MODIS林火识别算法的验证分析

利用中国境内9起森林火灾事件对MODIS火点识别的理论算法进行验证分析．结果表明：MODIS火点识别的理论算法在中国境内是基本通用的．但受地域和季节变化的影响．应用时可能会遗漏个别低温闷烧的热点;利用火点亮温偏离统计均值标准差的关系来确定阁值．可以避免火点的遗漏;林火点在CH21和CH22上的值比较接近。一般有CH21-CH22〈20K。而噪声点在两个波段上的亮温差异比较大。根据以上知识．提出了改进MODIS林火热点识别算法的建议。     

中原城市群城市土地利用效率时空差异及影响因素研究

基于2006～2016年中原城市群各地市面板数据,运用超效率SBM模型和Malmquist模型测算城市土地利用效率并分析其时空差异,基于此借助空间计量模型分析中原城市群城市土地利用效率的影响因素,旨在促进土地要素的合理配置和区域协调发展.研究结果表明:(1)2006～2016年中原城市群城市土地利用效率整体水平不高,呈现先下降后上升波动变化趋势.高效率聚集区主要分布于中原城市群的西部,而东部的高效率聚集区逐渐向北部迁移.(2)城市土地利用过程中要素投入以及非期望产出的冗余是造成中原城市群土地利用效率损失的主要原因之一.(3)中原城市群城市土地利用效率存在正向的空间自相关.(4)经济发展水平、产业结构对于提高城市土地利用效率具有显著的促进作用,而财政压力、城市房地产投资对提升城市土地利用效率具有显著的抑制作用.(5)研究区域的城市土地利用效率存在空间溢出效应.因此要提高城市土地利用效率,中原城市群需要进一步加强城市之间的联系,建立联动发展机制,增强城市土地利用的系统性和整体性.     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。     

基于超效率DEA模型的三峡库区生态效率评价及空间演化格局分析

本文基于2010—2017年的统计数据,首先采用超效率DEA模型对三峡库区26个区县的生态效率进行测算,然后运用空间自相关分析方法对三峡库区生态效率的演化格局进行了实证分析,探索三峡库区生态效率的时空动态演变特征。研究表明:2010—2017年三峡库区生态效率平均水平处于0.5601～1.1920,整体呈现波动性变化趋势,生态效率在一定程度上有所改善,但是整体水平仍然较低;从区域层面看,各个区县间生态效率水平不平衡,空间分布上呈现"西高东低"的非均衡性特征。局部空间自相关分析表明,三峡库区2010—2017年集聚性呈逐渐减弱态势,空间异质性逐渐增加,整体的生态效率差异变大。最后依据实证研究分析结果,本文对如何提升三峡库区生态效率提出了相应的政策建议。     

我国区域空气污染治理效率及其影响机制——基于超效率SBM模型和门槛回归模型

随着人民对美好生活需求的日益增长,政府空气污染治理的效率问题日益得到重视。本文从地方政府空气污染治理效率及其影响因素的视角入手,以全国30个省份为研究对象,运用超效率SBM模型测算2003—2015年各省级区域的空气污染治理效率。在此基础上,运用门槛回归模型分析政府空气污染治理效率的影响机制。研究表明:①地区间空气污染治理效率差异性较为显著。中部、西部空气污染治理效率整体呈下降趋势。东部和东北地区空气污染治理效率则上升比较平稳。②政策规划、碳源、污染物排放和环境治理投入表现出双重门槛特征,其中碳源对空气污染治理效率影响显著,而以碳为首的能源消费结构则主要对中部和西部空气污染治理效率产生影响。落后地区政府应注重产业升级,财政上应对碳税等税目进行征收,产业上应鼓励企业创新,并对落后企业进行倒逼升级。     

在线固相萃取-超高效液相色谱法检测水中14种有机磷酸酯

与传统固相萃取耗时长、工作量大、有机溶剂使用量多相比,本文建立了一种在线固相萃取-超高效液相色谱串联质谱方法同时测定地表水中14种有机磷酸酯的新方法.地表水样过膜后,直接注入在线固相萃取净化装置,经净化后进入分离柱分离,用乙腈和0.1%的甲酸水溶液梯度洗脱,采用电喷雾离子源正离子多反应监测模式,对14种有机磷酸酯类化合物进行检测,内标法定量.该方法分析时长13.0 min,方法的线性相关系数R~20.98,地表水和自来水样品的加标回收率在64.8%—113%,相对标准偏差RSD在1.2%—9.3%,检出限为0.1—2.7 ng·L~(-1).与常规方法相比,该方法提高了分析通量和灵敏度,准确度好,操作简便,适用于地表水和自来水中有机磷酸酯的检测.     

环境绿色修复的地球化学基础与相关理论探讨

在以往20余年系统开展环境绿色修复基础研究与应用实践基础上,进行了成果总结与理论阐述。在补充、完善超积累/修复植物筛选评判标准的基础上,通过大量实践提出了"未污染区也存在超积累/修复植物"的新认识,构建了未污染区与污染区相互印证的超积累/修复植物筛选的新方法并得到验证;在阐明超积累/修复植物与环境介质的交互作用关系基础上,进一步探讨了超积累/修复植物形成的环境介质与植物交互作用机制以及环境修复的生态格局优化与综合强化的理论。这一进展将为今后该领域研究的深入开展和广泛实践打下理论基础,指明发展方向。     

固相萃取-超高效液相色谱/三重四极杆质谱法同时测定地表水中8种亚硝胺类化合物

建立了固相萃取（SPE）-超高效液相色谱/三重四极杆串联质谱（UPLC-MS/MS）同时测定地表水中8种亚硝胺类化合物的方法。水样中目标物经椰壳活性炭固相萃取小柱吸附富集,小柱经氮气吹干后采用二氯甲烷洗脱。待测样品采用Atlantis T₃柱,以水-甲醇作为流动相进行梯度洗脱,大气压力化学电离源（APCI）正离子模式多反应监测方式（MRM）进行检测,内标法定量分析。8种目标物在相关线性范围内线性良好(r≥0.9950),地表水加标回收率为55.4%~90.4%,相对标准偏差为3.1%~14.3%,方法检出限为1.1 ~1.8 ng/L。本方法准确度和灵敏度高,适用于快速测定地表水中8种亚硝胺类化合物含量。