- 吕辉;司可;
为了解决现有传统的光伏板缺陷检测精度低、模型参数量大以及复杂背景检测时出现漏检和误检的问题，本文基于RT-DETR模型提出一种高效的光伏板缺陷检测算法。首先，为了提升检测精度，采用FREBlock主干增强特征提取能力同时还能提高检测效率。其次，设计CRDFP多尺度特征融合结构进一步增强特征融合能力。最后，引入可变形注意力机制DAttention,使模型能专注于相关区域的信息特征。实验结果表明，改进后的模型平均类别精度(η_(mAP))效果达到79.2%,较传统模型提高3.6个百分点，参数量减少22.6%,运算量降低25.9%,表现出较高的实时检测能力。
2026年02期 v.44 52-64页 [查看摘要][在线阅读][下载 1327K] - 宋冠武;李建军;
针对遥感图像语义分割过程中产生的边缘特征丢失与大量参数冗余现象，本文提出一种基于自蒸馏边缘细化的分割方法。首先基于EfficientNetB4构建主干网络；然后在自教师网络分支中引入轻量级边缘精细化模块(edge refinement module, ERM)以捕捉中间特征图的局部信息，保留被浅层神经网络过滤的中间边缘信息，从而提高遥感图像边缘像素分割精度；最后，使用每幅图像的二值类别标签为预测矩阵创建自适应多视角(self-adaptive multi-view, SAMV)向量，作为一种新知识指导编码器网络的训练，能更好地描述类内与类间分布，拟合层间与层内关系。在公开数据集DeepGlobe与Vaihingen上平均交并比分别达到72.4%和83.3%,对比实验表明，本文提出的方法能增强边缘特征的同时兼顾分割精度、模型参数与推理速度，在轻量化模型的同时具有良好的特征提取能力。
2026年02期 v.44 65-76页 [查看摘要][在线阅读][下载 1330K] - 王旭阳;梁宇航;
雾霾干扰会导致遥感图像结构模糊、细节丢失，严重影响下游视觉任务的准确性。为此，本文提出一种异构增强的遥感图像去雾网络，从空间结构建模与频率信息整合2个层面提升特征恢复能力。具体而言，设计多尺度非对称注意力Transformer模块，引入方向感知机制以增强模糊边缘与纹理细节的建模；同时构建基于小波变换高低频自适应增强模块，使用Haar小波分解分离频域信息，分别通过高频与低频子模块强化边缘轮廓与结构表达。2个模块分别嵌入特征提取与融合阶段，协同缓解传统方法方向性建模不足与高频特征易丢失等问题。在保持低计算开销的前提下，本文方法在HAZE1K与RICE数据集上的平均PSNR/SSIM性能分别达到24.993 6/0.909 9与33.180 2/0.894 2,在细节恢复方面表现出显著优势。
2026年02期 v.44 77-89页 [查看摘要][在线阅读][下载 1648K] - 张胜伟;曹洁;
针对当前钢材表面缺陷检测方法对微小缺陷检测效果不佳的问题，本文提出一种融合傅里叶卷积与差异感知的钢材表面微小缺陷检测算法。该算法使用CSP-FFCM替换主干网络中的BasicBlock,通过在空间域和频域中进行卷积操作，以减少计算开销并提升网络的特征提取能力。然后，提出多尺度特征层优化策略，在保留细粒度特征信息的同时，优化计算资源分配，确保模型对微小缺陷细节信息的有效捕捉。最后，设计差异感知特征增强模块，通过强化微小缺陷的特征表示能力，进一步提升模型对微小缺陷的检测性能。实验结果表明，本文算法在NEU-DET和GC10-DET数据集上mAP分别达到83.7%和73.1%,在钢材表面微小缺陷的高精度检测任务中表现出显著的性能优势。
2026年02期 v.44 90-102页 [查看摘要][在线阅读][下载 2344K] - 王巍;李智威;张赵阳;张洪;周蠡;王振;黄放;王灿;
针对现有变电站碳排放量预测模型存在考虑指标较少、数据更新慢等问题，本文提出一种基于改进萤火虫算法(improved firefly algorithm, IFA)优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的变电站碳排放预测模型。首先，针对萤火虫算法(firefly algorithm, FA)收敛速度过慢以及易陷入局部最优等问题，引入教与学因子，修改萤火虫位置更新过程，以提高群体适应度。其次，引入IFA算法对BP神经网络模型进行超参数寻优，并构建IFA-BP神经网络预测模型。然后，基于CRITIC法筛选预测模型输入层的关键碳排放指标。最后，利用训练集数据训练预测模型，基于训练好的模型对变电站的碳排放量进行预测。仿真结果表明，相较于3种对比方案，本文IFA-BP神经网络预测模型分别在均方根误差(root mean square error, RMSE)上降低59.61%、15.77%和26.65%,在决定系数(coefficient of determination,R~2)上提高5.66%、1.46%和1.15%,充分验证了本文所提变电站碳排放预测模型的可行性与优越性。
2026年02期 v.44 103-114页 [查看摘要][在线阅读][下载 836K] - 罗缘;朱文忠;王文;吴宇浩;
随着城镇化和工业化进程的持续推进，水资源污染问题愈发凸显，提高水质预测模型的精度对有效管理水资源和保护生态环境至关重要。针对水质时间序列多步预测面临的复杂非线性关系建模与计算效率问题，本文提出一种改进PatchTST模型。该模型通过3个关键模块优化：1)设计轻量级CMixer编码器替代传统Transformer编码器，通过一维卷积和残差连接高效提取时序特征，降低计算负担；2)引入自适应中频能量优化器(AMEO),增强时序中频谱信息，提高对水质参数周期性变化的感知能力；3)设计基于切比雪夫多项式与Kolmogorov-Arnold表示定理的CKAHead预测头，增强对复杂非线性关系的建模能力。在长江流域宜宾市石门子断面溶解氧预测中，改进模型的MSE较PatchTST降低12.9%,较iTransformer降低14.0%,同时计算效率与资源消耗也得到平衡。此外，在5个不同监测断面的泛化验证中，48 h预见期任务上MSE较次优模型平均降低约10%。实验结果表明，改进模型有效提高了水质多步预测的精度与计算效率，对环境时间序列分析与水质预测研究有一定的参考价值。
2026年02期 v.44 115-131页 [查看摘要][在线阅读][下载 1147K] - 陈斯淋;刘佳飞;周何馨;吴璟莉;李高仕;
关键节点识别一直是社会系统、生物系统、电力系统和交通系统等领域的研究热点。本文提出一种基于多特征的引力模型算法(HKGM)识别复杂网络中有影响力的节点。具体而言，该方法综合考虑节点自身度值、一阶邻居及二阶邻居的局部传播能力，并引入节点全局位置信息，构建兼顾网络局部与全局属性的评估方案。同时，针对大规模网络中算法复杂度与计算成本问题，本研究优化了方案的计算效率。为验证所提方法的有效性，在9个真实数据集上开展仿真实验，将HKGM方法与9种经典算法进行对比评估。实验结果表明，HKGM在SIR模型、Kendall相关系数和CCDF单调函数等评价指标中表现出色，验证本文提出的方法在复杂网络关键节点识别任务中具有更高的区分精度，能够有效提升关键节点检测的准确性。
2026年02期 v.44 132-144页 [查看摘要][在线阅读][下载 1116K] - 赵晨颖;袁书娟;孔闪闪;杨爱民;魏佳妹;
粒子群优化算法(PSO)作为群智能优化的一种经典算法得到广泛应用，但其面对不同问题时不能根据群体状态进行实时调整，缺乏一定灵活性。为此，本文提出一种融合密度峰值决策的粒子群优化算法(DVPSO)。针对初始化，设计精英佳点集双型映射，提升不同类型粒子分布质量；针对速度更新，构建基于密度峰值的信息交互机制，平衡粒子搜索倾向；针对位置更新，提出步长搜索算子的动态双邻域搜索策略，结合种群状态及寻优范围变化，调控粒子移动的同时兼顾搜索灵活性。仿真实验选用12个测试函数，将DVPSO与PSO及其他5种较新的群智能优化算法进行对比，并在2个工程问题上与5种新兴智能算法对比。结果表明，DVPSO算法具备较好的搜索精度和稳定性，验证了算法的适应性和良好性能。
2026年02期 v.44 145-163页 [查看摘要][在线阅读][下载 1227K]
- 简毅;李冬青;林静;游成铭;谭波;徐振锋;徐琳;张可欣;
非结构性碳水化合物是植物生长代谢的重要碳组分，植物通过调节枝叶间非结构性碳水化合物(NSC)的分配格局来优化生存策略。为探究不同林龄柳杉人工林枝叶的NSC含量特征，以华西雨屏区柳杉人工林幼龄林(6 a)、中龄林(12 a)、近熟林(23 a)、成熟林(27 a、32 a)和过熟林(46 a、52 a)为研究对象，测定分析新鲜枝叶和凋落枝叶的非结构性碳水化合物及其组分含量。结果发现：1)柳杉新鲜枝可溶性糖含量、可溶性糖/淀粉含量比值、NSC含量随林龄增加而降低，新鲜叶NSC及其组分含量随林龄增加呈现先升高后降低的趋势；2)凋落枝NSC及其组分含量随林龄增加变化趋势不明显，可溶性糖/淀粉含量比值在12 a最低；3)新鲜叶片、凋落叶片NSC及其组分含量均分别高于新鲜枝条和凋落枝条，且凋落叶淀粉含量与叶片氮、磷含量呈显著正相关；凋落枝NSC与叶片氮含量呈显著负相关；4)同一林龄柳杉新鲜枝叶的NSC及其组分含量与凋落枝叶的比值均大于1,说明柳杉在衰老前会将NSC从凋落组织转移至新鲜组织，以优化碳资源利用。这些结果有助于深入理解不同林龄柳杉维持生长的碳代谢平衡策略，为通过合理调控林龄结构和优化林分管理以提高柳杉林生产力提供了理论依据。
2026年02期 v.44 218-227页 [查看摘要][在线阅读][下载 1418K] - 汪洋;侯满福;柏硕;
亚热带喀斯特生态系统土层浅薄，养分限制明显，凋落物分解及养分归还对其生态功能维持至关重要。全球变化下氮(N)、磷(P)沉降持续增加可能加剧喀斯特区养分限制，但其影响规律仍不清楚。本文研究通过一年期养分添加下凋落物分解试验，揭示N、P添加对喀斯特森林凋落物分解及养分释放的影响，结果表明：1)单独N添加显著抑制凋落物分解(-9.50%),效应集中于前期(0～180 d),而N+P添加在后期(180～360 d)显著促进分解(+10.46%),单独P添加影响不显著。2)N添加前期显著抑制纤维素分解(-21.04%),后期显著抑制木质素分解(-19.57%),而N+P添加前期显著促进木质素分解(+26.46%),后期显著促进纤维素分解(+20.76%)。3)N添加抑制绝大多数元素的释放，但仅在分解后期对N、Fe、Mn的抑制达到显著水平；N+P添加促进绝大多数元素的释放，但仅在前期对K、后期对C和N的促释作用达到显著水平；不同养分添加均抑制了P的释放，但仅P添加和N+P添加在后期达到显著水平，P添加对其他养分释放均无显著影响。4)凋落物C、N、微量元素释放及C/P、N/P比值与分解速率呈极显著正相关，突显了N、P共限制的效应特征及P化学计量平衡的主导作用。喀斯特生态系统的N、P共限制导致单独N或P添加对凋落物的分解与养分释放显著抑制或无影响，而N+P添加可协同促进分解并有效缓解养分限制。因此，在喀斯特生态系统养分循环研究中应充分关注N、P共限制的重要性。
2026年02期 v.44 228-237页 [查看摘要][在线阅读][下载 1432K] - 何浩勇;刘宁;莫燕华;杨新亮;谢小丽;罗成杰;莫奕雯;张玉扬;马姜明;
檵木Loropetalum chinense是漓江流域喀斯特植被恢复优势树种，基于其克隆生长特性，檵木能够很好地适应异质性生境。本研究基于空间代替时间方法，以漓江流域喀斯特石山生境旱季檵木群落不同演替阶段(灌木、乔灌和乔木阶段)的克隆植物檵木为研究对象，分析母株、子株和未克隆植株的叶片、根系和根际土壤碳(C)、氮(N)、磷(P)含量变化特征，并结合檵木养分和根际土壤理化性质，探讨旱季演替阶段变化及克隆整合对檵木叶片和根系养分的影响。结果表明：1)檵木叶片C、N、P和根系C、P含量随演替阶段变化显著提高。克隆整合作用对檵木叶片含水率，叶片C、N含量和根系C、P含量影响显著，其中灌木阶段未克隆植株根系C含量相较克隆母株和子株分别高5.83%和5.24%,乔木阶段分别高1.3%和0.5%;乔木阶段未克隆植株根系P含量相较母株和子株分别高120.86%和75.64%。2)檵木叶片和根系养分分配差异显著，含水率及C、N、P含量均为叶片显著高于根系。群落演替和克隆整合对C、P养分分配影响显著，乔木阶段母株与子株较未克隆植株向叶片输送更多的C、P养分，而在灌木和乔灌阶段养分分配无显著差异。3)克隆整合与演替阶段变化影响下，灌木和乔木阶段植株与根际土壤的互作强度显著高于乔灌阶段，母株互作强度显著高于子株和未克隆植株。灌木阶段根际土壤pH、碱解氮(HN)、全磷(TP)和速效磷(AP)与檵木养分正相关、与pH为负相关；乔木阶段根际土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、HN、TP和AP与檵木养分正相关。本研究表明，檵木群落自然演替和克隆整合作用对檵木叶片和根系养分及根际土壤具有一定影响，对灌木和乔灌阶段檵木需要改善土壤pH及增加N、P养分的供给；而乔木阶段的养分循环受喀斯特地区高钙镁和高pH限制，需要改善土壤pH以帮助利用土壤养分。
2026年02期 v.44 238-252页 [查看摘要][在线阅读][下载 1589K] - 韦秀连;韦丽媛;黄佳;黄静;罗梦维;李伯林;陈喆;
以伴矿景天Sedum plumbizincicola茎段为外植体，MS为基本培养基，研究不同植物生长调节剂组合对伴矿景天外植体的消毒、愈伤组织诱导、不定芽诱导及生根的影响，建立伴矿景天的组培快繁体系。结果表明：体积分数75%酒精消毒30 s后，1 g/L HgCl_2溶液浸泡7 min消毒效果最佳；0.5 mg/L NAA和3.0 mg/L 6-BA组合对愈伤组织诱导效果最好；3.0 mg/L NAA和0.2 mg/L 6-BA组合对不定芽诱导和增殖效果最佳，增殖系数达16.13;1.0 mg/L IBA对不定芽生根效果最好，幼苗移栽存活率达90%以上。
2026年02期 v.44 253-263页 [查看摘要][在线阅读][下载 1502K]