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供需耦合视角下合肥都市圈生态空间冲突诊断与协同策略
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作者 王秉义 叶琼 +2 位作者 闫梦茹 兰春 胡莎莎 《水土保持通报》 北大核心 2025年第4期360-371,共12页
[目的]诊断合肥都市圈生态空间冲突区域并提出协同策略,为区域生态保护和经济发展提供参考。[方法]通过形态学空间分析和最小阻力模型提取生态源地、生态廊道,构建生态安全格局;耦合供给适宜性和需求稀缺性,评价城镇空间、农业空间合理... [目的]诊断合肥都市圈生态空间冲突区域并提出协同策略,为区域生态保护和经济发展提供参考。[方法]通过形态学空间分析和最小阻力模型提取生态源地、生态廊道,构建生态安全格局;耦合供给适宜性和需求稀缺性,评价城镇空间、农业空间合理范围,识别非生态空间重点区域;采用叠置分析法,测算生态空间冲突指数。[结果]①合肥都市圈生态景观中部、南部连通性较好,北部细碎化严重,生态源地、廊道呈南多北少特征,核心生态源地集中在南部山地丘陵区。②非生态空间分布呈圈层式分异,中心区开发需求和适宜性高,边缘区较低,郊区表现为过渡性。③生态空间冲突区具有“中心高,边缘低”的异质性,高、较高冲突区(24.21%)集中分布于城郊过渡带,主要为生态敏感性与开发需求性冲突;中低冲突区(75.79%)位于生态本底良好、人类活动强度较低的缓冲区域。④生态空间冲突区宜建立“生态空间底线锁定—非生态空间弹性管控”协同机制,在保障核心生态功能的同时,建立有条件准入与动态适配策略,实现“金山银山”和“绿水青山”的有机衔接。[结论]都市圈生态空间冲突呈现核心区—边缘的梯度分异特征。生态空间、非生态空间协同配置及差异化治理是实现生态保护与高质量发展的主要路径。 展开更多
关键词 生态安全 国土空间冲突 都市圈 供需分析 协同策略
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基于多波长透射光谱的水体细菌微生物活性快速检测方法 被引量:1
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作者 胡玉霞 吴頠森 +6 位作者 张瑞祥 薛芙蓉 黄书龙 孙龙 李卫华 甘婷婷 赵南京 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第7期1857-1865,共9页
研究水体中细菌微生物活性,快速评估细菌在水体环境中的生长态势与繁殖能力,对于水资源科学管理以及公共卫生安全保障具有重要意义。传统细菌活性检测技术,如菌落计数法、染色观察法和分子生物学方法等,虽然有效,但操作流程繁琐,耗费时... 研究水体中细菌微生物活性,快速评估细菌在水体环境中的生长态势与繁殖能力,对于水资源科学管理以及公共卫生安全保障具有重要意义。传统细菌活性检测技术,如菌落计数法、染色观察法和分子生物学方法等,虽然有效,但操作流程繁琐,耗费时间与人力,难以满足实时在线检测的需要。针对传统细菌活性检测技术的弊端,提出了一种基于多波长透射光谱的细菌活性快速检测新方法。以水体常见大肠埃希氏菌(大肠杆菌)为研究对象,采用紫外-可见分光光度计测量其在190~800 nm波段范围内的透射光谱,并深入研究不同活菌比例下大肠杆菌透射光谱的特征及规律;通过系统分析不同波长下大肠杆菌透射光谱随活性变化的相关性和灵敏性,构建出双波长光密度比值与细菌活性之间关系模型,基于该模型计算出细菌活性,并对比分析了不同双波长比值法下细菌活性计算结果的准确性和稳定性。结果表明:(1)由于不同活性的细菌体内所含生物分子的含量存在差异,在230~300 nm波段范围内,活菌比例较高的细菌菌液具有更高的光密度;(2)通过分析230~300 nm波段范围内大肠杆菌透射光谱随活性变化的灵敏性和相关性,发现大肠杆菌活性和光密度值之间相关系数范围值为0.9592~0.9933,初步确定为细菌活性定量的最优波段;(3)选取230 nm作为测定波长,670 nm作为参比波长,构建了两波长光密度比值与细菌活性拟合曲线,其相关系数达到0.9462,活细菌比例检测范围为0%~100%;(4)基于该拟合曲线对3份具有不同活性的大肠杆菌菌液活性进行测定,与平板菌落计数法相比,最大相对误差为3.70%,平均相对误差为1.43%,准确性最优。本方法仅需测量230和670 nm处的光密度,检测时间在1秒钟以内,就能完成对细菌活性的快速准确检测。该研究成果为水体细菌微生物活性的快速检测与预警提供了新的技术思路,具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 光谱学 多波长透射光谱 细菌活性 双波长 MIE散射
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利用光谱数据和改进的XGBoost预测青豆的干物质含量
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作者 许志胜 陈冲 +2 位作者 李胜赵 朱婷婷 郭坤 《光电工程》 北大核心 2025年第9期175-187,共13页
针对传统干物质含量(DMC)检测方法效率低、破坏样本的问题,提出一种基于高光谱成像技术与机器学习的青豆DMC无损检测方法。通过改进主成分分析(PCA)算法,结合各主成分对DMC的解释力与累计方差贡献率共同筛选特征波段,并通过载荷系数定... 针对传统干物质含量(DMC)检测方法效率低、破坏样本的问题,提出一种基于高光谱成像技术与机器学习的青豆DMC无损检测方法。通过改进主成分分析(PCA)算法,结合各主成分对DMC的解释力与累计方差贡献率共同筛选特征波段,并通过载荷系数定位关键波段,实现高效的特征选择。以XGBoost模型为核心预测框架,引入随机搜索与KFold交叉验证优化超参数,并对预测值进行反标准化。研究提出的PCA-XGBoost-RK联合模型在不同批次的青豆样本中均表现出优异的预测性能,尤其在成熟初期阶段(决定系数R^(2)为0.94,均方根误差为0.20,相对百分比差异为3.58),显著优于传统检测方法。模型通过可视化直接呈现预测结果,进一步增强数据的可解释性。实验结果表明,高光谱与机器学习方法在青豆品质检测中具有巨大的应用潜力,优化后的PCA与改进的XGBoost在降维与建模中表现突出。 展开更多
关键词 高光谱成像 特征选择 随机搜索 XGboost
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基于透射光谱的水体混合细菌快速识别方法
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作者 胡玉霞 薛芙蓉 +4 位作者 张瑞祥 胡昊 黄文鑫 孙龙 胡敦 《光子学报》 2025年第7期152-165,共14页
针对水体混合细菌难以识别的问题,提出一种多波长透射光谱和粒子群优化-支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine, PSO-SVM)相结合,对水体混合细菌进行快速识别的方法。首先,制备单种细菌、两种细菌混合和三种... 针对水体混合细菌难以识别的问题,提出一种多波长透射光谱和粒子群优化-支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine, PSO-SVM)相结合,对水体混合细菌进行快速识别的方法。首先,制备单种细菌、两种细菌混合和三种细菌混合菌液;然后,测量上述细菌菌液的多波长透射光谱特征,分析不同种类细菌光谱特征;最后,分别结合支持向量机、网格搜索优化-支持向量机和PSO-SVM建立鉴别模型,通过直接和逐层两种识别策略,实现细菌种类快速识别。结果表明:采用PSO-SVM模型的逐层识别方法准确性和鲁棒性最优,其第一层、第二层识别准确率分别达到96.97%、97.66%,F1分数分别为96.95%、97.68%。该研究表明多波长透射光谱结合PSO-SVM模型的逐层识别方法,可以提高模型识别准确性,为水体混合细菌微生物的快速检测和识别提供新思路。 展开更多
关键词 多波长透射光谱 混合细菌 逐层识别方法 粒子群优化算法 支持向量机
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