Metropolitan Open-Space Protection with Uncertain Site Availability

Abstract:  Urban planners acquire open space to protect natural areas and provide public access to recreation opportunities. Because of limited budgets and dynamic land markets, acquisitions take place sequentially depending on available funds and sites. To address these planning features, we formulated a two-period site selection model with two objectives: maximize the expected number of species represented in protected sites and maximize the expected number of people with access to protected sites. These objectives were both maximized subject to an upper bound on area protected over two periods. The trade-off between species representation and public access was generated by the weighting method of multiobjective programming. Uncertainty was represented with a set of probabilistic scenarios of site availability in a linear-integer formulation. We used data for 27 rare species in 31 candidate sites in western Lake County, near the city of Chicago, to illustrate the model. Each trade-off curve had a concave shape in which species representation dropped at an increasing rate as public accessibility increased, with the trade-off being smaller at higher levels of the area budget. Several sites were included in optimal solutions regardless of objective function weights, and these core sites had high species richness and public access per unit area. The area protected in period one depended on current site availability and on the probabilities of sites being undeveloped and available in the second period. Although the numerical results are specific for our study, the methodology is general and applicable elsewhere.     

城市污水回用于农业的技术经济分析——以以色列农业灌溉为例

城市污水回用于农业是污水资源化的有效途径。论述了污水灌溉对农业和环境的影响 ,并以以色列为例对污水回用于农业进行了经济效益分析 ,同时介绍了决定用水组成、回用水质以及农作物的组成等的优化模型     

三维铝型材挤压模多参数优化

以一个导流组合模为例,利用神经网络建立模具参数的数学模型,用遗传算法对参数优化。其中由正交法设计得到实验样本,由软试模提取模具的SDV值,将其作为优化目标。最终实验结果与优化值吻合,为建立和控制挤压模参数提供了一种行之有效的手段。     

基于机器学习的电热防除冰表面温度变化趋势预测

针对飞机部件周期控制律电加热防除冰的应用,提出基于机器学习以预测电加热防除冰表面温度的变化趋势.依靠大型结冰风洞及其电加热防除冰控制系统完成防除冰试验,获得有效的试验数据,以通、断电周期为分割单元,将试验数据划分成验证集和训练集.根据电热防除冰过程的换热情况,构建样本的特征参数,利用机器学习的有监督学习方式,选择KNN近邻回归算法和局部线性加权回归算法预测温度变化率,再转换为温度,得到的温度变化与测量数据的线性相关性达到80％以上的高相似度结果,表明使用机器学习可快速预测电热防除冰部件的表面温度变化趋势,且不同的回归算法针对模型不同测温点位置的预测效果存在差异.     

我国中小城市大气污染总量控制研究

本文提出了一套适合于我国中小城市大气污染总量控制研究的技术路线和模型。通过环境容量规划和污染综合治理规划的有机结合，从而达到以优化的方式协调经济发展与环境保护的矛盾。对镇江市的应用结果表明，本文提出的技术路线和模型是合理可行的。所给出的总量控制方案既能符合经济发展的需要，又能经济有效地控制并改善区域的大气环境质量。     

多循环CCRs法在分离燃煤锅炉尾部烟气中CO2方面的应用

随着温室效应和全球变暖的加剧,煤燃烧所排出的CO2作为引起温室效应的主要气体而引起人们的密切关注.由于燃煤锅炉所排放的尾气中所含的CO2的体积份额低、排放量大,而且处于微负压状态,因此目前控制和分离吸收CO2的方法,包括各类吸收法、吸附法、膜分离法和O2/CO2燃烧技术等,能够经济可行地适用于电力工业燃煤锅炉尾部烟气中CO2分离的方法非常少.与上述各类方法相比,钙基吸收剂CCRs(calcination/carbonation reactions)法是一种新兴的经济可行的分离燃煤锅炉尾部烟气中CO2的方法.对采用该法时,吸收剂的选择、吸收剂在多次CCRs过程中结构特点的变化、提高吸收剂对CO2的吸收容量以及防止吸收剂反应性的衰减等方面进行了详细的阐述.     

中国电子废物循环利用空间优化

基于2014年和2015年环保部发布的省级回收数据,分析了现有传统回收体系下,各省的电子废物回收率变化,发现省级尺度电子废物的回收率呈现较大波动,这与电子废物的跨省流动有密切关系.为此,本文基于现有回收渠道的省际流动网络格局,采用网络分析中的层次聚类方法,揭示全国电子废物流动的区域化特征.结果显示根据区域化特征重新划分市场区,可以使主要市场区的整体回收率波动明显降低,从而为制定合理的回收目标提供参考.针对这一研究结果,提出基于市场区域化特征,建立全国一体化的回收利用市场和差异化的区域性回收目标,有助于充分利用市场机制优化中国电子废物循环利用的空间格局.最后,讨论了生产者主导和处理企业主导两种治理机制对空间优化的潜在影响.     

紫外诱变选育高原环境絮凝菌及其絮凝条件优化

为获得耐低温且絮凝优异的絮凝菌,对一株分离得到的絮凝菌进行紫外诱变和5℃低温胁迫培养,并对诱变优势菌进行应用条件优化.结果表明:①原始菌为蜡状芽孢杆菌（Bacillus cereus）.②紫外诱变和低温胁迫培养得到的目标诱变菌FB-5对生活污水絮凝率达75.35%,具有良好的遗传稳定性.③单因素试验确定最佳絮凝条件,即絮凝菌投加量为0.90 mL/（50 mL）、pH为7.4、助凝剂加量为1.0 mL/（50 mL）、处理时间为15 min;筛选出影响诱变菌絮凝能力最显著的3个因素为絮凝菌投加量、pH和助凝剂加量;通过Box-Behnken响应面试验得到最佳净化的应用条件,即絮凝菌投加量为0.90 mL/（50 mL）、pH为7.38、助凝剂加量为1.04 mL/（50 mL）.④验证试验确定絮凝率达97.01%,BOD₅、COD_Cr、浊度和色度去除率均达到97%以上,出水水质满足GB 18918—2002《城镇污水处理厂污染物排放标准》一级A标准.研究显示,紫外诱变联合低温胁迫技术以及单因素与响应面结合优化絮凝条件可以大幅度提高原始菌株的絮凝能力,低温诱变菌FM-5能使高寒地区城市生活污水中悬浮固体大幅降低,同时去除水体中多种污染物.      

高校学生公寓应急疏散模拟与优化

运用应急疏散软件Pathfinder对某高校学生公寓的人员疏散进行了模拟,结果表明,休息时间段内公寓发生的突发事件更容易造成人员疏散运动时间的延长;同等条件下女生比男生所需要的人员疏散运动时间更长。通过合理规划疏散路线,对原有模型进行了优化,并使用人员疏散运动时间和单位有效疏散宽度使用率两个指标,来定量对比优化前后人员疏散的均衡度和疏散效果,给高校学生公寓的应急和安全管理工作提供参考。     

基于粗糙集与遗传算法的航空器空中相撞事故因素分析

为高效准确挖掘航空器空中相撞事故与相应事故致因因素间的规律,利用事故数据,提出一种基于粗糙集和遗传算法的分析模型。首先运用粗糙集理论对SHELL模型提供的第一层次因素进行重要性程度排序,并确定其权重;然后分析事故中各环节的具体因素,结合遗传算法对这些子因素进行约简,约简时重点考虑重要度高的主因素,确定最终的事故因素及其决策规则;最后,实例分析得出导致事故的主要因素为机组违规、管制差错与违规、气象和空域。实例分析结果表明,该模型与算法能适应航空事故数据特点,能客观描述几个主要因素与事故发生之间的关联关系。