基于集对分析法的长三角雾霾风险评估CSSCI

通过层次分析法确定雾霾风险评价指标权重,依据指标选择原则确立10个雾霾风险指标,引入集对分析法对我国长三角雾霾风险进行风险等级评估。研究表明:1上海、南京、杭州、合肥四个城市风险等级分别为IV级、III级、III级、III级。2四个城市雾霾风险较高普遍原因是PM2.5年均浓度、PM10年均浓度差异度过高,其中上海市风险等级高于其他三个城市,原因是单位机动车数量和人口密度为对立因素,以及环境监测和城市绿化率有待改善。对雾霾风险分析结果做出了相应的风险对策研究。     

基于SPA的海洋产业系统脆弱性与障碍因素研究——以中国沿海地区为例

运用集对分析法从敏感性和应对能力两个角度对中国沿海11个省市的海洋产业系统脆弱性进行了测度。结果表明:中国沿海各地区海洋产业在脆弱性、敏感性和应对能力上差异显著。根据脆弱性评价结果可将各沿海省市分为低脆弱性地区、中等脆弱性地区、较高脆弱性地区和高脆弱性地区等四类;外贸、外资依存度等敏感性因子是低和中等脆弱性地区的主要障碍因素,海洋产业专利比重等应对能力因子是大部分沿海省市的主要障碍因素。     

对青海天然灌林(灌丛)热量带和类型划分的重新认识

文章通过调查和分析大量资料,阐述了青海天然灌林(灌丛)的热量带划分问题,由以往的二带(温性和高寒)划分改变为三带(温性、寒温性和高寒)划分,首次对64个省内分布的灌林群系作出了分类系统。     

基于高分数据的村级地块面向对象分类方法研究

针对农作物对地抽样调查工作中村级抽样单元野外调查工作量大的问题,研究了一种基于高分数据的村级农作物种植面积提取方法。以辽宁省北镇市孟家村SPOT5遥感影像为实验数据(主要包括农田、裸地、道路、大棚、水体、房屋等类型),基于eCognition平台,根据局部方差法筛选地物最优分割尺度,按照最优分割尺度从大到小组织实验区地物分割次序,结合影像对象的光谱、形状等特征,建立分类规则,完成了村级农作物种植面积的提取。该方法有效避免了在影像分割时参数反复试错带来的复杂性和随机性,提高了农作物种植面积面向对象分类精度和效率。通过野外调查样地进行精度验证表明,精度达到90.4%,为提高农作物种植面积对地抽样调查工作效率,减少野外调查的工作量提供技术支撑。     

基于联系数物元模型的现代农业发展水平综合评价

运用物元模型和集对分析相融合方法,构建了我国现代农业发展水平综合评价模型。结果表明,2006年我国现代农业发展总体水平处于发展期。31个省（市）分为3个阶段;北京、天津、上海、江苏、浙江、山东处于成熟期,广东、河北、辽宁、吉林、黑龙江、湖北、福建、江西处于发展期,湖南、重庆、四川、山西、海南、内蒙古、安徽、河南、广西、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆处于起步期;深入联系进行分量分析可揭示各省（市）发展现代农业的驱动因素和制约因素。     

高校亲环境行为的影响因素研究?——基于大学生垃圾分类意愿视角

大学生作为社会经济发展的新兴力量,其垃圾分类等亲环境行为对提升整个社会的环境治理成效起到重要作用。本文基于计划行为理论与“知—信—行”模式,构建大学生垃圾分类意愿机理模型,对南京市在校大学生的垃圾分类意愿进行问卷调查,运用结构方程模型探究影响大学生垃圾分类意愿的关键因素,通过差异性检验探讨不同类型高校在关键因素上的差异,并通过多群组分析探讨性别、设施与服务体系在意愿影响上的差异性。研究结果表明：①环境认知会通过行为态度、知觉行为控制形成一个传导机制间接影响大学生垃圾分类意愿;②行为态度、知觉行为控制显著影响大学生垃圾分类意愿,而主观规范无显著影响;③调研高校学生的垃圾分类意愿水平存在异质性,表现为高职院校＞一般院校＞重点高校;④性别差异显著影响垃圾分类意愿,女生更容易受到主观规范的影响,而男生更容易受到知觉行为控制的影响;⑤设施与服务体系先进或落后,对垃圾分类意愿的影响无显著差异。据此,本文提出提升大学生群体垃圾分类意愿的对策建议,以期为培育大学生群体的亲环境行为及推进高校生活垃圾的分类治理提供决策参考。     

改性纤维素对电镀废水中Cu2＋，Zn2＋，Ni2＋的捕集

制备并研究了改性纤维素对Cu2 、Zn2 、Ni2 3种重金属离子的捕集效果.研究了反应时间、药剂用量、pH值、反应温度对其效果的影响.结果表明,在pH值为中性或碱性,反应温度为25℃时,改性纤维素对重金属离子具有较好的捕集效果.今后可进一步根据物质结构与性能的关系对天然高分子进行改性,并加强应用的研究.     

模糊集对分析在城市绿地景观生态综合评价中的应用

运用模糊集对分析法，建立了城市绿地景观生态综合评价数学模型。应用实例表明，该模型可以为城市绿地系统景观评价生态提供客观，合理的决策方法。     

基于物元可拓集法的蛟龙污水处理厂出水水环境质量评价

可以从定性、定量两个角度解决问题的物元可拓法已被广泛应用于各个领域。选取具有代表性的BOD5、NH3-N、石油类、CODcr、粪大肠菌群五项指标为待评物元,取Ⅰ至Ⅴ类水质标准对应的取值范围构造经典域物元矩阵,按照污染贡献率法确定各特征的权重,应用建立的水质评价物元模型计算出关联度0.10,得出该污水处理厂出水环境质量属于Ⅲ级。研究表明,运用物元可拓集模型评价水环境质量具有可信性和实用性。     

煤炭产业国际竞争力的遗传—投影寻踪评价

根据煤炭产业发展的实际状况,提出了煤炭产业竞争力评价的指标体系。采用探索性数据分析—投影寻踪法,结合遗传算法,建立了遗传—投影寻踪综合评价模型。以全球11个主要产煤国为对象进行了实证研究,验证了该方法的科学性和实践的可行性,提出提升我国煤炭产业竞争力的对策建议。     

遗传投影寻踪回归在城市环境质量评价中的应用

引入投影降维的思想,将遗传投影寻踪与回归分析技术运用到城市环境质量评价中。将此技术与神经网络方法进行实例比较,投影寻踪回归方法不但可以合理地作出环境质量的综合评价,而且消除了神经网络方法中类别判断不够精确的影响。     

基于LabVIEW设计的热延伸试验机

根据GB/T 5013.1和GB/T 2951.12的要求,对电线电缆的绝缘和护套需要进行热延伸试验。为了提高检测数据的准确性和可靠性,利用LabVIEW设计了热延伸试验机,不仅实现了数据采集、计算、存储及监控,还可以查看历史记录、实时报警等功能。该试验机控制界面设计友好,在线参数设定方便、扩展性强等优点,具有较高的实用价值。     

基于射线追踪法的态势计算的优化

区域态势仿真通常会采用在既定区域内放置大量的点状接收机来接收电磁信号,分析计算信号功率与场强,从而达到模拟态势区域的目的。这就要求每个点状接收机都需要进行信号的处理与计算,计算上的重复性很大。采用n米采点投影的方法,假定接收区域投影为长方形,将其划分成n*n米2的小正方形。发出射线后,从射线进入接收区域的位置开始,每隔n米对射线信号进行取样。该方法可以大幅度提高计算效率,且在仿真应用中得到了较好的效果。     

基于灰色关联投影的四川省生态环境质量定量研究

生态环境系统是一个包括自然、经济和社会等多个方面,具有信息不确知性和不完全性因素的灰色系统。以四川省为研究区,在构建生态环境评价指标体系的基础上,基于灰色系统理论和矢量投影原理,建立了生态环境质量评价的灰色关联投影模型,并运用所建模型对四川开展生态省建设前后3年的生态环境质量进行评价。结果表明,四川省自开展生态省建设以来,生态环境质量逐步提高,但仍然有进一步提高的空间。     

基于主成分分析法的安徽省生态环境质量研究

人类根据自身的具体要求可对生态环境质量进行评定。研究选择具有代表性、可比性、可操作性的评价指标,运用主成分分析法对安徽省17个地市的环境质量的优劣程度进行了定性、定量分析和判别,为安徽生态省建设和环境管理提供科学依据。     

基于灰色关联分析的岷江上游流域震后水质综合评价

汶川大地震是我国建国以来强度最大、破坏最严重的一次地震,使本就脆弱的岷江上游生态环境和水环境受到极大影响,岷江是成都市和都江堰市的主要水源,本次地震又发生在这两大城市的上游,震区中岷江水质直接关系到这两个城市的用水安全。本文根据跟岷江映秀段的水质监测结果,利用灰色关联分析法对水质进行综合评价分析,研究震后岷江水质特征,为岷江的水环境保护及成都与都江堰的饮用水安全提供参考。     

Efficient Delineation of Nested Depression Hierarchy in Digital Elevation Models for Hydrological Analysis Using Level‐Set Method

In terrain analysis and hydrological modeling, surface depressions (or sinks) in a digital elevation model (DEM) are commonly treated as artifacts and thus filled and removed to create a depressionless DEM. Various algorithms have been developed to identify and fill depressions in DEMs during the past decades. However, few studies have attempted to delineate and quantify the nested hierarchy of actual depressions, which can provide crucial information for characterizing surface hydrologic connectivity and simulating the fill‐merge‐spill hydrological process. In this paper, we present an innovative and efficient algorithm for delineating and quantifying nested depressions in DEMs using the level‐set method based on graph theory. The proposed level‐set method emulates water level decreasing from the spill point along the depression boundary to the lowest point at the bottom of a depression. By tracing the dynamic topological changes (i.e., depression splitting/merging) within a compound depression, the level‐set method can construct topological graphs and derive geometric properties of the nested depressions. The experimental results of two fine‐resolution Light Detection and Ranging‐derived DEMs show that the raster‐based level‐set algorithm is much more efficient (~150 times faster) than the vector‐based contour tree method. The proposed level‐set algorithm has great potential for being applied to large‐scale ecohydrological analysis and watershed modeling.