“We cannot let this happen again”: reversing UK flood policy in response to the Somerset Levels floods, 2014

The Multiple Streams Framework offers a theoretical account of how policy proposals move from latent possibilities to becoming favored for implementation. We apply this framework in the context of the policy response to the 2013–2014 flooding of the Somerset Levels and Moors. Stakeholder interviews and analysis of news media coverage evidence the way in which a specific policy option that had fallen out of favor with the national Environment Agency – dredging – came to the fore and was eventually adopted during the period in which the conjunction of problem, policy, and political pressures came to a head. Local political activists mobilized a wider campaign with the help of social media and capitalized on national political sensitivities to successfully promote dredging. What is less clear is the longevity of the policy reversal, given funding constraints.     

Predictive Model of Avian Electrocution Risk on Overhead Power Lines

Electrocution on overhead power structures negatively affects avian populations in diverse ecosystems worldwide, contributes to the endangerment of raptor populations in Europe and Africa, and is a major driver of legal action against electric utilities in North America. We investigated factors associated with avian electrocutions so poles that are likely to electrocute a bird can be identified and retrofitted prior to causing avian mortality. We used historical data from southern California to identify patterns of avian electrocution by voltage, month, and year to identify species most often killed by electrocution in our study area and to develop a predictive model that compared poles where an avian electrocution was known to have occurred (electrocution poles) with poles where no known electrocution occurred (comparison poles). We chose variables that could be quantified by personnel with little training in ornithology or electric systems. Electrocutions were more common at distribution voltages (≤33 kV) and during breeding seasons and were more commonly reported after a retrofitting program began. Red‐tailed Hawks (Buteo jamaicensis) (n = 265) and American Crows (Corvus brachyrhynchos) (n = 258) were the most commonly electrocuted species. In the predictive model, 4 of 14 candidate variables were required to distinguish electrocution poles from comparison poles: number of jumpers (short wires connecting energized equipment), number of primary conductors, presence of grounding, and presence of unforested unpaved areas as the dominant nearby land cover. When tested against a sample of poles not used to build the model, our model distributed poles relatively normally across electrocution‐risk values and identified the average risk as higher for electrocution poles relative to comparison poles. Our model can be used to reduce avian electrocutions through proactive identification and targeting of high‐risk poles for retrofitting. Modelo Predictivo del Riesgo de Electrocución de Aves en Líneas Eléctricas Elevadas     

基于GM-SVR的小样本条件下化工设备可靠性预测

为了准确预测化工设备可靠性趋势，针对化工设备失效寿命数据为小样本的情形，基于灰色估计法与支持向量回归机在小样本数据处理中的优势，建立了失效寿命时间服从三参数威布尔分布的化工设备可靠性模型；结合GM（1，1）和SVR对模型进行参数估计，在压缩机可靠性分析中进行了实例应用，对比分析了最小二乘法、灰色估计法和GM-SVR的估计效果。研究结果表明:GM-SVR对威布尔分布参数的估计精度明显优于最小二乘法和灰色估计法，可以有效地应用于化工设备失效数据为小样本时的可靠性预测。     

平原河网地区非点源污染风险差异化分区防控研究

土地利用优化和空间防控策略对非点源污染风险控制及水环境质量的改善具有重要意义。本文以太湖流域典型平原河网地区-上海市青浦区为研究对象,将灰色线性规划模型与最小累积阻力模型相结合,以控制非点源污染风险和增加经济效益、生态效益为目标,进行土地利用结构优化与空间分区防控研究,在空间上划设了水资源保育区、水资源重点防护区、非点源污染一般阻控区、非点源污染中等阻控区及非点源污染重点阻控区,并针对不同分区提出具有针对性的防控措施。与2012年相比,预测2020年优化防控方案下,可减少总氮、总磷的输出10.96%和41.33%。由此表明,优化土地利用结构和构建空间差异化防控机制是有效调控非点源污染风险,实现区域可持续土地利用,促进经济发展和保证生态环境安全的有效途径。     

基于移动监测和土地利用回归模型的上海市近地面黑碳浓度空间模拟

黑碳(BC)是大气污染物的重要组成部分,对空气质量与人类生活健康产生重要的影响.本研究采用移动样带手段开展上海市近地面BC浓度监测,分析其基本统计特征和空间分异性.在此基础上,利用土地利用回归模型(LUR),探讨人口密度、经济产值和交通道路网密度等因素对上海市近地面BC浓度空间分异的影响.结果表明上海市近地面BC平均浓度为(9.86±8.68)μg·m~(-3),空间差异明显,郊区[(10.47±2.04)μg·m~(-3)]比市中心地区[(7.93±2.79)μg·m~(-3)]高32.03%(2.54μg·m~(-3)).气象要素(风速和相对湿度)和交通道路变量(路网长度、省道距离、高速距离等)显著影响上海市近地面BC浓度(r为0.5~0.7,P0.01).基于气象和交通道路变量的LUR模型能较好模拟上海近地面BC浓度(调整后R2为0.62~0.75,交叉验证R2为0.54~0.69,RMSE为0.15~0.20μg·m~(-3)),其中100 m和5 km缓冲距离的LUR模型相对较优,在一定程度上表明上海市近地面BC浓度主要受气象要素和交通源的影响.本研究有利于加深对上海市BC浓度空间分布格局及其影响因素的客观认识,可为模拟和预测BC对人类活动和自然环境的响应机制提供科学依据和理论支撑.     

供水管网铁释放的影响因素相对重要性分析

供水管网的铁释放问题近年来日益受到关注.影响供水管网铁释放的因素众多,本研究选取了pH、溶解氧(DO)、碱度(Alk)、硬度、氯离子(Cl~-)、硫酸根(SO_4~(2-))、温度(T)和水力停留时间(HRT)这8个影响因素,利用逐步回归和偏相关分析,建立了铁释放的非线性幂指数模型,并用标准化回归系数和偏相关系数比较了这些因素的相对重要性.结果表明,铁释放模型拟合效果良好;用标准化回归系数衡量影响因素相对重要性时,SO_4~(2-)、HRT、Cl~-和T是相对重要的因素,相对重要性排序为SO_4~(2-)≈HRTCl~-T;用偏相关系数衡量时,HRT、SO_4~(2-)、Alk、Cl~-和T是相对重要的因素,排序为HRTSO_4~(2-)AlkCl~-T.综合两种系数的分析结果,HRT、SO_4~(2-)和Cl~-是本研究条件下相对重要的因素,T和Alk的相对重要性视实际情况变动.     

基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。     

基于GIS和LUR模型的西安市PM2.5浓度空间分布模拟研究

基于地理信息系统GIS和土地利用回归LUR模型,模拟西安市PM2.5浓度空间动态分布,结果表明:与PM2.5浓度相关性最高的分别为缓冲区为2 km的水域面积、人口密度和距离水域距离,R 2分别为0.501,0.393和0.280;与PM2.5浓度相关性最低的分别为缓冲区为4 km的水域面积、未利用地面积和耕地面积,R 2分别为0.039、0.021和0.017.未考虑风速建立的LUR模型多元回归的相关系数为0.856,R 2为0.733,考虑风速的相关系数为0.892,R 2为0.796,表明风速对于污染物的分布影响较大,LUR模型模拟效果较好.模拟的PM2.5年均浓度高风险区分布于中部,中风险区分布于中西部,低风险区分布于东南部和西部.     

基于资源环境承载力评价的土地利用功能分区研究

资源环境承载力是可持续发展度量和管理的重要参量和依据,是土地利用功能分区的前提和基础.从资源环境约束系统和保障系统两个维度,应用GIS空间分析和多因素综合评价法,探讨基于资源环境承载力评价的土地利用功能分区研究,并以重庆市渝北区为例进行实证研究.研究结论以期为优化国土空间开发格局和生态文明建设提供科学数据、规划思路和决策依据.     

ABC算法优化SVR的磨损故障预测模型

目的为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归SVR(Support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化支持向量回归(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。方法该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证模型的优越性。结果采用ABC算法优化的SVR故障预测模型进行时间序列预测,能够较好地跟踪发动机滑油金属元素浓度的变化过程,并且能够提前2个取样时间预测异常情况的出现。结论 ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。