生态旅游区环境变化与可持续旅游发展——以张家界为例

生态旅游区在扩大接待能力，增加旅游注入的同时，不可避免地破坏了景区生态环境。既要接持更多的过夜游客，增加旅游收入，又要使旅游区生态系统维持在安全的水平上，开发建设规模多大为宜，这是许多生态旅游区亟待解决的问题。本文提出了基于环境脆弱因子的建设规模容限值计量模型，并在典型的生态旅游区张家界进行了验证。通过计算得出了在不同的建设规模条件下，张家界景区最为脆弱的环境因子-总磷含量的变化状态。实证研究表明，宾馆规模容限值模型是分析生态旅游区环境变化可持续发展的有效工具。     

关于开展城市报警与监控技术系统建设工作的意见

中华人民共和国公安部一直在积极开展全国范围内的城市报警监控网络建设,从推进技术的集成应用、探索有效的技术系统建设与应用模式、完善技术应用网络等方面作了大量的工作,取得了卓有成效的成果.全国城市报警监控系统建设的一下步工作主要是开展报警与监控系统建设的"3111"试点工程.     

铁路示范路段滑坡动态分析系统

本文以成昆线乌斯河-普雄为示范路段,以该段滑坡的发育、分布规律及其对建筑物影响为研究对象;利用开发dBASE、AutoCAD、Idrisi等计算机辅助软件,初步建立了滑坡动态分析系统以实现滑坡特征分析及与环境背景的映射分析,从中揭示出示范段内滑坡发育的控制因素,为开展滑坡致灾预报奠定了基础。     

吴起农户相对贫困的动态演化:1998-2011北大核心CSSCI

该项研究目的在于探究退耕还林背景下吴起县农户1998-2011年相对贫困的动态变化趋势、原因及其解决办法。以人均总资产作为农户年收入和资源禀赋拥有状况的代表指标,以贫困发生率H,贫困缺口指数I,Sen指数,FGT2指数作为贫困状况分析的指标体系对吴起县农户1998-2011年的人均总资产以及相对贫困状况进行了分析和测算,并通过考察贫困群体内部特征以及吴起农村整体和贫困群体的基尼系数对相对贫困动态变化原因及解决办法进行了探究。研究发现:退耕还林实施前后,吴起农户人均总资产持续增加、农村产业结构正在改进、农民资产偏好正由持有储蓄转向持有固定资产变化;而吴起农户相对贫困的动态演化呈现先减少后增加的"U"型变化趋势,相对贫困的广度、强度和深度也都呈现类似变化;贫困的主要表现形式为贫困群体相对人均固定资产产值较低;贫困动态变化的主要原因是吴起农村整体收入分配的不平等;而贫困群体内部人均总资产水平过于平均,缺乏发展动力是贫困群体经济难以改善的重要影响因素。因此,文章给出了应该适当加大贫困群体内部收入差距,分阶段实施扶贫计划,提高贫困农户自身能力以及完善社会保障制度等政策建议。     

潜流湿地处理生活污水时的强化策略

研究在潜流湿地处理生活污水时通过预处理强化、介质优化和工艺改进克服现有技术缺陷的可行性.改进方法包括化学强化预处理、预曝气、添加氮吸附介质、添加磷吸附介质、湿地高浸润线、中浸润线、低浸润线和动态浸润线运行.结果表明,化学强化预处理不仅可以除磷,而且削减湿地污染负荷可使后续湿地面积减小63%,但是不能有效脱氮.预曝气仅使氨氮去除率提高了1%.添加氮吸附介质的有效时间短,运行前3个月对NH₄⁺-N去除率为84%,5个月后下降到64%.添加磷吸附介质的有效时间较长,可维持数年.因此,脱氮过程只有通过基质微生物实现.稳态浸润线下对COD、NH₄⁺-N、TN、TP的去除率,高浸润线湿地为50%、21%、32%、-26%;中浸润线湿地为53%、48%、48%、-14%;低浸润线湿地为74%、96%、35%、22%.提出动态浸润线及序批式潜流人工湿地工艺(CBSW),其对COD、NH₄⁺-N、TN、TP去除率为67%、62%、53%、33%.CBSW实现了单级湿地内好氧/缺氧环境的交替出现,提高了脱氮能力,除污综合表现最佳.     

基于风网的自学习动态监测系统分析

煤矿井下巷道风速是随时变化的,主要规律是一种围绕某一平均值的上下起伏的平稳随机过程,其表现为平均风速和脉动风速,风速传感器最大限度地反映了井下主要巷道风速信息。我们将井下风速传感器与通风解算技术相结合,对全矿井的风网进行实时计算,从而得到了全矿井较准确的实时分风量分布状况。系统能够将风速传感器采集到的实时风速转换为巷道的实时风量,根据月风量统计结果进行巷道阻力系数的自动调整;系统采用相关分析技术,测定煤矿井下数据之间相关关系和规律,并据此建立预分析测模型,进而进行风量的预测和控制;系统具有自我学习功能,通过不断修正模型参数,将实时井下探测数据用于分析和预测,为安全管理提供有效指导。     

基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究

为快速准确地预测河流水质,结合汾河监测数据,使用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测.通过灰色关联度分析确定输入变量,利用PSO算法修正BP网络的初始权值、阈值,优化神经网络结构及算法全局收敛性.采用该模型对汾河主要污染物指标COD、BOD5、氨氮、挥发酚等进行预测和验证.结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,PSO-BP模型使最大相对误差从15.43％减小到1.46％,其平均误差由4.00％减小到1.01％,预测均方根误差从5.956×10-3减小到1.605×10-4.因此,基于PSO-BP神经网络模型的预测更加精确,可用于水质预测.     

基于随机森林算法与农户视角的村落级农业面源污染风险分析

当前农业面源污染问题依然严峻,村落级尺度下各地块的污染风险状态精细识别有待进一步研究.本文针对三峡库区典型村落重庆市涪陵区南沱镇睦和村进行研究,结合无人机多光谱技术、农户行为调研、随机森林算法等进行地物识别及泛地块网格划分,通过测算总氮(total nitrogen,TN)、总磷(total phosphorus,TP...     

灰色摆动序列建模方法研究

建立了灰色摆动序列 GIM( 1)动态指数变换建模方法。并用其拟合、预测某河流 1998～ 2 0 0 0年的 CODCr值 ,结果表明该方法计算简便 ,预测精度高 ,是一种具有推广价值的实用方法