社会发展、地理条件与边疆农村贫困

区域贫困是世界各国贫困问题的新特征,在我国农村贫困现象主要表现在连片特困区的形成和发展,尤其是边疆地区农村贫困在地理和人口的分布上更加突出,就其产生的维度而言主要体现在社会发展落后与地理条件恶劣两大方面,边疆地区特别是与外界接壤区域社会、经济、人口等背景尤其复杂,使得边疆农村社会发展、地理条件与贫困发生的理论研究和我国当前统筹区域发展、城乡发展的时代特征密切相连。当前中外研究区域农村贫困的文献较多,从内容角度来看更多的是割裂区域社会发展与地理条件之间的联系,从研究方法上看主要偏重于整体定量分析,本文通过2006-2012年新疆边境贫困县社会、经济发展和自然地理条件的面板数据,采取面板分位数条件回归方法研究社会、经济发展和自然地理因素如何影响边境县市农民收入水平和农村贫困发生,研究结果显示:1模型整体分析表明,一线居民守边、农业产值比重等社会发展因素对农民增收和减贫都有显著作用,教育年限、扶贫资金因素显著减缓农村的贫困。平均海拔、人均林地和矿产资源等地理条件因素显著影响农民收入和农村贫困,但作用方向不完全一致。2不同分位数点回归分析表明,不同分位数点各因素作用的力度不同,譬如扶贫资金在0.75,0.9高分位点对贫困程度较深的地区对贫困减少的作用更大,以及在经济相对发达地区矿产资源开发减贫效应更显著。3从社会发展和地理条件两大维度结合上分析,社会发展可以一定程度上降低甚至消除区域不利地理条件的贫困效应。为此本文提出边疆农村的脱贫工作要因地制宜和有针对性,避免盲目性和一刀切,从而跳出"扶贫陷阱"的怪圈。     

松花江水中酚类化合物生物降解性的测定及QSBR研究^1）

以松花水中细菌为接种源,用碘量法分别测定了18种酚类化合物的BOD5值,采用QSAR程序软件计算得分子量MW,分子体积MV,疏水性参数IgP及电离常数pKa,用MMP软件计算了四种分子连接性指数（^2x,^4x,^2x^v及^4x^v),对18种及训练组中的14种酚类化合物BODT值分别与其结构参数进行了回归分析,得到如下最佳回归方程：BODT=89.725 8.92pKA-67.409^2X^V n=18,R^2=0.858,SE=8.41,F=45.385.P=0.000 (1) BODT=89.901 9.1122pKa-68.646^2x^v n=14,R^2=0.887,SE=8.2,F=43.035,P=0.000 (2) 应用所得QSBR模型,拟合了18种化合物的BOD5值,计算了残差,预测了实验组中4个化合的BODT值,并初步探讨了生物降解机理。     

基于深度学习和物联网技术的智慧污水管控系统

在智慧城市建设中,水资源的智慧化管理是其不可或缺的一环,智慧水务对促进城市的长期健康发展意义重大.以青岛市某精细化工厂为例,将人工智能技术与物联网技术相结合并运用于该化工厂智慧污水管控系统中,通过一系列传感器采集动态数据,实现对水质质量的实时监测.该智慧污水管控系统应用深度学习中的长短期记忆(Long Short-Te...     

基于BP神经网络的藻类水华预测模型研究

以宁波大学校内池塘2009年3—10月间30周的监测数据为基础,运用BP人工神经网络方法构建预测模型,探求颤藻生物量与总氮、总磷、透明度等6项环境因子之间的关系,选出最佳预测模型,并对模型进行敏感度分析。结果显示:①BP神经网络模型对颤藻生物量预测值与实测值之间拟合程度良好,相关系数达到了0.984,说明BP神经网络模型可以用于水体中藻类水华的短期预测。②通过对构建的BP神经网络模型进行敏感度分析,阐明了宁波大学校内池塘藻类水华的主要驱动因素,并指出控制水体的pH是宁波大学校内池塘藻类水华防治工作的重点。     

影响儿童呼吸系统病症的混杂因子分析

利用 Logistic回归分析 ,对影响儿童呼吸系统病症的混杂因子进行了分析 ,并在控制了混杂因子后 ,对比数比值(OR)进行了比较 ,发现双亲哮喘和双亲气喘、室内烟雾程度和家长做饭时眼部受刺激频率等因子与儿童呼吸系统健康有比较强的统计关联     

学龄儿童呼吸系统疾病、症状影响因素研究

用非条件 Logistic回归分析方法研究空气污染对学龄儿童呼吸系统疾病、症状的影响。结果表明 ,控制年龄、性别、父亲和母亲受教育水平、住房结构、家庭烹饪燃料、厨房抽风设备、被动吸烟等因素 ,污染区儿童因呼吸系统疾病住院、患支气管炎和出现喘息症状的危险性分别是相对清洁区的 1 .6、1 .5和 1 .2倍 ;不感冒咳嗽或不感冒咳痰的发生与室外空气污染水平的关系均不明显 ;家庭烹饪使用不洁燃料、厨房通风不良、被动吸烟使喘息症状的发生机会增加 (尤其是厨房的通风状况不良 )     

太湖富营养化指标BP人工神经网络预测模型的建立

富营养化是太湖面临的一个重大环境问题。富营养化预测是湖泊水质变化的有效预警手段。本文选择TN、TP和叶绿素a(Chl-a)三个富营养化重要评价指标,基于Minitab软件的相关性分析,利用MatlabR2010b软件建立了太湖TN、TP和Chl-a变化的BP人工神经网络预测模型。结果表明,在对TN、TP、Chl-a的预测中,训练的均方差在0.02以下,相关系数在0.88以上,测试的均方差在0.17以下,相关系数在0.70以上,具有较强的相关性;Chl-a、TN的模型预测的结果最为理想,TP的预测结果次之,总体结果较好。因此,建立的BP神经网络能较好地预测太湖富营养化指标的变化情况,可作为太湖富营养化管理的一个有效工具。     

基于小波分析与BP神经网络的PM_(10)浓度预测模型

应用小波分析和BP神经网络相结合的方法,建立大气污染物浓度预测模型。首先,利用静态小波分解将原始的大气污染物浓度序列分解为不同频段的小波系数序列;其次,将重要的气象因子和各尺度上的小波系数序列作为BP神经网络的输入;最后,对输出的各序列预测值重构,得到最终的预测结果。使用该模型对重庆市主城区某国控监测站点的PM_(10)浓度预测,结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,该预测模型的推广能力强、预测精密度高,具有良好的应用前景。     

基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络水质模型

采用人工蜂群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,同时采用双隐含层来提高网络精度,选取DO、IMn、COD、BOD5和NH3-N作为评价指标,建立一个基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络模型,并应用该模型对2012年黄河水系下河沿断面的各月监测数据进行水质评价,同时与BP神经网络、模糊层次评价方法作比较。结果表明:基于人工蜂群算法的BP双隐含层神经网络在水质评价时,均方误差小,多次运行的结果始终一致,评价结果合理有效。     

基于天气分型的北京地区雷电潜势预报预警系统

对1997-2006年457个雷暴过程的环流形势进行对比分析,将北京地区的雷暴天气分为东北低涡低槽、贝蒙低涡低槽、西来槽等11种雷暴天气型;利用南郊观象台(54511站)的探空资料计算对流有效位能、抬升指数和相对风暴螺旋度等33个对流参数,通过与北京地区SAFAIR3000获取的闪电定位资料进行统计分析,提取BCAPE、BLI、MDCI、BIC、KNEW和SWISS等6个对流参数作为北京地区潜势预报参数;采用事件概率回归(REEP)方法,利用获取的6个对流参数作为变量,形成了11种雷暴天气型下的潜势预报方法。利用WRF模式的预报场,建立适用于北京地区3～36 h雷电潜势预报系统。个例实验结果表明其具有较好准确性。由于该系统建立过程中使用了高分辨率探测资料和中尺度模式的输出结果,实现了雷电潜势预报由点到面,由粗到细的突破,对北京地区雷电预警预报具有一定的应用价值。