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关键词： 可供水量计算   优化适线   遗传算法   GH Copula   参数估计  

摘要： 准确的水量推求是流域水资源合理开发利用的基础，其主要基于干流径流资料采用适线法进行水文频率分析，为保证可供水量设计值计算的准确性和合理性一般需要考虑不同的分布曲线和适线准则，同时为考虑各地区用水需求的差异，不可忽略可供水量的地区组成。本文建立了一种基于遗传算法和Copula函数的流域可供水量计算模型，模型选取两参数Gamma、P-Ⅲ和对数正态三种不同分布线型，基于相对离差平方和最小准则和均方根误差最小准则两种适线准则通过遗传算法完成优化适线求解流域各支流水量服从的最优分布线型，并以此为基础基于GH Copula函数构造流域下游设计断面可供水量的联合分布函数，计算可供水量的同时能够反映水量的地区组成。应用于流溪河流域，得出不同情景下各支流的最优分布线型，计算出不同保证率下流溪河流域下游控制断面可供水量范围。在流域各支流水量优化适线结果中，基于离差平方和最小准则进行优化适线的结果对于样本的低水点据有较好的拟合效果，而基于均方根误差最小准则进行优化适线的结果对于整体样本点据的拟合效果较好，同时基于此结果使用GH Copula函数构造流域设计断面可供水量的联合分布函数求解流域可供水量可能够较好的反映其地区组成并且较传统的可供水量推求方法有较高的准确性。

关键词： 二次调频   火-储联合   改进自适应完备集合经验模态分解   多模态协调控制  

摘要： 针对火-储联合系统参与电网二次调频所面临的机组调频损耗大和储能寿命短导致经济性差的问题，提出一种基于改进自适应完备集合经验模态分解的混合储能辅助火电机组调频的协同控制策略。在火-储功率分配层，基于火电和储能系统的不同响应特性，利用改进自适应完备集合经验模态分解和多尺度排列熵构建功率分配器，进行火储间功率分配；在混合储能功率分配层，提出一种飞轮-电池储能系统多模态协调动作策略，根据储能系统荷电状态对输出功率进行自适应调整，保证各储能系统均工作在合理运行区间；最后，建立火-储联合调频系统经济性模型对所提策略进行评估。仿真结果表明，所提策略可以有效降低机组爬坡损耗，延长电池储能运行寿命，提升火-储联合调频系统的经济效益。

关键词： 超高阶地球重力场模型   GNSS/水准   高程异常   多面函数   似大地水准面  

摘要： 针对国际上公布的5种阶数为2 190的超高阶地球重力场模型EGM2008、EIGEN-6C4、GECO、SGG-UGM-2和XGM2019e＿2159，以山西测区为例，开展似大地水准面精化研究。首先，利用实测GNSS/水准数据对比分析5种模型在山西地区的精度性能；然后，基于“移去-恢复”技术，对移去5种超高阶重力场模型计算值后的剩余高程异常分别利用多面函数法进行似大地水准面拟合，提出基于等值线法的多面函数结点选择方法，并对拟合精度进行对比分析。结果表明：1)5种地球重力场模型在山西地区的精度分布情况一致，误差较大区域主要分布在山西北面地势较高的高山地带，并且XGM2019e＿2159模型精度最高，中误差为9.1 cm;EGM2008模型精度最低，中误差为11.3 cm。2)5种超高阶重力场模型的精度对最终的似大地水准面精度影响并不明显，其中顾及EGM2008、EIGEN-6C4、SGG-UGM-2等3种模型的似大地水准面外符合精度最高，中误差为5.0 cm；而精度最高的XGM2019e＿2159模型，其似大地水准面外符合精度最低，中误差为5.5 cm。

关键词： 非局域性   真隐非局域性   局域冗余   直积态  

摘要： 对于一个局域可区分且局域无冗余的正交量子态集合,如果存在一个保正交的局域测量,使得测后态集合是局域不可区分的,则称该集合具有真隐非局域性.若测后态集合的基数等于原集合的基数,则称原集合具有类型Ⅰ真隐非局域性;否则,称原集合具有类型Ⅱ真隐非局域性.本文主要研究具有真隐非局域性的正交直积态集合的构造问题,得到以下结果:在两体系统Cd1■Cd2（d1≥8,d2≥10,且d1,d2为偶数）上构造了类型Ⅰ真隐非局域正交直积态集合;在两体系统Cd■C2d（d≥3）上构造了类型Ⅱ真隐非局域正交直积态集合.特别地,我们找到了C3■C6上类型Ⅱ真隐非局域正交直积态集合,此时系统的局域维数最小.

关键词： 空间插值   径向基函数插值   推土机距离   风场  

摘要： 风资源分布信息在风力发电、可持续发展等领域具有重要价值。以黑龙江西北部23个气象站点在1989—2018年30年间的逐日平均风速数据为基础，依据相关系数与推土机距离（EMD）为聚类指标进行站点分类，并通过F检验确定最佳聚类。对待测点插值时选用适当的类别中的站点，与径向基函数（RBF）插值法相结合，构建基于风速相关性的风速插值模型，并使用均方误差（MSE）和决定系数（R2）,与不同插值模型的插值精度进行评估比较。结果表明：在一定距离范围内，不同站点风速之间的相关性整体随着距离的增大而减小，将构建出的风速插值模型与其他插值模型以及未分组的直接插值方法对比，得出本文所提方法的插值效果较好，插值精度得到提升，平均MSE降至0.157 6 m/s,R2提升至0.903 9。研究对探索区域风资源分布具有理论和实践意义。

关键词： 鹅   家禽   遗传资源   活体保种   濒危等级鉴定  

摘要： 畜禽遗传资源是人类文明和生物多样性中不可或缺的重要组成部分，对于保持生物多样性具有十分重要的意义。濒危等级评定是保护畜禽遗传资源的重要手段之一，本研究根据我国濒危等级鉴定方法以及联合国粮食及农业组织（FAO）鉴定方法对家禽品种濒危等级进行划分，同时通过使用不同的濒危等级鉴定方法对目前国家水禽基因库保存的鹅群状况进行濒危程度评估。结果显示：在等量留种时的近交系数、群体有效含量和近交增量均低于随机留种。在相同群体规模时，不同世代间隔、不同留种方式下，随着世代间隔数增加，近交系数和近交增量减小。当世代间隔为3年，1～5濒危等级对应为安全等级的近交增量依次为≥0.202 1、0.199 7～0.150 9、0.149 6～0.100 8、0.100 2～0.050 1和≤0.049 9。当世代间隔为1年和10年时，等级为安全的近交增量分别为≤0.142 7和0.015 3。群体规模大小是影响群体平均近交系数增量最重要的因素。本研究结果对制定不同层次的保种方案和措施具有重要指导意义，为我国畜禽遗传资源保护工作提供了参考。

关键词： 社会网络   k-度匿名   粒子群算法   图修改  

摘要： 针对当前社会网络的匿名化隐私保护方法存在信息损失量大，忽略社会网络的结构等问题，提出一种保护社会网络社区结构的基于粒子群算法的k-度匿名方法。首先，使用贪婪算法对社会网络图的节点进行划分，得到节点欲达成k-度匿名所需增加的度数序列；其次，引入社区发现，减少图结构的损失；最后，基于粒子群算法对图进行边添加，满足k-度匿名。实验使用平均路径长度、平均聚类系数和传递性作为评价指标，在3个数据集上对提出的方法进行实验测试。结果表明，该方法能抵御度属性的攻击，较好地保护了网络图的社区结构，同时降低了图的信息损失量。

关键词： 深度学习集合模型   径流区间预测   模态分解   改进的麻雀优化算法   注意力机制  

摘要： 由于极端天气事件趋多趋强和径流变化的复杂性，实现准确的径流预测具有挑战性，且以往研究多基于确定数值的点预测，难以考虑不确定性影响，导致预测结果缺乏实用性。本研究开发了基于气象和水文变量的径流区间预测深度学习集合模型。首先通过皮尔逊相关系数（PCC）筛选出影响径流的关键驱动变量；接着将原始数据通过变分模态分解（VMD）分解为多个模态分量（IMFs）；然后利用互补集合经验模态分解法（CEEMD）对分量进行二次分解，捕捉更多的数据细节；径流的点预测结果由融合注意力机制的门控循环单元（AM-GRU）来取得，并使用改进的麻雀优化算法（ISSA）优化GRU的学习率、隐藏层维数等超参数以提升模型性能；最后，引入了非参数核密度估计（NKDE）进行径流区间预测。采用构建的组合模型VMD-CEEMD-ISSA-AM-GRU(VCIAG)对嘉陵江流域的9个水文站点进行多期预测。计算结果表明：本文模型在短期尺度表现优异，多个站点的纳什效率系数（NSE）接近1；在洪水预报方面，模型在东津沱站、武胜站、金溪站的NSE分别为0.73、0.92和0.92；此外，通过沙普利值法（Shapley）量化了输入变量对径流的影响。本研究提出的VCIAG模型不仅在径流点预测精度方面表现出色，而且在不确定性的区间预测方面也有显著优势，可为管理者提供更加准确、可靠的径流信息，从而在实践中更好地支持径流风险评估和科学决策方案的制定。

关键词： 海洋管理   事权关系   协同管理   演化博弈  

摘要： 海洋是我国高质量发展的战略要地，发展海洋产业是实现社会可持续发展的重要举措和资源保障。高效的海洋管理则是加快推进海洋产业发展的必要前提。2018年政府机构改革后面临的涉海管理机构管理范围及其权限划分不清、管理部门职能交叉、管理运行不畅等问题对海洋管理产生了不可忽视的影响。本文运用动态博弈方法，通过建立事权关系博弈分析了各级涉海管理机构事权划分的演化稳定策略，并构建协同机制博弈探讨实现涉海管理机构府际协同合作的路径。研究表明：（1）涉海管理机构通常会秉持争取策略以获取海洋事务处理的权力，同时会催生机构间的冲突和矛盾，影响海洋事务的有效管理和推进，必须引入健全高效的协调机制。（2）需要在国家层面上统一管理海洋特定事务，明确界定中央及各地方涉海管理机构的职责和权限，基于责任分配和贡献程度获得相应的政府绩效，可减少地方竞争和管理部门间的冲突风险及事权混乱。（3）数据信息的流通和共享可以大大减少府际协调成本，显著增强海洋事务协同管理的参与意愿，促进府际协同合作的实现。

关键词： 图神经网络   节点分类   图网络结构   不平衡图数据集   集成学习  

摘要： 图神经网络（graph neural network, GNN）在过去几年里被广泛应用于节点分类。然而，现有研究集中于平衡数据集，但是不平衡数据却普遍存在。传统处理不平衡数据集的方法，如重采样和重加权，往往需要进行较多的预处理或提出新的网络结构，容易引入新的偏差和导致信息丢失。提出了一种改良的装袋（Bootstrap aggregating,Bagging）集成学习方法，对不平衡图数据集进行了k折划分，并采用GNN为基础模型对子数据集进行训练得到多个不同的子模型。最后，通过融合不同模型提升了节点分类精度而不引入过多的预处理。基于不平衡图数据集的实验结果，表明所提出的方法在准确性和鲁棒性上优于基本分类器，此外，还发现分类精度随着k的增加先提高后降低。