永久基本农田保护的实施评价与政策启示--以我国东部地区XX地级市为例

基于“三调”数据分析我国东部地区XX地级市永久基本农田保护变化,从流失去向与流失空间分布两个方面深入分析了其真实境况,从而提出切实的保护政策建议。结果表明:①流失去向包括农业结构调整、建设占用和自然损毁,其中农业结构调整占用为主导。②城市圈内比圈外占用普遍严重,尤其是城乡建设占用了大量基本农田。③永久基本农田存在空间错配现象,未做到“应划尽划”。据此,提出构建农户补偿机制、县级保护任务量与存量建设指标相挂钩、协同基本农田—生态—城镇空间布局,实施圈内基本农田动态监测机制等系列措施,以提升保护效果。     

A generalized approach for producing,quantifying, and validating citizen science data from wildlife images

Citizen science has the potential to expand the scope and scale of research in ecology and conservation, but many professional researchers remain skeptical of data produced by nonexperts. We devised an approach for producing accurate, reliable data from untrained, nonexpert volunteers. On the citizen science website www.snapshotserengeti.org , more than 28,000 volunteers classified 1.51 million images taken in a large‐scale camera‐trap survey in Serengeti National Park, Tanzania. Each image was circulated to, on average, 27 volunteers, and their classifications were aggregated using a simple plurality algorithm. We validated the aggregated answers against a data set of 3829 images verified by experts and calculated 3 certainty metrics—level of agreement among classifications (evenness), fraction of classifications supporting the aggregated answer (fraction support), and fraction of classifiers who reported “nothing here” for an image that was ultimately classified as containing an animal (fraction blank)—to measure confidence that an aggregated answer was correct. Overall, aggregated volunteer answers agreed with the expert‐verified data on 98% of images, but accuracy differed by species commonness such that rare species had higher rates of false positives and false negatives. Easily calculated analysis of variance and post‐hoc Tukey tests indicated that the certainty metrics were significant indicators of whether each image was correctly classified or classifiable. Thus, the certainty metrics can be used to identify images for expert review. Bootstrapping analyses further indicated that 90% of images were correctly classified with just 5 volunteers per image. Species classifications based on the plurality vote of multiple citizen scientists can provide a reliable foundation for large‐scale monitoring of African wildlife.     

生态毒理数据筛查与评价准则研究

化学品生态风险评价和水质基准研究需要大量生态毒理数据,由于目前关于化学品毒性效应的研究较多,不同文献对同一测试终点的报道常常存在一定的差异,数据选择不当会直接影响最终评价结果。为了降低专业人员在数据筛选过程中的主观影响,有必要制定一套科学合理、操作性强的数据筛查与评价准则。本文整理比较了美国、荷兰、德国和澳大利亚等4个国家的5个毒理数据筛查与评价方法,并以荷兰的CRED方法为主,结合另外4个筛选方法以及现有的水质基准推导指南和生态风险评价技术导则,从可靠性、相关性、精确性三个方面详细阐述了数据质量评价标准与使用规范。其中数据质量评价包括五个方面:(1)实验设计,包括测试标准、操作规程、数据有效性、对照组设置;(2)实验试剂的纯度及其杂质的物理化学性质;(3)受试生物的基本信息和来源;(4)暴露条件,包括试验系统、暴露浓度设置及变化、暴露时间、生物负荷;(5)数据分析,包括平行样、统计分析方法、浓度-效应关系、原始数据;数据使用规范主要考虑受试生物、测试终点和暴露场景与评价目标的相关性,以及生态风险评价和水质基准推导对数据精确性的要求。这些均可为我国从事生态风险评价和水质基准研究的工作人员提供有益借鉴,使数据筛选过程更加客观、统一,同时还可以作为毒理实验论文撰写依据,提高数据报道质量。     

基于均一化降水资料的中国极端降水特征分析

论文利用中国1961—2012年602个测站均一化的日降水资料,基于世界气象组织定义的11个极端降水指数,分析了近52 a中国极端降水事件的时空分布特征。结果表明：年极端降水指数长期变化趋势表明,大部分极端降水指数在我国西北和长江中下游地区（除CDD）以及东南沿海和华南大部分地区均呈现增加趋势,而在华北地区为减少趋势。极端降水指数随时间的变化表明,各指数具有明显的年际和年代际变化,从2000年开始大部分指数表现为不同程度的增加趋势,即极端降水事件从2000年开始偏多。     

长三角地区汛期暴雨时空特征分析

为揭示长三角地区汛期暴雨时空特征,利用该地区20个气象测站1959—2005年逐日降水数据,统计不同测站年汛期(5月—9月)暴雨量、暴雨日数,采用数据场、线性趋势法、Mann-Ken-dall非参数检验法及Morlet小波方法对其进行分析。结果表明,长三角地区可分为南区、中区、北区3个空间区域。47 a来各分区汛期暴雨量呈先减少再增加的趋势,整体上呈增加趋势,但均不显著,只有中区在1998—2003年间出现超过α=0.05显著性水平的变化特征。各分区均存在25 a左右的准周期震荡,且具有全域性;从20世纪80年代开始短时间尺度周期(小于20 a)有延长趋势,但不稳定。     

危险化学品运输事故历史数据研究综述

系统地回顾国内外近20 a来的危险化学品运输事故历史数据分析的理论和方法,旨在为我国今后危险化学品运输风险研究提供指导。调研国内外危险化学品运输事故研究的历史数据来源,介绍该领域的主要研究方法及其发展过程,讨论现有研究内容及研究结果的共性和特征。发现现有研究主要集中于危险化学品的道路运输,侧重于分析运输事故的主要影响因素,经济损失、次生灾害及事故数与运输批次的关联方面的研究不足。提出要把事故后果的科学衡量作为未来的研究方向。     

安全生产违章行为的人口因素影响模型研究——基于省级面板数据的协整方法

为了探讨人口因素对安全生产违章行为的影响,基于省级面板数据,构建安全生产违章行为数量与作业人员人口因素之间的固定效应变系数模型。实证研究,从业者的受教育程度、第二产业在岗职工平均工资以及人员数量规模等因素,影响违章行为方式及程度。结果表明:受教育程度的提高将显著抑制违章行为的发生;提高作业人员工资将增加违章行为的成本进而遏制违章行为的产生,但这一效果会受到作业人员所持有的风险态度的影响;作业人员规模的增加将提高工伤事故率。建议从提供受培训教育机会、提高违章成本、降低第二产业比重、减少高危行业作业人员数量等方面采取措施遏制违章行为。     

How to address data privacy concerns when using social media data in conservation science

Social media data are being increasingly used in conservation science to study human–nature interactions. User-generated content, such as images, video, text, and audio, and the associated metadata can be used to assess such interactions. A number of social media platforms provide free access to user-generated social media content. However, similar to any research involving people, scientific investigations based on social media data require compliance with highest standards of data privacy and data protection, even when data are publicly available. Should social media data be misused, the risks to individual users' privacy and well-being can be substantial. We investigated the legal basis for using social media data while ensuring data subjects’ rights through a case study based on the European Union's General Data Protection Regulation. The risks associated with using social media data in research include accidental and purposeful misidentification that has the potential to cause psychological or physical harm to an identified person. To collect, store, protect, share, and manage social media data in a way that prevents potential risks to users involved, one should minimize data, anonymize data, and follow strict data management procedure. Risk-based approaches, such as a data privacy impact assessment, can be used to identify and minimize privacy risks to social media users, to demonstrate accountability and to comply with data protection legislation. We recommend that conservation scientists carefully consider our recommendations in devising their research objectives so as to facilitate responsible use of social media data in conservation science research, for example, in conservation culturomics and investigations of illegal wildlife trade online.     

结合QAR数据的全航段排放估算及其对飞行成本的影响研究

随着排放对环境的影响日趋严重,排放成本被纳入飞行总成本的趋势已成为必然.在对基础飞行成本模型进行改进过程中,为了准确计算飞机排放量,依据机载QAR（Quick Access Recorder,快速存取记录器）数据中表征发动机实际运行的诸多参数,准确获取排放量,进而利用改进飞行总成本模型计算实际飞行成本.同时,讨论了燃油成本、时间成本及排放成本在综合成本中所占的比例.结果表明,燃油成本占比最大,约为41.63%;时间成本约占34.13%,排放成本占比达到24.24%,超过燃油成本的1/2.由此可见,排放成本对总成本影响很大,其影响不可忽视,多方面考虑计算排放量及排放成本,可为航空公司初步评估飞机运行成本提供有效依据.     

人工神经网络模型在水质预警中的应用研究进展

水质预警模型是大数据时代构建环境智能决策与管理体系的关键技术.近年来,水质自动化监测能力的提升以及测管协同对环境模型的强烈需求,激发了研究人员探索新的建模方法并努力提高模型预测性能.其中,人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)模型发展迅速.本文综述了3大类ANN模型的发展历史和模型结构特点,梳理了ANN模型在水质数据软测量、数据异常检测和时间序列预测等方面的研究进展,归纳了一般建模流程、技术建议和常用的模型性能指标,发现ANN模型的应用依赖于监测数据质量,存在模型可解释性差、模型运行硬件资源要求较高等不足,提出未来水质预警模型的研发思路和重点,需要加快推进水环境监测技术与预警模型的协同发展和业务化应用,通过多种应用场景检验实现技术迭代,形成大数据驱动的水质在线监测-智能预警-应急管理支撑体系,助力我国环境治理能力现代化.