In this paper, we apply the recursive genetic programming (RGP) approach to the cognition of a system, and then proceed to the detecting procedure for structural changes in the system whose components are of long memo...In this paper, we apply the recursive genetic programming (RGP) approach to the cognition of a system, and then proceed to the detecting procedure for structural changes in the system whose components are of long memory. This approach is adaptive and model-free, which can simulate the individual activities of the system's participants, therefore, it has strong ability to recognize the operating mechanism of the system. Based on the previous cognition about the system, a testing statistic is developed for the detection of structural changes in the system. Furthermore, an example is presented to illustrate the validity and practical value of the proposed.展开更多
As the web-server based business is rapidly developed and popularized, how to evaluate and improve the reliability of web-servers has been extremely important. Although a large num- ber of software reliability growth ...As the web-server based business is rapidly developed and popularized, how to evaluate and improve the reliability of web-servers has been extremely important. Although a large num- ber of software reliability growth models （SRGMs）, including those combined with multiple change-points （CPs）, have been available, these conventional SRGMs cannot be directly applied to web soft- ware reliability analysis because of the complex web operational profile. To characterize the web operational profile precisely, it should be realized that the workload of a web server is normally non-homogeneous and often observed with the pattern of random impulsive shocks. A web software reliability model with random im- pulsive shocks and its statistical analysis method are developed. In the proposed model, the web server workload is characterized by a geometric Brownian motion process. Based on a real data set from IIS server logs of ICRMS website （www.icrms.cn）, the proposed model is demonstrated to be powerful for estimating impulsive shocks and web software reliability.展开更多
在气候变化背景下,模拟土壤侵蚀的时空演变特征并探讨其与气候因子之间的响应,对于应对气候变化和防灾减灾具有重要意义。现有研究主要聚焦于气候变化、坡度及植被恢复等因素对黄土高原土壤侵蚀的影响,但较少同时考虑各驱动因子之间的...在气候变化背景下,模拟土壤侵蚀的时空演变特征并探讨其与气候因子之间的响应,对于应对气候变化和防灾减灾具有重要意义。现有研究主要聚焦于气候变化、坡度及植被恢复等因素对黄土高原土壤侵蚀的影响,但较少同时考虑各驱动因子之间的相互作用及其对土壤侵蚀的直接与间接影响。基于气象站点、土地利用/土地覆被和土壤质地等数据,采用Theil⁃Sen Median趋势和Mann⁃Kendal检验对气候因子的时空变化特征进行了分析,利用InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)模型模拟了1990年、2000年、2010年和2020年黄土高原土壤侵蚀的时空分布,并通过最优参数地理探测器和偏最小二乘结构方程模型在考虑自然因子和植被因子的基础上,重点对气候因子对土壤侵蚀的影响强度和路径进行分析。结果表明:气候因子时空变化具有阶段性和区域性,降水量在1990—2000年以-55.96 mm/10a的速率下降,而2000—2020年以53.99 mm/10a的速率上升;研究期内年降水量、降水强度指数、大雨日数、强降水量、平均气温和最低气温的增长率分别为26.15 mm/10a、0.26 mm d^(-1)10a^(-1)、0.56 d/10a、15.21 mm/10a、0.32℃/10a和0.40℃/10a。从空间上看,1990—2000年降水量减少区域为86.36%,而2000年以后增加区域达97.42%;2000—2020年,极端降水指标在整个研究区基本为增加;气温上升区域主要分布在东、西部,气候变化呈现明显的暖湿化趋势且降水的极端性增强。1990—2020年,黄土高原土壤侵蚀模数呈现先减少再增加趋势,2020年土壤侵蚀量为2.19亿t。最优参数地理探测器分析显示,坡度、降水和植被覆盖是土壤侵蚀的主要驱动因素,其中降水量对土壤侵蚀的解释力从1990年的0.11在2020年增至0.18。结合偏最小二乘结构方程模型分析结果,温度主要通过影响降水间接影响土壤侵蚀,降水和自然因子对土壤侵蚀有直接正贡献,而植被因子对土壤侵蚀有直接负贡献,但2020年比2010年降低0.02。因此,在气候暖湿化和降水极端化趋势下,其对土壤侵蚀的影响不可忽视,在未来的土壤侵蚀防控和可持续发展中,需将气候适应和区域发展相结合,以应对未来气候变化的挑战。展开更多
探究土地利用演变及其对碳储量的影响,对于减缓都市圈气候变化、促进绿色低碳发展具有重要意义。该研究在“双碳”目标背景下,结合兴趣点(point of interest,POI)数据并顾及斑块生成土地利用模拟模型(patch-generating land use simulat...探究土地利用演变及其对碳储量的影响,对于减缓都市圈气候变化、促进绿色低碳发展具有重要意义。该研究在“双碳”目标背景下,结合兴趣点(point of interest,POI)数据并顾及斑块生成土地利用模拟模型(patch-generating land use simulation model,PLUS)进行双约束转移矩阵优化,耦合生态系统服务与权衡的综合评估(integrated valuation of ecosystem services and trade-offs,InVEST)模型分析山东省济南都市圈2000—2020年土地利用演变规律及其对生态系统碳储量的影响,模拟预测了自然发展、城镇发展和生态保护3种情景下济南都市圈2030年和2060年土地利用变化并估算其生态系统碳储量,分析其碳储量重心迁移情况,并利用参数最优地理探测器探究碳储量空间分异驱动因素。结果表明:①2000—2020年,济南都市圈耕地、草地和未利用地面积持续减少,林地面积呈波动增加状态,水域、建设用地面积增长迅速;②2000—2020年,济南都市圈碳储量及土地利用空间格局相似,以黄河主脉为分界线,呈现“东南高,西北低”的分布特征,耕地类型碳储量为研究区碳储量的主要来源,占总碳储量的80%以上;③多情景模拟下的碳储量均有所降低,主要原因为高碳密度区域耕地转换为低碳密度区域建设用地,其中生态保护情景碳储量最高,2030年总碳储量为4226.86×10^(6) t,2060年总碳储量为3967.94×10^(6) t;④不同发展时期和情景下的济南都市圈碳储量重心均发生一定偏移,发展趋势受土地利用变化影响,重心地带一直处于济南市历城区,说明济南都市圈发展较为全面均衡;⑤各驱动因子对济南都市圈碳储量空间分布具有明显影响,其中人口密度对碳储量空间分异解释力最大,交互作用下各因子均呈现对碳储量解释力增强的结果。展开更多
草地变化一直是全球备受关注的问题之一,准确量化干旱区新疆草地的变化趋势及其对关键驱动因子的响应,对于生态脆弱区的新疆植被管理具有重要意义.研究采用2001-2020年生长季叶面积指数(leaf area index,LAI)数据作为草地监测指标,结合...草地变化一直是全球备受关注的问题之一,准确量化干旱区新疆草地的变化趋势及其对关键驱动因子的响应,对于生态脆弱区的新疆植被管理具有重要意义.研究采用2001-2020年生长季叶面积指数(leaf area index,LAI)数据作为草地监测指标,结合Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、变异系数、Hurst指数和结构方程模型等方法,分析了新疆草地的时空变化格局以及新疆草地对地形、气候和人类活动的响应关系.新疆草地LAI存在明显的空间分异性,2001-2020年多年平均LAI为0.37 m^(2)·m^(-2),呈现出北高南低、西高东低的分布特征.研究期间LAI呈现波动上升的趋势(年均增长率为0.004 a^(-1)),趋势分析表明约67.3%的地区发生改善,19.2%的地区发生退化,且退化地区主要分布在伊犁河和塔城地区周边.结构方程模型结果表明,地形、气候和畜牧因素对新疆草地LAI的空间分布有显著影响.从影响系数上看,降水和风速是影响LAI的主导因子,总路径系数分别达到了0.34和-0.32.地形通过与气候和牲畜数量多个路径综合影响LAI,最终产生不可忽视的积极影响.整体来看,降水和海拔综合表现为正向促进影响,而风速、温度和太阳辐射量表现为负影响.2001-2020年间新疆草地LAI变化波动较大,主要受到自然环境和人类活动因素的综合影响.研究结果可为新疆草地长时间合理规划与生态可持续发展提供理论支持.展开更多
文摘In this paper, we apply the recursive genetic programming (RGP) approach to the cognition of a system, and then proceed to the detecting procedure for structural changes in the system whose components are of long memory. This approach is adaptive and model-free, which can simulate the individual activities of the system's participants, therefore, it has strong ability to recognize the operating mechanism of the system. Based on the previous cognition about the system, a testing statistic is developed for the detection of structural changes in the system. Furthermore, an example is presented to illustrate the validity and practical value of the proposed.
基金supported by the International Technology Cooperation Project of Guizhou Province(QianKeHeWaiGZi[2012]7052)the National Scientific Research Project for Statistics(2012LZ054)
文摘As the web-server based business is rapidly developed and popularized, how to evaluate and improve the reliability of web-servers has been extremely important. Although a large num- ber of software reliability growth models （SRGMs）, including those combined with multiple change-points （CPs）, have been available, these conventional SRGMs cannot be directly applied to web soft- ware reliability analysis because of the complex web operational profile. To characterize the web operational profile precisely, it should be realized that the workload of a web server is normally non-homogeneous and often observed with the pattern of random impulsive shocks. A web software reliability model with random im- pulsive shocks and its statistical analysis method are developed. In the proposed model, the web server workload is characterized by a geometric Brownian motion process. Based on a real data set from IIS server logs of ICRMS website （www.icrms.cn）, the proposed model is demonstrated to be powerful for estimating impulsive shocks and web software reliability.
文摘在气候变化背景下,模拟土壤侵蚀的时空演变特征并探讨其与气候因子之间的响应,对于应对气候变化和防灾减灾具有重要意义。现有研究主要聚焦于气候变化、坡度及植被恢复等因素对黄土高原土壤侵蚀的影响,但较少同时考虑各驱动因子之间的相互作用及其对土壤侵蚀的直接与间接影响。基于气象站点、土地利用/土地覆被和土壤质地等数据,采用Theil⁃Sen Median趋势和Mann⁃Kendal检验对气候因子的时空变化特征进行了分析,利用InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)模型模拟了1990年、2000年、2010年和2020年黄土高原土壤侵蚀的时空分布,并通过最优参数地理探测器和偏最小二乘结构方程模型在考虑自然因子和植被因子的基础上,重点对气候因子对土壤侵蚀的影响强度和路径进行分析。结果表明:气候因子时空变化具有阶段性和区域性,降水量在1990—2000年以-55.96 mm/10a的速率下降,而2000—2020年以53.99 mm/10a的速率上升;研究期内年降水量、降水强度指数、大雨日数、强降水量、平均气温和最低气温的增长率分别为26.15 mm/10a、0.26 mm d^(-1)10a^(-1)、0.56 d/10a、15.21 mm/10a、0.32℃/10a和0.40℃/10a。从空间上看,1990—2000年降水量减少区域为86.36%,而2000年以后增加区域达97.42%;2000—2020年,极端降水指标在整个研究区基本为增加;气温上升区域主要分布在东、西部,气候变化呈现明显的暖湿化趋势且降水的极端性增强。1990—2020年,黄土高原土壤侵蚀模数呈现先减少再增加趋势,2020年土壤侵蚀量为2.19亿t。最优参数地理探测器分析显示,坡度、降水和植被覆盖是土壤侵蚀的主要驱动因素,其中降水量对土壤侵蚀的解释力从1990年的0.11在2020年增至0.18。结合偏最小二乘结构方程模型分析结果,温度主要通过影响降水间接影响土壤侵蚀,降水和自然因子对土壤侵蚀有直接正贡献,而植被因子对土壤侵蚀有直接负贡献,但2020年比2010年降低0.02。因此,在气候暖湿化和降水极端化趋势下,其对土壤侵蚀的影响不可忽视,在未来的土壤侵蚀防控和可持续发展中,需将气候适应和区域发展相结合,以应对未来气候变化的挑战。
文摘探究土地利用演变及其对碳储量的影响,对于减缓都市圈气候变化、促进绿色低碳发展具有重要意义。该研究在“双碳”目标背景下,结合兴趣点(point of interest,POI)数据并顾及斑块生成土地利用模拟模型(patch-generating land use simulation model,PLUS)进行双约束转移矩阵优化,耦合生态系统服务与权衡的综合评估(integrated valuation of ecosystem services and trade-offs,InVEST)模型分析山东省济南都市圈2000—2020年土地利用演变规律及其对生态系统碳储量的影响,模拟预测了自然发展、城镇发展和生态保护3种情景下济南都市圈2030年和2060年土地利用变化并估算其生态系统碳储量,分析其碳储量重心迁移情况,并利用参数最优地理探测器探究碳储量空间分异驱动因素。结果表明:①2000—2020年,济南都市圈耕地、草地和未利用地面积持续减少,林地面积呈波动增加状态,水域、建设用地面积增长迅速;②2000—2020年,济南都市圈碳储量及土地利用空间格局相似,以黄河主脉为分界线,呈现“东南高,西北低”的分布特征,耕地类型碳储量为研究区碳储量的主要来源,占总碳储量的80%以上;③多情景模拟下的碳储量均有所降低,主要原因为高碳密度区域耕地转换为低碳密度区域建设用地,其中生态保护情景碳储量最高,2030年总碳储量为4226.86×10^(6) t,2060年总碳储量为3967.94×10^(6) t;④不同发展时期和情景下的济南都市圈碳储量重心均发生一定偏移,发展趋势受土地利用变化影响,重心地带一直处于济南市历城区,说明济南都市圈发展较为全面均衡;⑤各驱动因子对济南都市圈碳储量空间分布具有明显影响,其中人口密度对碳储量空间分异解释力最大,交互作用下各因子均呈现对碳储量解释力增强的结果。
文摘草地变化一直是全球备受关注的问题之一,准确量化干旱区新疆草地的变化趋势及其对关键驱动因子的响应,对于生态脆弱区的新疆植被管理具有重要意义.研究采用2001-2020年生长季叶面积指数(leaf area index,LAI)数据作为草地监测指标,结合Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、变异系数、Hurst指数和结构方程模型等方法,分析了新疆草地的时空变化格局以及新疆草地对地形、气候和人类活动的响应关系.新疆草地LAI存在明显的空间分异性,2001-2020年多年平均LAI为0.37 m^(2)·m^(-2),呈现出北高南低、西高东低的分布特征.研究期间LAI呈现波动上升的趋势(年均增长率为0.004 a^(-1)),趋势分析表明约67.3%的地区发生改善,19.2%的地区发生退化,且退化地区主要分布在伊犁河和塔城地区周边.结构方程模型结果表明,地形、气候和畜牧因素对新疆草地LAI的空间分布有显著影响.从影响系数上看,降水和风速是影响LAI的主导因子,总路径系数分别达到了0.34和-0.32.地形通过与气候和牲畜数量多个路径综合影响LAI,最终产生不可忽视的积极影响.整体来看,降水和海拔综合表现为正向促进影响,而风速、温度和太阳辐射量表现为负影响.2001-2020年间新疆草地LAI变化波动较大,主要受到自然环境和人类活动因素的综合影响.研究结果可为新疆草地长时间合理规划与生态可持续发展提供理论支持.
