国际大米价格互动性与中国粮食安全研究

开放经济条件下"确保谷物基本自给,口粮绝对安全"的粮食安全目标受国际贸易影响愈加明显,作为口粮之一的大米价格剧烈变动成为影响我国粮食安全的重要因素。本文运用Johansen协整检验与持久-短暂模型(P-T模型)对大米主产国中国、美国、泰国三国大米市场高中低三级大米价格变化的共有因子进行了分析,探索价格间的内在联系以及对粮食安全的作用机制。结果表明,国际大米价格间的互动性对我国粮食安全冲击较大,表现为国际大米价格波动显著影响我国的大米价格,其中,中低端大米市场受到的冲击最大,而我国大米价格对国际高端大米价格的影响较为有限。相比之下,泰国大米市场受国际大米价格波动的影响较小,对国际大米价格的影响最大;美国大米市场受到国际米价波动的影响也不显著,受非价格因素的影响较大。因此,合理利用国际国内两个市场保障我国粮食安全要立足国内,充分应用进口配额调控机制并借鉴粮食强国的生产加工和期货市场经验,不断增强我国大米的国际竞争力。     

成都平原毗河下游生态环境需水量研究

20世纪90年代以来,河流生态环境需水成为生态水文学研究的重要内容。阐述了基于国际上新兴发展的生态水文学理论的生态环境需水量的概念和内涵。并以毗河为例,用能反映时间尺度的河流流量来表达生态环境需水量,而不是传统意义上的水量。为了与水资源配置的时间单元协调起来,对3个代表年〖WTBX〗P〖WTBZ〗=50%（1968年）,〖WTBX〗P〖WTBZ〗=75%（1986年）,〖WTBX〗P〖WTBZ〗=90%（1987年）分别进行生态环境需水量的计算。根据毗河的自然条件,利用Montana法计算了河道维护水生生境最小需水量和最适宜需水量;蒸发需水量由水面宽度、河道两断面间平均长度、河道蒸发深度三者确定;结合河道功能区划和水质目标,计算了污染物稀释需水量。最终确定毗河下游河道的最小生态环境需水量为20.64 m3/s,最适宜生态环境需水量为25.84 m3/s。     

建立乡镇长环保目标责任制的思考

通过对乡镇环境问题的分析，提出了要从根本上解决乡镇环境问题，必须依法建立乡镇长环境保护目标责任制。     

北京市黑臭水体治理的动态遥感监测及影响因素分析

为及时、准确掌握黑臭水体治理进展,基于“北京二号”影像数据和同期的野外综合水体实测数据,采用深度学习算法对黑臭水体进行识别,并引入地理探测器对黑臭水体影响因素进行定量分析。结果表明：基于Faster R-CNN算法的黑臭水体遥感识别,总准确率达到90%左右,短时间内(5~33 h)即可完成北京市建成区黑臭水体的筛查工作;在空间维度上,黑臭水体主要分布在中心城区以外,并在通州区、朝阳区和大兴区较为集中;在时间维度上,专项治理期间(2015—2018年)内,黑臭水体的数量和长度总体趋势都是递减的,但偶尔也有反黑现象;2018年底,在全市建成区范围内,已全面消除黑臭现象;在一年内,第1季度水体环境最好,第2季度次之,第3季度最差,从第4季度开始好转;在北京市大兴区,土壤全氮量(贡献率为32.07%)和周边养殖场排污(贡献率为27.04%)是黑臭水体形成的主要影响因素,高程(贡献率为8%)、土壤类型(贡献率为7.6%)和土地利用类型(贡献率为6.1%)的贡献率较弱。由此可以看出,基于Faster R-CNN算法识别影像中的黑臭水体识别准确率高,可及时、准确地监测城市黑臭水体治理情况,使用地理探测器可定量分析并确定各影响因素的贡献率。本研究成果可为城市黑臭水体的动态监测和治理提供有力的技术支撑。     

城市内涝灾害应急救援指派模型

为实现应急救援队伍的合理派遣以快速营救受困人员,根据城市内涝灾害特点、城市内涝灾害情况和救援资源的分布,综合考虑应急救援队伍的救援效率、救援可靠性、救援时间等因素,构建多目标应急救援指派模型。运用模糊数学思想,将各目标下的属性值矩阵转化为模糊关系矩阵。针对优化模型的特点,采用反点法对模型进行求解。为证明反点算法的可行性,采用标准匈牙利算法对模型进行求解并加以验证。算例结果表明,多目标优化方案可以进行良好的任务分配,可满足应急救援任务的需要。     

基于改进YOLOv5s算法的隧道初期火灾检测模型

为提升公路隧道初期火灾的检出率与检测精度,考虑初期烟火特征量小且不易侦测的特点,提出一种基于改进YOLOv5s算法的公路隧道初期火灾检测模型。首先,在YOLOv5s特征检测层并入变压器预测头,在原有3个特征检测头的基础上新增第4个160×160尺度的特征检测头,以增强多尺度识别能力;同时,引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN)结构,用于融合高低层火焰和烟雾的语义信息;然后,采用完全交并比(CIoU)替换距离交并比(DIoU),并在置信度损失中采用Focal Loss改进YOLOv5s的损失函数,从而提升新模型整体的训练效果和检测精确度;最后,在真实隧道内开展初期火灾模拟试验,获取50 000幅训练集样本,并结合2022年3月1日江苏镇江观音山隧道真实火灾视频数据,对比分析YOLOv5s-Opt和YOLOv5s算法模型。结果表明：YOLOv5s-Opt对初期火灾的平均检测精度达到90.38%,比YOLOv5s提高2.06%;对于同一段火灾实测视频,YOLOv5s-Opt的检出率比YOLOv5s高出3.63%。YOLOv5s-Opt算法模型更擅长初期火灾小目标的检测和识别,在检测精度和检...     

融合YOLOv5-ResNet级联网络的烟火检测方法

火灾产生的烟雾和火焰对人类生命财产及安全会造成严重威胁。针对现有烟火检测算法在实际工业应用中无法满足高检测率、低误报率以及高实时性的检测需求,提出了一种融合YOLOv5-ResNet级联网络的烟火检测算法。首先,为了提高YOLOv5检测网络对烟火目标的检测性能,尤其针对小目标烟火,通过增加注意力机制模块、小目标尺度检测层、Focal Loss损失函数的方式改进YOLOv5目标检测网络;然后,为了降低误检情况的发生,将检测到的烟火目标进行阈值筛选,筛选后的烟火目标增加部分背景信息后送入ResNet34分类网络,剔除非烟火目标;最后,通过综合分析连续多帧检测结果和烟雾面积变化情况,进一步降低误检的发生。结果表明：融合YOLOv5-ResNet级联网络的烟火检测算法,在29个烟火视频的查全率为99.38%,漏检率为0.62%;在45个非烟火视频的误检率约为0.001 6%,在所有测试视频的平均检测速度为51.67帧/s, YOLOv5-ResNet级联网络算法检测精度较高,检测速度较快,误检率低,可满足实际的大规模复杂工业场景下检测任务,综合性能优于现有的其他火灾检测算法。     

人因可靠性分析的加权CREAM模型

为有效预测开发阶段系统的可靠性,提高认知可靠性与失误分析方法(CREAM)分析的准确性,降低部分系统输入数据的主观性,利用区间值直觉模糊集(IVIFS)和网络分析法(ANP),在考虑共同绩效条件(CPC)间相关性的情况下,提出了一种定量计算CPC权重的优化方法,使可靠性分析更加符合实际环境.在算法中基于判断矩阵获得各CPC权重,克服了一致性检验的约束,并确定了加权的人因失效概率.最后将改进前后的方法应用在肺癌穿刺机器人手术系统的试验中.结果表明:改进后方法获得的权重的标准误差(SE)更低,与真实值更贴近,准确性更高,证明了其分析能力的优越性;改进后方法最终预测结果包含的信息更广,有效避免了对系统潜在故障的忽视.     

基于Citespace的国内外碳汇研究热点与前沿分析

随着全球气候变化不断加剧,生态系统的碳汇功能被政府、社会及学术界持续关注。本文以国内外碳汇相关文献为研究对象,运用Citespace对Web of Science(WOS)核心合集数据库和中国知网（CNKI）数据库中收录的文献进行可视化分析。结果表明美国在碳汇领域的发文量和影响力均为最高,而我国发文量呈快速上升趋势,其中中国科学院的研究较为突出,但国际影响力相对较低。国外碳汇领域研究热点侧重在二氧化碳、气候变化、浮游植物、涡度相关法、碳封存和光合作用等方面,国内研究的侧重在碳储量、碳中和、低碳经济、碳循环和碳排放等方面。国外碳汇领域的研究前沿包括有碳汇影响因素、全球干旱、评估模型等方向,国内的研究前沿包括红树林、蓝碳、碳汇影响因素、乡村振兴、实物期权等方向,我国需不断强化国际合作,并加强碳汇机理性研究,争取早日实现“双碳”目标。     

低照度下改进YOLOX的煤矿无人电机车轨道障碍物检测方法

为解决地下煤矿光照不足进而导致无人电机车脱轨、撞车或侧翻等问题,提出了一种低照度多特征融合的YOLOX-CBAM目标检测算法,对矿井无人电机车轨道障碍物进行有效识别与分类。首先,通过实际场景采集及标注构建地下煤矿障碍物数据集,并将其输入微光数据处理Zero＿DCE模型中;其次,对YOLOX目标检测网络进行改进,分别在骨干网络CSPDarknet和特征金字塔(Feature Pyramid Networks, FPN)部分增加双通道CBAM注意力模块,解决了特征提取环节通道单一的问题;最后,将预测头部分的损失函数替换成SIoU,加快了模型迭代的速度。结果表明,与传统两阶段Faster-RCNN网络、YOLOv4网络、YOLOv5网络和原YOLOX网络相比,本模型精确率分别提高了4.65百分点、2.65百分点、2.19百分点、1.35百分点,召回率分别提高了9.39百分点、4.36百分点、0.82百分点、0.76百分点,速度分别提高了28.6帧/s、16帧/s、13.6帧/s、2.9帧/s,同时本模型与分别添加CBAM、SA、SA+SIoU、SE、SE+SIoU,YOLOX-CBAM模块的...