基于偏好DEA的海上应急基地运行效率评价

为了发现和解决投入冗余和产出不足问题以提高运行效率,采用数据包络分析(DEA)方法对海上应急基地运行效率进行评价。构建以运营费用和固定投入为输入指标,以应急基地所负责海域的有效面积、救助抵达平均时间、应急出动次数、应急救助成功率为输出指标的评价指标体系,其中救助抵达平均时间为非期望输出指标。将非期望输出指标和决策者的偏好信息引入C2R和C2GS2模型,并用以评价应急基地的运行效率。实证案例表明:所评价的绝大多数的应急基地为非DEA有效,且都为规模递增和可通过增加运营费用和固定投入来提高DEA效率。     

循环流化床锅炉在森工林区供热行业的应用前景

针对目前森工林区供热行业使用传统燃煤锅炉现状,分析对比层燃锅炉与循环流化床锅炉的优缺点,分析森工林区供热行业应用循环流化床锅炉的前景。     

上海市烟气排放连续监测系统的数据审核机制

随着烟气排放连续监测系统(CEMS)的广泛安装和验收,CEMS数据的应用将成为污染源管理最直接最有效的手段.在国家规定的数据有效性审核基础上,结合实际工作遇到的问题和长期实践经验,提出每日审核对于数据有效性的重要作用,并通过上海市特有的CEMS数据审核机制,介绍该审核机制的建立背景、内容、流程及取得的成果.     

基于DEA方法的上海农业水灾脆弱性评估

采取演绎思路,在历史灾情的基础上,根据脆弱性概念,运用包络分析的CCR投入-产出模型,对上海各郊区(县)的农业水灾脆弱性分异规律进行了分析。结果表明:松江与南汇脆弱性达1的年数最多,宝山、金山与青浦处于中等,嘉定、浦东、奉贤与崇明脆弱性达1的年数最少;另外1,991年为水灾形势最为严峻的年份,其次是1985年,1987-1990年间,各区(县)的脆弱性值都偏小,没有脆弱性达1的区域。这与实际情况基本符合,该方法可以为市政部门提供必要信息和决策参考,以提高灾害科学管理的水平。     

面向GOCI数据的太湖总磷浓度反演及其日内变化研究

总磷浓度是水质评价的一个重要指标,是水体富营养化、蓝藻水华暴发的重要影响因素,遥感技术具有范围广、时效高的优势,利用卫星遥感监测总磷浓度,对于水质和富营养化的研究有着重要意义.利用2013~2014年3次地面实验数据,构建了基于GOCI影像的总磷反演模型,为了检验模型的适用性,选取2014年春、夏、秋、冬各1日GOCI影像,对太湖总磷浓度的日内变化进行分析.结果表明,利用GOCI数据8个波段的波段组合作为变量,进行逐步回归分析所建立的模型具有较高的反演精度,模型的决定系数为0.898,平均绝对误差百分比为14.296%,均方根误差为0.026 mg·L~(-1).同时,利用地面实测样点与同步卫星影像对模型进行了精度分析,2014年8月5日和2014年10月24日同步影像的验证精度分别为:平均绝对误差百分比为33.642%和22.551%,均方根误差为0.076 mg·L~(-1)和0.028 mg·L~(-1).对4个季节中4 d的30幅影像对比分析表明,不同季节总磷浓度的绝对含量存在差异,但是,总磷浓度的时空分布及从早晨到下午的差异性存在相似性.从空间分布上看,梅梁湾、竺山湾、贡湖湾及西南部沿岸小梅港、长兜港总磷浓度长期偏高,各个区域的总磷浓度变化受到风向、风速等因素的影响;从时间变化上看,早上总磷浓度最高,随后逐渐降低,反映了总磷浓度受到温度和光照影响的效果.     

Hylocomium splendens (Hedw.) B.S.G. and Pleurozium schreberi (Brid.) Mitt. as trace element bioindicators: Statistical comparison of bioaccumulative properties

The principal objective of this study was to compare bioaccumulative properties of two terrestrial moss species Hylocomium splendens and Pleurozium schreberi from the Kielce area (south-central Poland), using various statistical techniques. Forty-six moss samples from 23 sampling sites located within the city limits were analyzed for 33 trace elements. The results indicated that 17 elements (Ba, Ce, Co, Cu, Eu, Fe, Gd, Hg, La, Mo, Nd, Ni, Pb, Pr, Sm, V, Y) dominated in H. splendens, whereas only three elements (Mn, Sr, Zn) occurred in excessive amounts in P. schreberi. No differences in the distribution pattern of Dy, Er, Ho, Sn, Tb, Th and Yb were observed. The element concentration ratio (PI/Hy) varied from 0.50 to 1.19. For 14 elements (Ce, Co, Cu, Fe, Gd, Hg, La, Mo, Nd, Ni, Pb, Sm, Th, V), PI/Hy < 1; for 4 elements (Cd, Mn, Sr, Zn), PI/Hy > 1; for 7 elements (Ba, Dy, Er, Eu, Pr, Y, Yb), PI/Hy = equalled 1. Czekanowski’s method showed similarities in rare earth element concentrations for both moss species. The cluster analysis exhibited three significant clusters at D link /D max × 100 < 50 for both moss species. Strong positive Spearman correlations between both moss species were recorded for the following pairs:Ba-Ba, Co-Co, Er-Er, Eu-Eu, Gd Gd, Mn-Mn, Ni-Ni, Pb-Pb, Pr-Pr, Sm-Sm, Th-Th, Y-Y, and Yb-Yb. Nonparametric tests (Sign test, Wilcoxon tests) showed statistically significant differences only for Cd, Ce, Co, Cu, Hg, Mo, Ni, Pb and Sr. The scanning electron microscope study of H. splendens and P. schreberi revealed a different morphology of these species with no injuries.     

铁路轨道状态分析信息系统设计与实现

研究了轨道状态分析信息系统的设计与实现方法。利用检测数据作为分析轨道状态的出发点,研究轨道状态的变化趋势,在分析国内现有铁路工务管理系统中存在的数据资源分散、忽视历史数据积累等问题的基础上,阐述了构建铁路轨道状态分析信息系统的可行性和必要性,并采用数据仓库技术和地理信息系统(GIS)技术,从空间和时间两个维度分析数据,提出了建立轨道状态预测模型的趋势分析法。笔者研究的核心内容是如何在整合各类轨道动、静态检测数据及铁路运营数据的基础上,建立轨道状态预测模型,为掌握及预测轨道状态变化趋势提供可靠的分析工具。     

Study on Dynamic Mechanism of Urban Expansion： A Case Study of Shandong Province

This paper aims at studying the dynamic mechanism of urban expansion and its role. Based on the economic model of urban spatial structure and applying panel data in Shandong Province, the paper concludes. Economic growth and transition of economic structure have played the most powerful role in urban expansion. An increase in population helps the core to extend. Increasing agricultural productivity can provide a countervailing force. An increase in transportation costs will limit urban expansion. An increase in the marginal productivity of land in housing production will increase urban expansion. Fiscal and taxation policies also have encouraged the extensive shift of cultivated land into build-up area. This paper also suggests that if high rate increasing GDP is needed, the urban core will continue to expand. The government should take measures to improve the rapid growth of the city.     

基于多源辅助数据和神经网络模型的稻田土壤砷空间分布预测

合适的方法和多源的辅助数据对于准确预测土壤重金属的空间分布具有重要意义.该研究提出一种径向基函数神经网络结合普通克里格法的模型(RBFNN_OK),由主成分分析(PCA)提取的地形因子、遥感数据和邻近信息等多源辅助数据作为自变量,预测江西省都昌县稻田土壤砷空间分布.为验证RBFNN_OK的可行性:首先在全县范围内采集144个稻田表层(0～20 cm)土壤样品,运用ArcGIS地统计模块随机抽取115个(80%)采样点作为测试集,29个(20%)采样点作为验证集.其次多源辅助数据包括地形因子、遥感数据和邻近信息等14个定量因子作为预测变量,将预测变量进行主成分分析,得到前10个主成分的累积贡献率达到97.62%.再次一个特定的RBFNN_OK被用来预测土壤砷空间分布.最后将RBFNN_OK模型的预测结果与径向基神经网络模型(RBFNN)、回归克里格模型(RK)和多元逐步线性回归模型(MSLR)进行比较.结果表明,RBFNN_OK的测量值标准偏差与均方根误差的比值(RPD)较其它3种方法分别提高了14.92%、35.71%和44.67%.此外,RBFNN_OK还提供了更加真实且有关土壤砷空间分布的细节信息.RBFNN_OK取得最优效果可能归因于引入多源辅助数据,考虑多源辅助数据和土壤砷之间的多重共线性和非线性关系.该方法可为稻田土壤砷调查与环境保护提供更为精准的信息.