基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究

叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70～1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著.     

典型地区农用地污染调查及风险管控标准探讨

针对《土壤污染风险管控标准——农用地土壤污染风险管控标准》(GB 15618—2018),提出以土壤中全量浓度筛选值和管控值作为衡量农用地土壤污染风险管控的标准,对湖南省部分稻田农用地土壤及点对点稻米样品中镉、铅、砷、汞的总量和有效态浓度及稻米中含量进行监测,根据重金属总量浓度分为低风险、中风险、高风险3组。结果显示:(1)土壤及稻米中镉含量基本为随着风险级别的升高而增加,铅、砷在土壤和稻米中含量无规律性结果,汞监测结果均为未检出。(2)低风险组稻米镉超标率为12. 0%,高风险组稻米镉达标率为33. 3%,表明利用总量浓度对农用地土壤潜在风险进行分组存在一定的局限性。(3)依据4种重金属在土壤中总量及稻米(早稻)中含量情况,对风险级别进行调整并综合判断:有58个样品为低风险组,占样品总数的68. 2%,超标率为零;有15个样品为中风险组,占样品总数的17. 7%,超标率为80. 0%;有12个样品为高风险组,占样品总数的14. 1%,超标率为100. 0%。调整后评价结果与上述标准的划分目标更接近,能够提高上述标准的准确性和实用性。     

摄影比赛搭平台 安全管理显成效

近曰,记者在上海杨浦园林绿化建设养护有限责任公司(以下简称"杨浦绿化")参观了一场特殊的摄影作品展览。《安全操作记心头》《绷紧安全之绳》《警钟长鸣》等照片不论从内容冲击力还是摄影技巧等方面都令人印象深刻。"我们这个展览是从2018年开始办起来的,每年通过这个摄影比赛聚焦公司安全生产的方方面面,人人抓镜头,个个找隐患,有力推动了公司安全生产持续改进。"杨浦绿化有关负责人如是说。     

不同类型压力对飞行员安全绩效的影响规律研究

为探究各类型压力对飞行员安全绩效的影响规律，为飞行员日常工作管理提供依据，选取某航空公司200名飞行员进行压力测试，并调取其近6 a的飞机品质(QAR)数据，通过相关性分析和线性回归分析将飞行员压力数据与其QAR数据进行对比分析，探究飞行员压力对飞行安全绩效的影响规律。研究结果表明:工作负荷压力、家庭压力、人际关系压力和组织管理压力会显著负向影响飞行员安全绩效；角色压力和专业发展压力会显著正向影响飞行员安全绩效。     

基于STIRPAT和GM(1,1)模型的湖南省农地投入碳排放增长机理及趋势预测

探索农地投入的碳排放特征、增长机理及趋势预测,并提出减排对策对农业发展向低碳绿色转型具有重要意义。研究采用回归分析法、STIRPAT和GM(1,1)模型解析湖南省农地投入碳排放增长机理并做出趋势预测。结果表明:2000~2014年湖南省农地投入碳排放量呈上升趋势,年均增长率为3.25%,各类碳源中化肥累计的碳排放量最大,其次是农药;此外翻耕、农药、农膜、柴油、灌溉、化肥累计碳排放年均增长量分别为0.68%、3.22%、7.47%、6.42%、2.57%、3.25%。农业人口、人均农业GDP、机械化水平、农业生产效率、农业产业结构显著影响农地碳排放,各因素每发生1%的变动会相应带来农地碳排放量约0.20%、0.95%、0.12%、0.98%和0.93%的变化。通过GM(1,1)模型对2016~2020年湖南省农地投入碳排放量进行预测,碳排放量呈持续上升趋势,2020年预计达到430.43万t。最后根据研究结果提出促进农地投入碳减排的政策建议。     

人工园林大面积种植区植被净初级生产力时空变化研究

云南西南地区自然资源丰富，近年来，随着社会经济的快速发展，橡胶、茶园和桉树等人工园林大规模种植主要占用了天然林和耕地，土地利用结构和空间布局发生了很大变化。为了探讨土地利用/覆被变化对植被净初级生产力（NPP）的影响，以人工园林大面积种植区西盟县为研究区，运用综合模型、CASA模型和MODIS产品（BIOME-BGC模型），对西盟县2000年、2005年、2010年和2015年各地类NPP的时间变化和空间分布特征进行分析。结果表明：（1）2000~2015年，CASA模型模拟的西盟县NPP呈先减少后增加的趋势，MODIS模型模拟的NPP值变化趋势与CASA模型一致，综合模型则呈现逐年增加的趋势；（2）西盟县NPP的空间分布形态从西至东均呈“低值-高值-低值-高值-低值”（“M”）变化，与西盟县水热资源的分布特征和土地利用/覆被变化有关，西盟县NPP空间变化主要集中于人工园林种植区；（3）3种模型中，CASA模型和MODIS产品（BIOME-BGC模型）比综合模型更适用于地形气候复杂多样的山区NPP的模拟计算，其中CASA模型空间精度更高。     

基于ISM和AHP的危险品仓储风险影响因素研究

本文采用解释结构模型(ISM)分析影响危险品仓储系统的各个因素之间的联系,建立3级多层递阶模型。应用层次分析法(AHP)从仓储人员问题、硬件问题、软件问题和意外问题四个方面对结构模型中各因素指标的影响力进行排序,建立指标综合权重体系。结果表明:法律法规和安全管理是最深层次的影响因素;在一级指标中,软件问题为主要因素,在三级指标中,法律法规、安全责任意识和存储方式最为重要。建议企业应遵守相关法律法规,预防和控制习惯性违章行为,加强安全管理,提高责任意识。