The Influence of Linear Elements on Plant Species Diversity of Mediterranean Rural Landscapes: Assessment of Different Indices and Statistical Approaches

This paper mainly aims to study the linear element influence on the estimation of vascular plant species diversity in five Mediterranean landscapes modeled as land cover patch mosaics. These landscapes have several core habitats and a different set of linear elements -habitat edges or ecotones, roads or railways, rivers, streams and hedgerows on farm land- whose plant composition were examined. Secondly, it aims to check plant diversity estimation in Mediterranean landscapes using parametric and non-parametric procedures, with two indices: Species richness and Shannon index.Land cover types and landscape linear elements were identified from aerial photographs. Their spatial information was processed using GIS techniques. Field plots were selected using a stratified sampling design according to relieve and tree density of each habitat type. A 50×20 m² multi-scale sampling plot was designed for the core habitats and across the main landscape linear elements. Richness and diversity of plant species were estimated by comparing the observed field data to ICE (Incidence-based Coverage Estimator) and ACE (Abundance-based Coverage Estimator) non-parametric estimators.The species density, percentage of unique species, and alpha diversity per plot were significantly higher (p < 0.05) in linear elements than in core habitats. ICE estimate of number of species was 32% higher than of ACE estimate, which did not differ significantly from the observed values. Accumulated species richness in core habitats together with linear elements, were significantly higher than those recorded only in the core habitats in all the landscapes. Conversely, Shannon diversity index did not show significant differences.     

基于可拓物元模型的安全经济开采评价指标体系的构建及应用

首先根据安全经济开采的内涵,建立以人员安全、设施设备安全、开采环境安全、安全投资和安全管理为主要制约因素的安全经济开采评价模型,并运用改进的层次分析法确定人员可靠度对安全经济开采水平影响最大,开采环境可靠度影响最小。其次,采用函数拟合法、专家打分法、标准化打分法量化安全经济开采水平指标,并将安全经济开采水平划分为3个等级。最后,运用可拓物元模型方法,得出某铁矿安全经济开采水平为二级,无重大经济损失,与实际吻合。     

基于改进的非线性GM(1,1)模型的职业病预测研究

为了更准确地预测职业病,在传统GM(1,1)模型的基础上,提出改进的非线性GM(1,1)模型,在传统的GM(1,1)模型中引入弱化算子,将紧邻均值与原始数据之间的线性假设改为非线性假设,提高曲线的拟合度。以2005—2014年的全国职业病例数为研究对象,进行数据拟合和预测分析,其中以2014年职业病例数作为验证数据,并利用后验差比值和小误差概率2个参数,检验该改进模型的预测精度。由应用实例的分析结果可知:在职业病发病趋势的预测方面,改进的非线性GM(1,1)模型的预测精度提高到一级,曲线拟合度较高,预测得到2015年的职业病例数为34 900例。     

电气伤亡事故的主客体场景指标设计及统计规律

为合理预防控制电气伤亡事故的发生提供依据,通过检索查阅国内外相关文献和政府网站公布的电气伤亡事故和案例情况描述,选取105起典型电气伤亡事故案例进行统计与分析;针对电气伤亡事故涉及的主客体场景要素,对其进行筛选、分类、排序及指标设计,形成系统的电气伤亡事故指标体系;结合现实情况对统计结果进行原因分析,根据统计结果,得到电气伤亡事故发生的一般规律,据此提出安全管理中需要关注与重视之处,以此来预防电气伤亡事故的发生。     

不同自燃倾向性煤的指标气体产生规律实验研究

为研究不同自燃倾向性煤的自燃指标气体变化规律,提高对煤早期自燃预测预报的准确度,采用程序升温实验系统,得到内蒙古褐煤、神东长焰煤、河南气煤及枣庄焦煤4种不同变质程度煤的氧化时间随温度的变化关系,以及指标气体浓度在煤氧化过程中的变化规律。结果表明:自燃倾向性最高的褐煤应以CO和乙烯作为煤自燃早期预报的首选指标气体;易自燃的长焰煤应采用乙烯和烯烷比为主、以CO为辅的煤自燃判定指标;自燃倾向性较低的气煤应以乙烯和烯烷比作为煤自燃预报指标;CO是自燃倾向性最低的焦煤的最佳自燃预报指标气体。     

城市燃气事故生命损失风险可接受标准研究

为提高我国城市燃气风险管理水平,帮助风险管理者科学地分配维护资源,探讨提出了我国城市燃气事故生命损失风险可接受标准;采用AIR指标法确定了个人风险可接受标准范围为(2.397 3×10-7,4.794 7×10-7);运用F-N曲线法结合ALARP原则,确定了社会风险可接受标准,最大可接受风险的截距为4.794 7×10-7,可忽略风险的截距为4.794 7×10-8;利用生活质量指数推导模型,计算了达到城市燃气事故可忽略风险水平的最优安全投入成本;基于风险动态原则,分析提出了风险可接受标准的更新办法。研究结果表明:我国城市燃气行业可接受风险水平低于煤矿、大坝、化工等危险行业的可接受风险水平;虽然我国城市燃气事故死亡率逐年降低,但要达到可忽略的风险水平,每年还需大量安全资金投入。     

不同煤层煤氧化自燃性实验分析

为研究不同煤层煤自然发火特征的异同性及规律,以淮南矿区1号、3号、6号、13号煤层为研究对象,通过自然发火实验,对不同煤层煤的自然发火期周期、煤样70℃时放热强度和R70值进行分析。研究结果表明:4个不同煤层煤样自燃性由强到弱依次为:3煤>6煤>1煤>13煤;变质程度相近的4个煤层,3煤自然发火期最短,这与煤体中硫分和水分含量高有关;13煤变质程度较高,且前期放热强度、耗氧速率增长缓慢,其自燃性较弱;4个不同煤层煤的耗氧速率、CO,CO2产生率,以及C2H4/C2H6值随煤温升高具有相似的变化规律;煤中CH4气体大量解吸出现于煤温60℃之前,煤中灰分在80~120℃开始逐渐吸热融化,解析和融化均会抑制煤氧接触并且减小煤氧反应放热总量。     

基于MERIS数据的太湖悬浮物与叶绿素a遥感估算研究

基于MERIS数据,采用最大叶绿素指数算法,分别建立太湖悬浮物浓度与叶绿素a浓度的估算模型。经误差分析证明,该模型适宜检测悬浮物与叶绿素a质量浓度范围分别为15 g/m3～80 g/m3与10 mg/m3～20 mg/m3的水域,可用于太湖水体悬浮物与叶绿素a的MERIS遥感估算。     

填埋场不同深度垃圾土压缩性的室内试验研究

阐述了垃圾土的压缩机理,归纳了国内外垃圾土压缩性指标的研究成果。根据某填埋场3个不同深度的垃圾土试样,在改装后的高压固结仪上进行压缩试验,得到垃圾土的压缩系数a、主压缩指数C、修正主压缩指数C'、压缩模量E以及体积压缩系数m,并对试验结果进行分析。试验结果表明,垃圾土的初始孔隙比随填埋深度的增加而减小,垃圾土的压缩指数随其可降解度和有机质含量的减少而降低,垃圾土具有高压缩性,其压缩性指标与垃圾的组成和填埋深度有关。将得到的压缩性指标与国内外的资料进行了比较,可为填埋场的设计及变形计算提供参考。     

基于因子分析法优选河流水体中氮浓度预测方法的研究

定量的河流水体中氮浓度预测方法有很多种,如何优选出预测精度较高的方法一直是学术界多年来致力于研究的重点。本研究采用因子分析法对预测方法的精度评价指标进行分析,并建立了预测方法精度的评价模型,对回归分析法、神经网络法、灰色系统法和增长率统计法4种水体氮浓度预测方法进行综合评估,优选出精度较高的河流水体氮浓度预测模型——BP神经网络预测模型。结果表明,此评估模型对类似研究具有一定的参考价值,能为选择出合适的河流水体氮浓度预测方法提供依据。