海河流域邯郸境内农业非点源污染估算与解析

为了准确把握海河流域邯郸境内农业非点源污染现状，采用输出系数法、等标污染负荷法、ArcGIS技术和系统聚类法对邯郸各县进行污染估算和系统解析。2019年邯郸市农业非点源污染物化学需氧量（COD）、总氮（TN）、总磷（TP）和氨氮（NH₃-N）排放量分别为58 396、6 046、1 348和4 669 t，COD污染物排放量最大。等标污染负荷评价显示总氮和总磷是主要污染物，负荷比分别为29.67%和33.08%。畜禽养殖源和化肥流失源是主要污染来源，负荷比分别为41.97%和38.72%，化肥流失污染是TP主要贡献者，畜禽养殖污染是NH₃-N主要贡献者，各污染源对COD和TN的贡献率较为平均。将邯郸市农业非点源污染划分为6种污染类型，确定严格监管区并提出相应治理措施，为未来综合治理提供参考和指导。     

基于系统动力学的流域农村面源污染生态补偿

分析了流域农村面源污染与生态补偿措施之间的关系,利用系统动力学的方法建立了流域农村面源污染的生态补偿模型,并以化肥污染为例进行了实证分析.加大污染治理初期的投入,提高污染初期的治理量是提高污染治理效果的关键,污染治理专项资金的建立是生态补偿可持续进行的保障.依据模拟结果,提出了流域农村面源污染的治理应打破传统的政府主导的单一化补偿,引入多元补偿机制,从而保证污染治理与经济发展的良性循环和可持续发展.     

农村面源污染现状与防治

针对农村面源污染的危害日益凸显,已成为中国生态环境恶化的重要原因之一的现状,以葫芦岛市为实例,对农村畜禽养殖、化肥和农药、农业和生活废弃物等面源污染情况进行了调查。分析了这些面源污染对农业生态环境的影响,提出了包括走现代化农业道路、调整优化农业结构、提高肥料利用率、加强农药管理、发展病虫草鼠综合生物防治技术、加强对农村生活和“白色污染”治理等防治面源污染的措施。     

巢湖柘皋河流域水环境综合治理探讨

文章从城镇生活污染、农村生活污染、工业点源污染、农业面源污染、水体内源污染等方面,识别污染因子及主要污染源,对柘皋河流域水质现状进行评价,提出了流域水环境综合治理的措施。     

鄱阳湖区域农业面源污染来源分析与控制探讨

为掌握鄱阳湖区域农业面源污染状况,通过有关统计资料,分析了鄱阳湖区域农业面源污染物的主要来源,探讨了农村生活污水排放、化肥流失、农药流失、畜禽养殖、水土流失、固体废弃物、城市径流等污染源对农业面源污染物的影响,以期为有针对性地开展农业面源污染防治提供依据.系统归纳农业面源污染的主要控制方法,并结合鄱阳湖区域农业面源污染的主要来源,重点阐述了鄱阳湖区域农业面源污染的控制措施.     

基于SWAT模型的莲塘口流域农业面源污染模拟

以浙江省金华市莲塘口流域为研究区,基于SWAT模型建立适用于该流域的面源污染分布式模型,模拟分析了研究区不同土地利用方式以及不同施肥制度下氮磷负荷的排放,识别关键污染源的贡献,为该区域面源污染控制和综合治理提供科学依据.结果表明:研究区单位面积总氮、总磷排放负荷较大的土地类型分别为住宅用地、水稻田,但总氮、总磷排放负荷总量最大的土地类型均为水稻田;种植施肥、农村生活和畜禽养殖排放产生的总氮、总磷负荷分别占流域总量的71.1%和50.2%,其中,由于种植施肥排放的总氮、总磷分别占流域总氮、总磷排放总量的55.4%和48.1%;减少水稻田的施肥量可以有效降低农田氮磷污染负荷的排放量,但增加施肥次数无显著减排效果.     

基于FA/MR分析方法的徐州市大气颗粒物PAHs源解析

在徐州市布设3个采样点,进行大气颗粒物采样.通过因子分析法（FA）判断徐州市大气颗粒物中多环芳烃的主要来源,并利用多元逐步回归法（MR）确定各污染源对多环芳烃污染的贡献率.结果表明,徐州市大气颗粒物中多环芳烃的主要来源为交通污染源、燃煤污染源和高温加热源,贡献率分别为61.4%、20.5%和16.1%.     

东湖面源污染负荷的数学模型

基于东湖流域地表形态、功能与覆盖特征、降雨径流与面源污染物分布的时空规律，遴选建立流域的降雨径流量、土壤输出量与面源污染负荷的数学模型，实测确定各径流区不同地表的模型参数，编制程序分析计算其径流模数、土壤输出与ＴＮ，ＴＰ负荷，为东湖面源污染治理工程提供了科学依据，其技术成果可供同类型浅水湖泊面源污染治理工程借鉴。     

东湖面源污染负荷的数学模型

基于东湖流域地表形态、功能与覆盖特征、降雨径流与面源污染物分布的时空规律，遴选建立流域的降雨径流量、土壤输出量与面源污染负荷的数学模型．实测确定各径流区不同地表的模型参数，编制程序分析计算其径流模数、土壤输出与ＴＮ，ＴＰ负荷，为东湖面源污染治理工程提供了科学依据，其技术成果可供同类型浅水湖泊面源污染治理工程借鉴．     

基于污染治理目标的城市河流水质模拟平台设计

本文提出基于污染治理目标的城市河流水质模拟平台设计思路:构建平面二维河流水动力学水质模型,模型可动态分析点源、面源、內源中底泥等污染源改变对河道水环境的综合影响。河流水动力水质模型应涵盖底泥对水质的影响模块,并可与面源商业软件无缝链接,将面源模型和河流水动力水质模型统一起来。基于Java基础类别（JFC）框架,可在界面上完成地形、水文、水质数据准备和输入,对生成的地形插值和输入数据需实现可视化的校核,以降低模型应用出现的常见错误,对计算结果直观三维显示和统计,降低模型对用户的使用要求,提高工作效率,以实现高质高效地完成多环境变量影响的工程方案设计比选的水环境综合管理需求。     

基于加权星图稀疏正则化的图像压缩感知重构

为了更有效地表达图像的高阶稀疏结构,提出基于图稀疏正则化的压缩感知重构算法,通过图论方法描述图像稀疏系数间的相关性。首先,采用图结构化稀疏度量表征图像的非局部相似性,并化简稀疏系数的完全图结构为仅与均值节点连接的星图结构,以实现更高效的稀疏表达;然后,通过加权范数的形式体现稀疏系数的不同重要性,达到自适应恢复的目的。进一步,提出求解星图稀疏模型的近似消息传递算法,通过引入辅助变量,使得权值参数和稀疏系数的优化问题更易求解。实验结果表明,所提出的算法在客观质量和主观质量上优于其他基于非局部稀疏模型的重构算法,验证了星图稀疏模型的有效性。     

基于特征表征的单幅图像超分辨方法

基于稀疏表示的图像超分辨是近年信号处理中的研究热点,快速准确地找到图像的稀疏表示系数是该方法的关键。该文提出了一种基于特征表征的算法来求解图像块的稀疏表示系数。受压缩感知理论启发,使用联合训练的字典来进行图像超分辨。特征表征算法在每一次迭代中,通过确定稀疏系数的符号,将求解的非凸问题变为凸问题,有效提高所得稀疏系数的准确性和超分辨算法速度。仿真结果显示,与插值法和经典的稀疏表示法比较,特征表征法可以得到更好的主观视觉评价和客观量化评价。     

Obtaining Prior Information for Ultrasonic Signal Reconstruction from FRI Sparse Sampling Data

超声信号FRI稀疏采样数据重构中先验信息的获取

宋寿鹏,倪英杰,邵勇华

（江苏大学 仪器科学与工程系,江苏 镇江 212013）

研究目的：

提供一种从超声信号采集的稀疏数据中重构原信号时,回波中脉冲数目获取方法。该方法可以从稀疏采样数据中直接求得脉冲串数目,避免信号重构时预先给出脉冲串数目带来的不足。

研究方法：

论文首先从理论上给出了根据稀疏采样数据获取脉冲数目的方法,然后分析了噪声对该方法的影响,并给出了解决方法,最后通过仿真和实际测试验证了提出方法的有效性。当从超声信号中获取到稀疏采样数据后,将这些稀疏数据转换成离散傅立叶系数,形成Hankel矩阵,实施SVD分解,去除由于噪声产生的分解系数后,剩余的分解系数即为脉冲数目。

结果：

提出一种从超声信号FRI稀疏采样数据中直接估算脉冲串数目的方法,仿真实验分析了噪声水平阈值因子的影响,给出了实验中选取该因子的经验公式。实验结果表明该方法有效可行。

结论：

该方法可有效解决目前利用FRI稀疏采样数据重构信号时人为给定脉冲串数目的弊端,不需要先验脉冲宽度信息,可通过稀疏数据的离散傅立叶变换、构建汉克尔矩阵及奇异值分解得到脉冲串的数目。信号中噪声的影响可有效消除,可用于实际中脉冲超声检测信号的稀疏采样与重构。

关键词：FRI;超声信号;稀疏采样;信号重构;先验信息

     

非下采样Shearlet域多变量模型的图像去噪

为有效去除含噪图像中的噪声,提出一种基于非下采样剪切波域的多变量阈值收缩去噪方法。首先考虑图像的非下采样剪切波邻域系数的依赖关系,由最大后验估计推导出多变量收缩函数,估计原始图像的非下采样剪切波系数,其中最高尺度系数结合硬阈值估计,然后经过非下采样剪切波逆变换得到去噪后的图像。该模型充分利用了非下采样剪切波的平移不变性、对图像边缘及纹理细节的表示能力,以及非下采样剪切波系数在尺度内和尺度间的依赖关系。实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,克服了伪吉布斯效应,保持了图像的边缘及纹理细节。     

Image super-pixels segmentation method based on the non-convex low-rank and sparse constraints

Image super-pixels segmentation is considered as the subspace clustering problem. A new constraint condition is presented to be equivalent to using the clean data as the dictionary. The non-convex proximal p-norm of the coefficients matrix is used for the sparse constraint, and, the non-convex proximal p-norm of the singular values of the coefficients matrix is used for the low-rank constraint. Then a non-convex minimization model is proposed. The augmented Lagrangian method and the AM (alternating minimization) method are applied for solving the unknown matrices. The results of numerical experiments show that the constraint condition presented in this paper is better than using the original data as the dictionary, and that the non-convex proximal p-norm has a better segmentation result than the convex nuclear norm and l₁ norm.     

基于空间分析技术的城市土壤污染评价

结合地理信息系统技术,提出了空间分析技术评价城市土壤污染的技术路线并探讨了与之相关的数据处 理方法、评价单元的划分、评价指标体系的建立以及各指标的权重设定,借助GIS软件Arcview的空间分析模 块,编程实现了用空间分析方法对城市土壤污染的评价。利用该方法对北京市城区及近郊区土壤污染进行了评 价,结果表明,空间分析技术是一种在可视化条件下对城市土壤污染进行评价分析的有效方法,评价结果真实 可信。     

基于洛伦茨曲线的四川省工业污染源现状分析

扩展洛伦茨曲线基本内涵并应用到环境分析研究中,建立了环境洛伦茨曲线,以四川省工业废水、COD、氨氮和工业废气、SO2、烟（粉）尘及工业固废排放量为评价因子,通过分析工业污染物环境洛伦茨曲线,计算环境洛伦茨系数,评判四川省环境污染地区间差异。结果表明：工业氨氮、SO2、烟（粉）尘和固废排放地区间差异较大,部分地区需加快工业污染源治理步伐。     

一种新的部分参考型图像质量评价方法

根据图像失真会引起图像内视觉敏感系数变化的特点,提出了一种新的部分参考型图像质量评价方法．利用Contourlet分解实现对图像内视觉敏感系数的提取,通过统计比较失真图像和原始图像视觉敏感系数的关系,得到对失真图像的质量评价测度．实验结果表明,该方法与主观评价方法有很好的一致性,能很好地反映人们对人眼图像的视觉感知效果．     

基于数学形态学的二值文字水印信息稀疏表征方法

水印信息的最佳稀疏域是基于压缩感知理论的矢量数据水印算法研究的基础,也是解决小数据量矢量数据水印嵌入的关键所在. 本文提出了一种基于数学形态学的二值文字水印信息稀疏表征方法,分析了二值文字水印信息的特征,提出了基于数学形态学的水印信息稀疏表征方法,将原始的水印信息有效地进行了稀疏表达,并对提出的稀疏表达方法进行了实验验证. 结果表明,该方法能够较好地对二值文字水印信息进行稀疏表达,有效提高了水印信息的压缩比,可以去除无关水印判读的冗余信息,为满足基于压缩感知理论水印算法的研究提供了好的理论基础.     

Remote sensing image fusion based on sparse non-negative matrix factorization

In order to reduce the spectral and spatial distortions, a novel method based on sparse non-negative matrix factorization (SNMF) is proposed for multispectral and panchromatic images fusion. Firstly, the high spatial resolution and low spatial resolution dictionaries are learned from panchromatic. Then we construct a sparse non-negative matrix factorization model of the multispectral image. Thus, the coefficients matrix with spectral information can be obtained. The high spatial resolution multispectral image is produced by the multiplication high spatial resolution dictionary and the coefficients matrix. By introducing the sparse regularization, the instability of the standard non-negative matrix factorization is conquered and the fused image can preserve the high spectral and spatial information. Some experiments are made on QuickBird and Geoeye satellite datasets, and experimental results show that our proposed method can reduce distortions in both the spectral and spatial domains, and outperform some related pan-sharpening approaches in visual results and numerical guidelines.