响，阐明降尘微量元素的分布规律。结果表明，上午电站内空气温度高于电站外，下午相反。下层平均气温站内为4。43℃，比站外降低了0。82℃。电站内底层空气湿度明显高于高层，最大差异达10%以上，并显著高于站外底层。电站内风速显著低于电站外，站内底层风速较站外降低了59。8%。光伏电站内降尘量为1。70 g/m2，比站外低170。27 g/m2，光伏电站防风固沙效果显著。不同类型光伏面板上降尘量不同，固定可调型光伏面板上降尘量为0。45 g/m2，比追踪型光伏面板降尘量低0。6 g/m2。光伏电站内降尘中元素Fe含量最高，其次是Mn、Mo。光伏电站场地中央w(V)、w(Cr)、w(Zn)、w(Ni)、w(Cu)、w(Pb)和w(As)分别为1。67×10-7、1。19×10-7、1。70×10-7、1。70×10-8、6。90×10-8、2。20×10-8和5。00×10-9，显著低于电站边缘和沙漠边缘，光伏电站有助于降低有毒重金属元素的富集。

    光伏电站气象特征气候影响大气降尘微量元素

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    病原菌侵染下细胞外ATP对光系统Ⅱ光化学反应的调节作用

    曹璐璐金昱杉张悦婧王涵琦...
    593-598页
    查看更多>>摘要：以野生型Col-0和细胞外ATP(eATP)受体突变型dorn1-3拟南芥为实验材料，探究eATP在两种丁香假单胞菌(毒性Pst DC3000和非毒性PstavrB)侵染下的水平变化以及对其光化学反应的调节作用。结果表明，Pst DC3000和PstavrB侵染均导致拟南芥叶片中eATP水平、光适应下叶片的最大光化学量子产率(Fv′/Fm′)、光适应下PSⅡ实际光化学效率(Y(Ⅱ))、光合电子传递速率(ETR)降低而非调节性能量耗散的量子产额Y(NO)升高。Pst DC3000侵染下，dorn1-3拟南芥植株Fv′/Fm′、Y(Ⅱ)、ETR略低于野生型，Y(NO)略高于野生型，但均未达显著性差异;在PstavrB侵染下，dorn1-3拟南芥植株Fv′/Fm′、Y(Ⅱ)、ETR显著低于野生型植株，Y(NO)显著高于野生型。在病原菌侵染下，eATP受体的突变会增强病原菌对PSⅡ的抑制作用，且在非毒性病原菌侵染下该效应更为明显。在非毒性病原菌侵染对植物光化学反应影响的过程中eATP具有重要的调控作用。

    拟南芥丁香假单胞菌胞外ATP叶绿素荧光参数

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    模拟增温对大青山油松林凋落物分解动态的影响

    李昕桥吴昊梁蕾马秀枝...
    599-604页
    查看更多>>摘要：探究模拟气候变暖对大青山油松人工林凋落物分解的影响。采用开顶式增温室法和原位模拟分解袋法，设置对照和增温两个处理。结果显示经过生长季分解后，增温处理凋落物质量残留率平均损失了初始质量的21。1%，对照组平均损失了初始质量的13。7%;增温显著降低了凋落物氮残留率(以全氮计)，显著增加了凋落物磷残留率(以全磷计)，增温和对照处理凋落物氮残留率分别为80。05%和94。37%;磷残留率分别为104。33%和96。42%;与对照相比，增温处理下凋落物的c(C)/c(N)、c(C)/c(P)、c(木质素)/c(N)均存在显著差异;增温处理显著增加了林内凋落物的分解系数，增温和对照处理凋落物分解系数分别为0。019和0。011。增温在一定程度上加速了油松林凋落物的分解。

    模拟增温开顶式增温室法大青山油松人工林凋落物分解

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    基于深度学习方法对兰州市ρ(PM2.5)的模拟

    周恒左陈恒蕤落义明杨宏...
    605-613页
    查看更多>>摘要：为准确、快速地模拟ρ(PM2。5)，构建深度学习模型:深度神经网络(DNN)、长短期记忆递归神经网络(LSTM)、卷积神经网络，用兰州市气象站监测数据、大气污染物排放清单以及环境空气质量监测站点的常规污染物监测数据，对兰州市逐小时ρ(PM2。5)进行模拟。结果表明，年际尺度上，3种模型中DNN的效果最好，LSTM对实测值较大的数据模拟效果比其他模型更好。季节尺度上，划分不同季节进行模拟的效果优于使用全年数据的模拟效果。3种模型中表现最好的是LSTM模型，整体表现为春、夏、秋季的模拟效果较好，冬季模拟效果较差。

    深度学习ρ(PM2.5)排放清单气象因子

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    山西省乡村振兴旅游扶贫示范村空间分布特征及影响因素分析

    吴京盛奥勇员学锋汪雅...
    614-620,628页
    查看更多>>摘要：为完善乡村旅游规划，带动乡村发展，采用平均最近邻指数、Voronoi分析等方法分析山西省旅游扶贫示范村的空间分布特征;建立空间分布影响因子的评价模型及分类体系;使用地理探测器对空间分布影响因子进行判断;对6类旅游扶贫示范村进行聚类分析。结果表明，山西省旅游扶贫示范村呈聚集分布，空间分布不均匀;河网密度、景区辐射、高程、路网密度与政策导向是影响其空间分布的主导因素;各类旅游扶贫示范村空间分布差异显著，主要影响因子各异。

    乡村振兴旅游扶贫示范村空间分布特征地理探测器山西省

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    轻量级Transformer的双向交互近红外手指静脉图像识别

    陶志勇高亚静王萌林森...
    621-628页
    查看更多>>摘要：针对现有手指静脉识别算法速度慢、复杂度高以及Transformer架构在小数据集上效果不佳的问题，提出轻量级Transformer的双向交互识别方法。利用轻量级卷积神经网络与改进的Trans-former架构组成并行主干网络，用于近红外手指静脉图像的局部和全局特征提取;设计交互结构，在并行结构的基础上，以交互方式融合两条分支上不同尺度的特征。为最大程度地保留近红外图像的局部特征和全局表示，将两条分支提取的信息拼接融合，通过输出层得出识别结果。结果表明，该算法在多个数据集上的最高识别率可达99。77%，参数量仅1。33 MB。相较于其他指静脉算法，以及改进的Transformer架构，在保持高准确率的同时进一步降低了算法的复杂度。

    卷积神经网络指静脉识别近红外图像轻量级网络特征提取

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    面向缪子透射成像的BCD-NES算法

    金龙高金磊刘军涛刘志毅...
    629-636,644页
    查看更多>>摘要：针对大规模缪子透射成像场景，提出一种基于块坐标下降(BCD)的缪子透射成像模型。设计具有抗噪能力的牛顿误差累积(NES)算法对该模型进行求解，构建一种面向缪子透射成像的BCD-NES算法。该算法在求解缪子透射成像问题时能够避免对大规模优化问题的直接求解，显著降低计算复杂度和内存资源占用。仿真与实验结果表明，在有噪声和无噪声情形下，该算法均能有效实现对待测物体成像，还能避免实际应用中的异常体变形问题，弥补传统成像方法的不足。

    缪子透射成像块坐标下降牛顿误差累积法

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    基于极限学习机的短期电力负荷在线预测

    杨凌彭文英杨思怡杜娟...
    637-644页
    查看更多>>摘要：为满足智能电网对电力负荷实时预测的需求，提出基于稀疏递归最小二乘法的极限学习机(SRLS-ELM)在线学习算法，用于短期电力负荷的在线预测。相比在线序列ELM，SRLS-ELM算法无需选择离线样本初始化网络输出权重，将网络学习的平方误差与输出权值的稀疏正则化项相结合，用l1-范数稀疏化网络隐藏层节点，用次梯度策略解决求解过程中代价函数无法处处可微的问题，以递归最小二乘的训练方法完成在线学习，根据估计误差自适应寻找最优正则化参数。仿真结果表明，基于SRLS-ELM的算法能有效简化网络结构，且与ELM、堆叠核ELM批量、在线序列ELM半在线以及精确在线支持向量机回归模型相比，对短期电力负荷在线预测时具有更高的预测精度和学习效率，且鲁棒性强。

    短期电力负荷预测极限学习机在线学习正则化

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