论文题目: 华北平原农田水热、CO2通量的研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 生态学
作者: 秦钟
导师: 胡秉民,于强
关键词: 水热,通量,涡度相关技术,模型模拟,农田
文献来源: 浙江大学
发表年度: 2005
论文摘要: 陆地生态系统碳、水循环的研究是当前全球变化研究领域的核心问题。将大量的、多尺度的生态系统-大气问物质与能最交换的试验和观测与描述这一过程的各种模型相结合是碳、水循环研究所普遍采用的方法。以涡度相关技术为主要的观测手段的全球通量观测网络（FluxNet）可对生态系统与大气间的CO2、水分和能最交换过程进行长期的、连续的微气象观测,为进一步研究生态系统物质与能量传输的机理和过程以及碳源/汇时空格局等的提供重要的数据信息.同时为各种碳、水循环模型的参数确定、模拟效果检验提供检验标准。 20世纪90年代以来,国际上在对生态系统碳、水循环的关键过程及其对各种环境因素的响应、生态系统能量与通量的模型模拟等方面己取得了较大的进展,但研究对象多集中于自然生态系统（如森林、草地、湿地等）,农田作为一种受人类活动直接影响的生态系统在FluxNet的研究中并不具有代表性。我国的通量观测与研究启动较晚,通量观测积累的数据有限,需要在继续进行连续通量观测的同时,分析典型生态系统CO2和水热通量以及相关生态环境要素时空变化特征及其动力学机制,并在不断修正和完善现有模型的基础上,探索新的方法或手段,寻找和构建使用便捷灵活、模拟效果良好且实用性强的通量模拟模型。 中科院禹城农业综合实验站是目前中国陆地生态系统通量观测研究网络（ChinaFlux）唯一的针对农田系统碳、水循环研究的通量观测站点。本研究以该站的涡度相关观测数据为基础,对2002年11月至2003年10月期间农田（冬小麦与夏玉米轮作）与近地层大气间的能量和物质交换特征进行了详细分析,并采用多种模拟技术对CO2和水汽通量进行了模拟和对比,在以下几方面取得了新进展:1)应用涡度相关的实测数据,对基于过程的综合性模型RZ-SHAW模型模拟作物逐时水、热通量和逐日蒸散量的功能进行了验证;2)采用小波变换方法对农田生态系统的CO2和水汽交换通量的多尺度特征进行了分析:3)提出了应用神经网络技术进行通量模拟的思路,并在对农田生态系统的CO2和水汽交换通量模拟巾取得了较好的效果:4)将支持向量机技术引入农田生态系统的CO2和水汽交换通量模拟中,并证明其模拟效果优于神经网络:5)将Bayesian证据框架的自相关确定方法应用于神经网络建模过程中,将小同的环境因素按其对CO2和水汽通量影响进行了排序. 本研究在对该站农田生态系统水热、CO2通量特征分析及模拟的过程中,得出了以下几点结论:
论文目录:
摘要
Abstract
目录
图表目录
第一章 绪论
1．1、什么是垃圾邮件
1．2、邮件过滤的重要性和紧迫性
1．3、目前国内外垃圾邮件过滤技术的研究现状
1．4、进行本课题研究的意义
第二章 电子邮件系统
2．1、电子邮件系统的基本组成
2．1．1、邮件用户代理
2．1．2、邮件传输代理
2．1．3、邮件分发代理
2．1．4、电子邮件系统的基本工作流程
2．2、电子邮件系统的工作原理
2．2．1、MUA的工作原理
2．2．2、MTA的工作原理
2．2．3、RFC有关电子邮件的协议
第三章 垃圾邮件过滤的研究现状
3．1、从服务器端和客户端进行邮件过滤
3．2、白名单和黑名单过滤技术
3．3、基于过滤规则的垃圾邮件过滤技术
3．3．1、信头分析技术
3．3．2、群发过滤技术
3．3．3、关键词精确匹配过滤技术
3．3．4、根据邮件内容中的其他特征进行过滤的技术
3．4、基于邮件内容的垃圾邮件过滤技术
3．4．1、垃圾邮件过滤中的文本分类方法
3．4．2、垃圾邮件过滤中的信息过滤方法
第四章 基于邮件内容的垃圾邮件过滤技术
4．1、文本分类技术
4．2、如何进行特征选取
4．2．1、互信息法
4．2．2、x~2统计量法
4．2．3、相对熵法
4．2．4、信息增益法
4．2．5、优势率法
4．2．6、文档频次法
4．3、基于内容的垃圾邮件过滤中常用的几种文本分类方法
4．3．1、粗糙集理论
4．3．2、贝叶斯分类算法
4．3．3、支持向量机
4．4、垃圾邮件过滤中常用的语料库
4．4．1、PU系列语料库
4．4．2、Ling-Spam语料库
4．4．3、其它垃圾邮件语料库
4．5、垃圾邮件过滤系统评价体系
第五章 支持向量机邮件过滤方法
5、1支持向量机方法
5．2、使用支持向量机方法实现主动学习
5．2．1、构造基于SVM的主动学习分类器
5．2．2、主被动学习方法分类效果比较
第六章 基于支持向量机的垃圾邮件过滤系统的实现
6．1、垃圾邮件过滤系统采用的软硬件环境
6．1．1、硬件环境
6．1．2、软件环境
6．2、垃圾邮件过滤系统的总体结构
6．3、系统各个主要模块功能
6．4、系统实验结果分析
第七章 总结
7．1、研究工作
7．2、今后的工作
致谢
参考文献
发布时间: 2005-10-10
参考文献
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