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摘要 ：
本发明提供了一种基于遥感反演的河流有机碳通量监测方法及系统，涉及河流生态系统碳通量监测技术领域，所述方法包括：通过遥感影像反演河流的有机碳浓度；对所述河流的断面流量进行实测；根据所述河流的有机碳浓度和所述河流的断面流量的实测结果计算所述河流的有机碳通量。本发明能够使河流碳通量计算过程周期短、耗费低、高效且满足大流域多点位的计算需求，进而能够科学、便捷、准确的对河流碳通量进行监测，可大范围及反演计算过去河流碳通量情况，解决传统人工现场采样及实验室检测分析带来的周期长、耗费高及适用范围小等问题。
引用：
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| GB/T 7714 | 王旭 , 崔有为 , 王永刚 . 一种基于遥感反演的河流有机碳通量监测方法及系统 : CN202310071589.3[P]. | 2023-02-07 . |
| MLA | 王旭 等. "一种基于遥感反演的河流有机碳通量监测方法及系统" : CN202310071589.3. | 2023-02-07 . |
| APA | 王旭 , 崔有为 , 王永刚 . 一种基于遥感反演的河流有机碳通量监测方法及系统 : CN202310071589.3. | 2023-02-07 . |
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摘要 ：
本发明公开一种双阶段时空注意力机制的污染源‑水质预测模型权重影响计算方法。首先获取过去一段时间的河流水质监测数据以及各污染源的排放数据，并对两类数据采用SG(Savitzky Golay)滤波平滑预处理。然后再使用Z‑score标准化方法对数据进行标准化处理。将多个时间序列数据按照预设的滑动窗口大小划分为多个子序列作为特征序列，输入基于双阶段时空注意力机制循环神经网络(Dual‑stage Spitial and Temporal Attention‑based Recurrent Neural Network, DSTA‑RNN)模型。在此基础上，建立污染源‑水质预测模型，最后从模型中获取学习到的各污染源各个时刻对水质的影响权重分布。
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| GB/T 7714 | 毕敬 , 曹广磊 , 乔俊飞 . 双阶段时空注意力机制的污染源-水质预测模型权重影响计算方法 : CN202210026708.9[P]. | 2022-01-11 . |
| MLA | 毕敬 等. "双阶段时空注意力机制的污染源-水质预测模型权重影响计算方法" : CN202210026708.9. | 2022-01-11 . |
| APA | 毕敬 , 曹广磊 , 乔俊飞 . 双阶段时空注意力机制的污染源-水质预测模型权重影响计算方法 : CN202210026708.9. | 2022-01-11 . |
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摘要 ：
一种天然水体中天然纳米颗粒的提取方法，属于环境科学领域。本发明选取河流岸边5m以上深度的含水层中的水土混合物作为天然纳米颗粒提取的环境样品，保证单位体积样品中可以提取出含有天然纳米颗粒的原液和天然纳米颗粒原液的实际工程可应用性。提取过程通过超声分离的纯物理手段来完成对天然纳米颗粒的提取，不添加化学分散剂，最大程度上保留了天然纳米颗粒的结构特点和吸附能力。本发明实现了天然水体中天然纳米颗粒的有效提取。
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| GB/T 7714 | 张永祥 , 徐慧蕾 . 一种天然水体中天然纳米颗粒的提取方法 : CN202210370665.6[P]. | 2022-04-11 . |
| MLA | 张永祥 等. "一种天然水体中天然纳米颗粒的提取方法" : CN202210370665.6. | 2022-04-11 . |
| APA | 张永祥 , 徐慧蕾 . 一种天然水体中天然纳米颗粒的提取方法 : CN202210370665.6. | 2022-04-11 . |
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摘要 ：
一种快速提高自然温度下厌氧氨氧化生物膜工艺稳定性的方法，属于污水处理领域。基于群体感应现象，外源添加活性污泥EPS和河流底泥EPS，利用EPS中AHLs对生物膜形成的调控，使得自然温度下ANAMMOX生物膜可以在短时间内快速提升生物附着量和疏水性，从而达到优化系统脱氮效能，维持工艺稳定性的目的。
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| GB/T 7714 | 李军 , 罗镕 , 张晶 et al. 一种快速提高自然温度下厌氧氨氧化生物膜工艺稳定性的方法 : CN202210019215.2[P]. | 2022-01-07 . |
| MLA | 李军 et al. "一种快速提高自然温度下厌氧氨氧化生物膜工艺稳定性的方法" : CN202210019215.2. | 2022-01-07 . |
| APA | 李军 , 罗镕 , 张晶 , 郑照明 , 赵白航 , 高鹏 et al. 一种快速提高自然温度下厌氧氨氧化生物膜工艺稳定性的方法 : CN202210019215.2. | 2022-01-07 . |
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摘要 ：
一种面向水环境管理平台的基于多要素分析的水污染溯源定位方法涉及大数据分析领域，自动实现水污染溯源定位，反馈可疑污染源头。该方法以平台管辖区域内可能的污染源信息，各水质监测站的水质指标，各河流地理信息和平台收到的投诉举报信息作为溯源定位算法的输入。该算法的输出为多个可疑污染源的分布情况和对应可疑程度的量化分数，目的是为水环境相关投诉举报事件的处理提供便捷。在多种类型的历史数据基础上，进行新举报事件的分析，并反过来丰富历史数据，使得分析结果具有更高的可信度。该方法与利用浓度扩散模型的溯源方法相比，具有外加检测设备量少，分析成本低的优点。
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| GB/T 7714 | 张会清 , 陈家旭 , 李伟康 . 一种面向水环境管理平台的基于多要素分析的水污染溯源定位方法 : CN202110114485.7[P]. | 2021-01-25 . |
| MLA | 张会清 et al. "一种面向水环境管理平台的基于多要素分析的水污染溯源定位方法" : CN202110114485.7. | 2021-01-25 . |
| APA | 张会清 , 陈家旭 , 李伟康 . 一种面向水环境管理平台的基于多要素分析的水污染溯源定位方法 : CN202110114485.7. | 2021-01-25 . |
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摘要 ：
本发明公开了一种基于自组织多通道深度学习网络的河流浊度监测方法，用于监测河流水质浊度。该网络由两个主要部分构成：首先，基于新设计的分形模块构建用于河流浊度监测的自组织多通道深度学习网络架构，每个分形模块由一个固定块和一个嵌套块组成，高阶分形模块中的嵌套块本质上是低阶分形模块。最后，本发明进一步引入一种基于集成诱导的多通道融合方法来改进所提出的基于自组织多通道深度学习网络的河流浊度监测方法，以增强网络性能和泛化能力。基于自组织多通道深度学习网络的河流浊度监测方法属于水环境保护领域和机器学习领域。
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| GB/T 7714 | 顾锞 , 刘红燕 , 乔俊飞 et al. 一种基于自组织多通道深度学习网络的河流浊度监测方法 : CN202110556918.4[P]. | 2021-05-21 . |
| MLA | 顾锞 et al. "一种基于自组织多通道深度学习网络的河流浊度监测方法" : CN202110556918.4. | 2021-05-21 . |
| APA | 顾锞 , 刘红燕 , 乔俊飞 , 谢双憶 . 一种基于自组织多通道深度学习网络的河流浊度监测方法 : CN202110556918.4. | 2021-05-21 . |
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摘要 ：
一种面向水环境管理平台的基于多要素分析的水污染溯源定位方法涉及大数据分析领域，自动实现水污染溯源定位，反馈可疑污染源头。该方法以平台管辖区域内可能的污染源信息，各水质监测站的水质指标，各河流地理信息和平台收到的投诉举报信息作为溯源定位算法的输入。该算法的输出为多个可疑污染源的分布情况和对应可疑程度的量化分数，目的是为水环境相关投诉举报事件的处理提供便捷。在多种类型的历史数据基础上，进行新举报事件的分析，并反过来丰富历史数据，使得分析结果具有更高的可信度。该方法与利用浓度扩散模型的溯源方法相比，具有外加检测设备量少，分析成本低的优点。
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| GB/T 7714 | 张会清 , 陈家旭 , 李伟康 . 一种面向水环境管理平台的基于多要素分析的水污染溯源定位方法 : CN202110114485.7[P]. | 2021-01-25 . |
| MLA | 张会清 et al. "一种面向水环境管理平台的基于多要素分析的水污染溯源定位方法" : CN202110114485.7. | 2021-01-25 . |
| APA | 张会清 , 陈家旭 , 李伟康 . 一种面向水环境管理平台的基于多要素分析的水污染溯源定位方法 : CN202110114485.7. | 2021-01-25 . |
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摘要 ：
本发明公开一种基于混合神经网络的河流总氮浓度预测方法。采用孤立森林和朗格拉日法对待预测河流的水质数据进行清洗；然后，将清洗后的待预测水质数据利用一维卷积残差神经网络提取非线性局部特征；然后，使用双向门控循环单元整合时间序列的前后时刻信息，在顶层使用全连接层获得最终的河流总氮浓度预测结果。最后利用评价指标作为模型优劣的评估参数。本发明根据实施例完成了一组实验，以将所提出的方法与传统的、单一的神经网络水质参数预测方法进行对比。实验结果表明，该水质参数预测模型在稳定性和泛化能力方面均有良好体现，有效地降低了预测误差。本方法首次将特征提取模块和双向循环预测模块实现了有机融合，并运用到水质预测领域。
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| GB/T 7714 | 闫健卓 , 刘佳雪 , 于涌川 . 一种基于混合神经网络的河流总氮浓度预测方法 : CN202110669073.X[P]. | 2021-06-17 . |
| MLA | 闫健卓 et al. "一种基于混合神经网络的河流总氮浓度预测方法" : CN202110669073.X. | 2021-06-17 . |
| APA | 闫健卓 , 刘佳雪 , 于涌川 . 一种基于混合神经网络的河流总氮浓度预测方法 : CN202110669073.X. | 2021-06-17 . |
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摘要 ：
本发明公开了一种考虑参数不确定性的二维水污染溯源方法，基于局部再收敛微分进化算法实现。针对二维水污染溯源过程中参数不确定性影响溯源精度这一问题，利用局部再收敛微分进化算法，仅将下游监测点所测浓度值、监测点位置与河流平均深度作为已知量，而在以往研究中常作为已知量的纵向流速、横向流速、纵向扩散系数、横向扩散系数与污染源释放总量、污染源释放位置、污染物释放时间共同作为未知参数一同求解。结果表明，所求污染源释放总量、污染源释放位置与污染源释放时间具有较好的精度，减小了参数不确定性对溯源结果的影响。
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| GB/T 7714 | 雷飞 , 欧家豪 , 朱恒宇 et al. 一种考虑参数不确定性的二维水污染溯源方法 : CN202110669117.9[P]. | 2021-06-17 . |
| MLA | 雷飞 et al. "一种考虑参数不确定性的二维水污染溯源方法" : CN202110669117.9. | 2021-06-17 . |
| APA | 雷飞 , 欧家豪 , 朱恒宇 , 张轩 , 王蕊 . 一种考虑参数不确定性的二维水污染溯源方法 : CN202110669117.9. | 2021-06-17 . |
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摘要 ：
本发明公开一种基于知识增强的深度学习的总氮含量预测方法，该方法通过分析百度百科关于水质污染参数的信息和水质参数文献，构建了水质知识图谱，得到水质参数之间的知识级信息，并提取出反映水质参数的知识级特征信息，并将其和数据级特征信息结合作为先验知识去解决水质预测问题。另一方面，通过将对抗学习和深度神经网络水质预测模型结合，以提高了模型的鲁棒性和泛化性。最后，将带有知识级和数据级的特征信息输入到水质预测模型中，预测河流总氮的浓度。实验结果表明，该方法将知识级信息和数据级信息结合，融入到基于对抗学习的神经网络水质预测模型中，提高了水质参数的预测精度。
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| GB/T 7714 | 闫健卓 , 高青彩 , 陈建辉 et al. 一种基于知识增强的深度学习的总氮含量预测方法 : CN202110992754.X[P]. | 2021-08-27 . |
| MLA | 闫健卓 et al. "一种基于知识增强的深度学习的总氮含量预测方法" : CN202110992754.X. | 2021-08-27 . |
| APA | 闫健卓 , 高青彩 , 陈建辉 , 于涌川 . 一种基于知识增强的深度学习的总氮含量预测方法 : CN202110992754.X. | 2021-08-27 . |
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