碳达峰与碳中和

• 基于超快速测量的纹层页岩不同倾角裂缝扩展特征

  杨柳;余哲涵;邓振龙;张记刚;鲁云辉;褚占宇;范勇;

  为了探究页岩层状结构对裂纹扩展行为的影响以及裂纹扩展速率与能量释放率之间的定量关系，本研究对倾角为0°～90°的7组页岩半圆弯曲(SCB)样品进行了三点弯曲试验，并利用超快脉冲激光观测技术捕捉了整个断裂过程。结果表明：随着纹层倾角的增加，页岩样品的断裂峰值荷载和断裂韧性均显著降低；裂纹扩展行为可划分为2次偏转型、单次偏转型和未偏转型；能量释放率与裂纹扩展速率之间呈良好线性关系，且与基于热力学第一定律与Griffith最大能量释放率(MERR)准则建立的定量关系模型高度一致。在对称加载条件下，裂纹起始时未出现显著角度变化，这表明页岩裂纹扩展行为反映了能量释放率与断裂阻力之间的相互作用。此外，随着纹层倾角的增加，总应变能、弹性应变能与能量释放率均降低，裂缝分形维数总体下降，裂缝变得更加光滑，这有助于降低样品的破坏难度系数。

  2025年03期 v.57 1-15页 [查看摘要][在线阅读][下载 4159K]
  

• 不同新能源混合条件下城市交叉口的交通碳排放

  张东明;李海锋;

  以城市交叉口为研究对象，选取交通运行状况与新能源车占比2个关键因素，基于微观交通仿真技术构建交通需求模型，分析其对交叉口碳排放量的影响机理。研究结果表明：交叉口碳排放量主要取决于燃油车流量及其单位碳排放强度，后者与交通运行状况直接相关。当新能源车作为燃油车替代需求时，通过降低燃油车占比可有效减少碳排放；作为新增需求时，会加剧交通拥堵，导致单位燃油车碳排放强度上升。机理研究表明：在通行顺畅状态下，碳排放量与燃油车数量呈线性关系；而在拥堵状态下，二者关系则转变为指数关系。交通运行状况每降低一个等级，单位燃油车碳排放强度增幅达15%～60%,其中从轻微拥堵向中度拥堵过渡时增幅最为显著，当达到严重拥堵状态时，增幅可达80%～90%。本研究为预测与评估城市交叉口及路网碳排放奠定了理论基础，为实施精准化交通需求管控提供科学参考。

  2025年03期 v.57 16-25页 [查看摘要][在线阅读][下载 3212K]
  

• 中国天然气水合物产业化开发的能源安全与经济效益评估

  袁亚娟;刘海韬;曾梓清;单晨晨;李晓楠;陈程;范如月;

  针对我国天然气市场供需缺口持续扩大与能源供应安全问题，采用能源安全评价模型、多情境需求预测、基于能源生产率与协整模型的经济效益评估等方法，对天然气水合物的供给潜力、实际供给能力、累计经济效益进行了研究。结果表明：自2015年起，我国能源供应安全水平显著下降；天然气水合物在供给潜力及实际供给能力方面均可有效提升我国能源供应保障程度；至2040年，我国天然气水合物累计经济效益预计将达3 660.27亿元；加速天然气水合物产业化需围绕加强基础研究与技术创新、完善法律法规与标准建设、优化产业布局与规划、加强国际合作与交流等4个关键方面展开。研究可为我国能源结构优化与安全保障提供参考。

  2025年03期 v.57 26-37页 [查看摘要][在线阅读][下载 1366K]
  

生态环境

• 融合多维特征的互花米草入侵遥感精准分类方法——以上海市南汇新城镇滨海湿地为例

  栾奎峰;游心怡;王洁;陆雪骏;朱卫东;何雍;何文慧;涂辛茹;吴松阳;

  滨海湿地生态系统正面临互花米草(Spartina alterniflora)二次入侵的严峻威胁，为实现高分辨率精细化动态监测，文章提出了一种基于无人机多维特征融合的互花米草入侵精准遥感分类方法——多维特征融合分类法(Multi-feature Fusion Classification, MFC)。该方法首先利用大疆Mavic 3M无人机获取空间分辨率为5 cm的多时相无人机遥感影像(包括多光谱影像和可见光影像);其次，基于基尼指数特征优选策略，从植被指数、光谱和纹理多维特征中筛选出15维关键特征；然后，训练随机森林(Random Forest, RF)分类模型，并对多时相无人机遥感影像进行分类。文章以上海市南汇新城镇滨海湿地为研究区，基于MFC方法，系统解析了互花米草的二次入侵时空动态变化；将MFC方法中的RF模型分别替换为人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)模型，进行对比实验。结果表明：春、夏、秋季的特征重要性最高分别为第1个主成分的均值(PCA MEA＿1,6.69%)、近红外波段的高斯高通滤波(HIGH＿NIR,5.78%)、第2个主成分的均值(PCA MEA＿2,7.82%),体现在不同季节中主导互花米草识别精度的关键特征存在差异性；RF模型在不同季节的总体精度(OA)均值为96.47%,显著优于SVM模型和ANN模型；研究区内互花米草面积占比由春季的55.23%升高至夏季的62.13%,随后在秋季下降至49.48%,呈现“局部爆发、边缘扩散”的典型时空特征，其二次入侵与物候变化、潮汐和人为干预显著相关。研究证实，基于多维特征融合动态适配机制的MFC方法可有效提升复杂生境下的分类鲁棒性，为滨海湿地入侵物种的精准监测与斑块化治理提供高分辨率技术支持。

  2025年03期 v.57 38-49页 [查看摘要][在线阅读][下载 3693K]
  

• 基于深度学习的长江源各拉丹冬冰川冰裂隙的自动检测识别

  陆贤东;张顺;贺振;朱新玉;李治国;

  冰裂隙是冰川动态变化的重要特征，通过研究冰裂隙，可以有效监测冰川的变化情况。然而，传统的冰裂隙遥感监测方法往往存在人工干预多、效率低下或对复杂冰川环境适应性不足等问题。为解决以上问题，以GeoScene Pro 3.1软件为平台，利用高分辨率遥感影像，选择长江源各拉丹冬冰川区为试验区，结合深度学习技术，探讨了U-Net像素分类模型、HED边缘检测器和BDCN边缘检测器在冰裂隙检测与提取中的应用。首先，通过调整不同的训练样本集组合与训练参数，对以上3种模型分别进行了5次模型训练和冰裂隙检测分析。检测结果表明，U-Net像素分类模型和HED边缘检测器都存在检测效果不佳的问题，而BDCN边缘检测器能够有效抑制检测噪声干扰，并能准确地检测并识别出冰裂隙的分布位置和宽度。其次，利用BDCN边缘检测器对各拉丹冬4条冰川进行冰裂隙检测，冰裂隙检测率分别达到90%、92%、89%、93%,模型检测宽度与人工采样宽度的最小差值仅为0.3 m,充分证明了该模型在不同冰川区域应用时具备良好的鲁棒性和泛化能力。研究表明BDCN边缘检测器更适合冰裂隙的检测识别，可为各拉丹冬冰川及类似区域的冰裂隙周期性监测提供快速有效的技术支持。

  2025年03期 v.57 50-61页 [查看摘要][在线阅读][下载 4134K]
  

协同智能与智慧教育

• 团队感知的多层视图自适应社区检测算法研究

  傅城州;胡苓芝;蔡永铭;王昌栋;汤庸;

  针对目前社区检测方法忽略社交网络中本身所固有的群体信息的问题，文章提出了一种团队感知的多层视图自适应社区检测算法(Adapt-TaCD):首先，将用户交互信息定义为交互视图，将团队信息定义为团队视图，构建多层视图网络；然后，采用Jaccard相似度来度量节点跨视图一阶结构邻近性的一致性；最后，在新构建的多层视图网络基础上，采用模块度方法来挖掘社区结构，最终得到社区划分的最优解。另外，为验证算法性能，利用学者网原始社交网络数据构建了具有多维度关系特性的基准测试数据集(CDDS-SCHOLAT)。在CDDS-SCHOLAT数据集的NET-3K网络上进行了最优系统参数γ选取实验，确定γ=1.5为系统参数最优值。利用此最优值，将Adapt-TaCD算法与AP、Ncut、Louvain、NSA、VGAER算法在CDDS-SCHOLAT数据集中不同规模的网络上进行社区检测实验。实验结果表明：Adapt-TaCD算法的ACC、NMI、ARI的标准差分别为0.052 0、0.009 9、0.050 3,在不同规模的网络上检测结果较稳定；与AP、Ncut、Louvain、NSA、VGAER算法相比，Adapt-TaCD算法的ACC、NMI、ARI值分别平均提高了0.36、0.38、0.39;Adapt-TaCD算法在效率方面表现较优，在节点数为10 000的网络上的运行时间仅为30.25 s。研究证明，Adapt-TaCD算法在准确性、稳定性和计算效率上均具有显著优势，尤其适用于大规模多层关系网络的社区发现任务。

  2025年03期 v.57 74-84页 [查看摘要][在线阅读][下载 1278K]
  

• 融合学习者知识吸收能力的深度知识追踪模型

  李莉;周治;段政;刘连;

  知识追踪旨在根据学习者历史答题记录预测其未来的答题情况，并对知识掌握程度加以评估。现有的大多深度知识追踪方法未能有效利用数据集中多样的行为信息，且在区分不同学习者的作答收益方面存在困难。针对这些问题，文章提出了一个融合学习者知识吸收能力的深度知识追踪模型(Knowledge Absorptive Capacity Deep Knowledge Tracing, KADKT):首先，为了解决行为信息利用不充分的问题，将提取到的行为信息分为显性行为和隐性行为，利用显性行为计算题目的难度信息和学习者的作答水平(平均作答时间和平均尝试次数),隐性行为表示学习者历史学习某一知识的情况；然后，为了个性化计算学习者的作答收益，提出了一种融合难度和平均作答情况的知识吸收能力建模方法；其次，从知识点层面和交互层面分别计算学习者的作答收益，以捕捉知识点对作答收益的独立贡献；最后，设计了一个遗忘模块来模拟学习者的知识遗忘，全面地更新学习者知识状态的变化。在3个公开数据集(ASSISTments2009、ASSISTments2017和Junyi Academy)上，将KADKT模型与6个基准模型(DKT、DKVMN、SAKT、AKT、LPKT、LBKT)开展对比实验。对比实验结果表明：KADKT模型在3个数据集上的曲线下面积(AUC)、准确率(ACC)和均方根误差(RMSE)均优于所有基准模型，其中，与所有基准模型相比，KADKT模型在ASSISTments2009数据集上的AUC、ACC值分别提高了2.6%～10.61%、3.28%～7.93%,RMSE值下降了2.24%～6.52%。此外，消融实验验证了KADKT模型中各模块的有效性，可视化分析证明KADKT模型可以有效地追踪学习者知识状态的变化。

  2025年03期 v.57 85-98页 [查看摘要][在线阅读][下载 1932K]
  

• 基于自适应法律动态异构图表示学习的司法案例推荐模型

  孔荫莹;邓浩东;张宇科;

  司法案例推荐系统中衡量法律文件之间相似性的功能对于确保司法实践中的一致性至关重要。尽管现有方法尝试通过文本和引文计算相似性，但往往难以准确捕获法律文件的语义，主要原因在于缺少对法律领域知识的深入理解和法律文件间的引用关系。为了解决这一难题，文章构建了一个涵盖案例、分句、关键词和法律条文的法律判决异构图，并提出自适应法律动态异构图表示学习模型(ALDHGRL)。该模型首先采用类型邻居游走采样为法律判决异构图中的每个节点生成多条随机游走序列，根据得到的随机游走序列构建节点的邻居图；然后，利用BiLSTM网络对节点初始化特征进行聚合；其次，使用交叉注意力机制对同类型邻居特征进行聚合；继而，通过注意力机制对不同类型节点的特征进行融合，以得到每个节点的低维表示；最后，通过集成法律条文区分网络，进一步构建优化损失函数，以实现节点的全局最优表示。为验证模型的推荐性能，在CALL-small、CALL-big数据集上，将ALDHGRL模型与4个基线模型(TF-IDF-Glove、GAT、Node2Vec、Metapath2Vec)进行对比实验。实验结果表明：在CAIL-small数据集上，ALDHGRL模型在案例匹配和法律条文推荐任务上的hit@7值达到0.948,ndcg@7值达到0.895,分别比最佳基线模型(GAT)提升了4.7%、5.4%;在CAIL-big数据集上，ALDHGRL模型在案例匹配和法律条文推荐任务上的hit@7值达到0.975,ndcg@7值达到0.912,分别比最佳基线模型(GAT)提升了5.3%、4.5%。实验结果验证了ALDHGRL模型在法律领域推荐系统应用中的有效性和可解释性，并有效解决了因法律条文相似性导致的混淆问题，同时模型的动态邻居图更新机制确保了对新案例的快速适应和准确推荐。消融实验进一步表明，动态邻居图更新机制和法律区分网络对模型性能提升至关重要，二者结合使模型在案例推荐上表现更好。

  2025年03期 v.57 99-111页 [查看摘要][在线阅读][下载 2902K]
  

• 《华南师范大学学报(自然科学版)》征稿简则

  <正>《华南师范大学学报(自然科学版)》是华南师范大学主办的自然科学综合性学术刊物(双月刊),主要刊载数学、物理学、计算机科学与技术、化学、生命科学与技术、地理学、电子与信息科学、化学工程、材料科学、食品科学、环境科学与工程、光学工程、信息与通信工程、基础心理、教育测量等方面具有创新性的研究成果。本刊为全国中文核心期刊、中国科技核心期刊和RCCSE中国核心期刊,国内外公开发行,欢迎踊跃投稿。1稿件要求(1)书写规格来稿要求立题新颖,论点明确,数据可靠,图表清楚,文字精炼,突出研究目标。每篇论文(含图、表)一般不超过10 000字。内容包括中文文题;作者姓名;作者单位;中文摘要;关键词(3～5个);中图分类号;英文文题;英文作者姓名(按汉语拼音);英文工作单位;英文摘要和关键词;正文;参考文献。在文稿首页地脚处要标注基金项目的来源与编号。

  2025年03期 v.57 112页 [查看摘要][在线阅读][下载 653K]
  
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