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公开(公告)号：CN118798733A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410918857.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种河流氮磷污染贡献度评估方法与系统，包括：建立河流流域之间的流向关系网；基于随机森林算法构建氮磷污染的直接影响模型，利用被影响河流节点氮/磷浓度的影响因子对被影响河流节点的当前时刻氮/磷浓度进行预测；基于基尼系数计算隶属于同一河流节点的所有影响因子的平均节点分裂不纯度变化量，获得河流节点的直接流向贡献度；根据间接上游河流节点至被影响河流节点依次经过的直接流向贡献度构建氮磷污染的间接影响模型，获得间接上游河流节点的间接流向贡献度。本发明根据流域基站所测得的相应河流指标数据，构建水流网络之间的氮磷污染贡献度模型，有助于污染源的高效识别。
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公开(公告)号：CN109815627A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910132028.3
申请日：2019-02-22
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种径流变异影响因子确定方法及系统。该方法包括：获取目标流域的径流时间序列；确定径流时间序列的基准期和变化期；依据第一径流时间序列和第二径流时间序列，计算第一、第二子流域的径流序列边缘概率分布函数；依据两个子流域的径流序列边缘概率分布函数，采用Copulas函数构建第一子流域与第二子流域的径流序列联合分布函数；依据径流序列联合分布函数、第三径流时间序列和第四径流时间序列，确定第一条件概率；依据第一条件概率计算第二条件概率和第三条件概率；依据第二条件概率和第三条件概率确定径流变异的主影响因子；主影响因子为气候变化因子或人为活动因子。本发明能定量化表征径流变异主影响因子的不确定性。
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公开(公告)号：CN119025933A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411128230.6
申请日：2024-08-16
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F18/22 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多层次识别的社会‑生态网络匹配度评估方法及系统，涉及社会系统与生态系统的匹配度评估技术领域，分别构建社会网络和生态网络；从所构建的社会网络中提取出一条社会网络路径，从所述生态网络中检索与所述社会网络路径相关的部分生态网络；整合所述部分生态网络与社会网络路径，构建社会‑生态耦合网络的块模型；根据所述块模型划分不同层次生态网络；计算不同层次生态网络的网络密度，作为匹配度；重复上述步骤直到遍历社会网络中的所有社会网络路径。本发明实现了对社会‑生态网络关系的多层次识别，从而能够充分揭示已有的社会系统合作关系与生态过程或生态连通性之间的匹配程度，提高匹配度评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118111743A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410231963.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于高密度沉水植物的定量采集器，属于植物样品采集技术领域。包括样方框架，所述样方框架除底面外的其余五面均设置有第一纱网；多个固定组件，多个所述固定组件均匀分布在所述样方框架上，用于将所述样方框架固定在底泥中；切割收集机构，所述切割收集机构设置在所述样方框架的底部，用于切割沉水植物并收集至所述样方框架内。本发明解决了沉水植物定量取样困难的问题，保证沉水植物在高覆盖率下仍能齐地收割地上部分，有效实现定量采集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109815627B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910132028.3
申请日：2019-02-22
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种径流变异影响因子确定方法及系统。该方法包括：获取目标流域的径流时间序列；确定径流时间序列的基准期和变化期；依据第一径流时间序列和第二径流时间序列，计算第一、第二子流域的径流序列边缘概率分布函数；依据两个子流域的径流序列边缘概率分布函数，采用Copulas函数构建第一子流域与第二子流域的径流序列联合分布函数；依据径流序列联合分布函数、第三径流时间序列和第四径流时间序列，确定第一条件概率；依据第一条件概率计算第二条件概率和第三条件概率；依据第二条件概率和第三条件概率确定径流变异的主影响因子；主影响因子为气候变化因子或人为活动因子。本发明能定量化表征径流变异主影响因子的不确定性。
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公开(公告)号：CN103822798B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201410080831.4
申请日：2014-03-07
Applicant: 北京师范大学
IPC: G01N1/04
Abstract: 本发明提供了一种分媒介种子原位捕捉器。本发明装置主要包括底座(1)、旋转槽(2)、抽拉式滤网(3)、旋转桶(4)、纱网(5)、叶片(6)水固分离器(7)、挡片(8)、漂浮桶(9)、塑料泡沫环(10)、挡杆(11)。其特征是下方旋转桶可以自由旋转，由于水流对叶片的冲击，旋转桶上的捕捉口始终朝向来水方向。上方漂浮桶套在旋转桶内侧，桶体外侧安装漂浮材料，可使桶体的高度随水位高低而自动调整，保证收集到的种子始终浮在水上，防止风传播种子长时间淹水而死亡。漂浮桶上端为漏斗型捕捉口，用来收集随风传播的种子。捕捉口下端安装有抽拉式滤网。滤网下端设有倒漏斗型的水固分离器，防止从水中收集到的种子和风传播种子混合。
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公开(公告)号：CN118136162A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410326713.0
申请日：2024-03-21
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感技术的氮磷关键源区识别方法，包括：获取不同空间分辨率的多个集水区遥感图像；计算每个集水区内的影响因子，以及影响因子与河流氮磷浓度之间的相关性；根据相关性，构建基于遥感图像的逐步线性回归拟合的影响因子与氮磷浓度反演模型，模拟不同空间分辨率下的氮磷浓度，并确定最佳集水区分辨率；根据最佳集水区分辨率下，构建的线性回归反演模型，生成氮磷的源区分布图，确定污染的关键源区。本发明对不同分辨率范围下子流域的地形和土地利用面积对河流总氮浓度和总磷浓度的影响进行了深入量化分析，判定子流域的污染源级别与关键污染源区，提高了对污染源区判定的准确率。
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公开(公告)号：CN103822798A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201410080831.4
申请日：2014-03-07
Applicant: 北京师范大学
IPC: G01N1/04
Abstract: 本发明提供了一种分媒介种子原位捕捉器。本发明装置主要包括底座(1)、旋转槽(2)、抽拉式滤网(3)、旋转桶(4)、纱网(5)、叶片(6)水固分离器(7)、挡片(8)、漂浮桶(9)、塑料泡沫环(10)、挡杆(11)。其特征是下方旋转桶可以自由旋转，由于水流对叶片的冲击，旋转桶上的捕捉口始终朝向来水方向。上方漂浮桶套在旋转桶内侧，桶体外侧安装漂浮材料，可使桶体的高度随水位高低而自动调整，保证收集到的种子始终浮在水上，防止风传播种子长时间淹水而死亡。漂浮桶上端为漏斗型捕捉口，用来收集随风传播的种子。捕捉口下端安装有抽拉式滤网。滤网下端设有倒漏斗型的水固分离器，防止从水中收集到的种子和风传播种子混合。
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