大数据发展的信息安全风险防御探析

大数据的发展及广泛应用加大了信息化系统及数据的脆弱性,信息安全风险向系统化、复杂化方向发展。在搜集、整理国内外相关研究成果基础上,系统辨识数据采集、数据传输、数据存储、数据分析4个大数据核心环节的信息安全风险,围绕“风险辨识、脆弱性降低、风险沟通、强化风险管理”的风险治理流程,以防范与化解信息安全风险为目标,提出大数据发展的信息安全防御策略。研究结果表明:大数据全生命周期是信息安全风险辨识的起点,强化大数据发展的信息安全风险防御,需要在风险辨识基础上,积极推进预防准备、风险沟通、信息安全事件处置及恢复总结。     

地面气象观测资料在空气法规模型的标准化研究

以云量、风速、风向、温度3类地面气象观测数据的获取方法为研究对象,探讨如何规范地面气象观测数据在模型中的标准化应用.结合我国2008年颁布的《环境影响评价技术导则 大气环境》推荐的模型AERMOD对所需要的地面气象数据需求,并以内蒙古自治区正蓝旗上都电厂SO2实测数据为验证数据,在模型其他输入参数不变的情况下,利用试验站10min和1h地面气象数据,并分别以低云量和总云量代替蔽光云量,设置4种情景.其中,情景一使用试验站10min地面气象数据,并用低云量代替蔽光云量.与情景一相比,情景二使用总云量代替蔽光云量,情景三使用1h地面气象数据,情景四使用试验站1h地面气象数据,并用总云量代替蔽光云量.4种情景除了上述不同点,其他地面气象参数均相同.结果表明,在4种情景中,情景二、三、四的FB值均小于情景一,更靠近0.关于RHCR值,情景三和四更靠近于1,分别为1.33和1.41,表明在预测高端值时,情景三和四的效果更好.情景二的RHCR值为1.51,大于情景三,说明风相较于云对模型模拟结果影响更大.由FB值、RHCR值以及Q—Q图的综合分析得出,情景四的模拟值更接近实际监测值,其采用的地面气象数据全面符合本研究所推荐的数据标准化应用方法, 规范了模型数据标准化应用,提升了大气环境影响评价预测精度.     

基于Profibus-DP的废钢破碎线控制系统设计与实现

江苏鼎豪再生资源设备有限公司2012年成功开发了大型废钢破碎线,采用PLC并基于Profibus-DP总线构成监督控制与采集（SCADA）系统。用模糊控制思想实现了破碎机的自动加料控制,并采用组态软件WINCC开发了操作、监控界面,在控制室实现了对整条破碎生产线进行控制与监控。     

Identifying Conservation Areas on the Basis of Alternative Distribution Data Sets

Abstract:  Distribution data on biodiversity features is a major component of conservation planning that are often inaccurate; thus, the true distribution of each feature is commonly over- or underrepresented. The selection of distribution data sets may therefore lead to variability in the spatial configuration and size of proposed reserve networks and uncertainty regarding the extent to which these networks actually contain the biodiversity features they were identified to protect. Our goals were to investigate the impact on reserve selection of choosing different distribution data sets and to propose novel methods to minimize uncertainty about target attainment within reserves. To do so, we used common prioritization methods (richness mapping, systematic reserve design, and a novel approach that integrates multiple types of distribution data) and three types of data on the distribution of mammals (predicted distribution models, occurrence records, and a novel combination of the two) to simulate the establishment of regional biodiversity reserves for the state of Arizona (U.S.A.). Using the results of these simulations, we explored variability in reserve placement and size as a function of the distribution data set. Spatial overlap of reserve networks identified with only predicted distribution data or only occurrence distribution data never exceeded 16%. In pairwise comparisons between reserves created with all three types of distribution data, overlap never achieved 50%. The reserve size required to meet conservation targets also varied with the type of distribution data used and the conservation goal; the largest reserve system was 10 times the smallest. Our results highlight the impact of employing different types of distribution data and identify novel tools for application to existing distribution data sets that can minimize uncertainty about target attainment.     

海南热带橡胶园土壤易氧化有机碳空间变异特征研究

为了解热带橡胶园土壤活性有机碳状况,采集了海南全岛13个不同胶园土壤,用高锰酸钾氧化-比色法测定了土壤易氧化有机碳质量分数,分析了其影响因素。结果表明,海南橡胶园土壤易氧化有机碳质量分数平均为2.70 g.kg-1（以C计）,变化在0.92~6.82 g.kg-1之间,变幅达到641%。易氧化有机碳质量分数与土壤有机质、全磷和全氮显著正相关,同时受成土母质的强烈影响,玄武岩发育的土壤最有利于易氧化有机碳累积,砂页岩和花岗岩次之,而变质岩和浅海沉积物形成的土壤易氧化有机碳质量分数较低。土壤易氧化有机碳质量分数也受气候强烈影响,随湿度降低而下降。     

河流水环境有机污染物的自组织预测模型及应用

自组织预测模型是前苏联学者伊万年科提出的一种非线性建模预测方法,它能有效地解决复杂非线性系统的数据处理和建模问题。该文应用它进行水环境有机污染物预测,以实际监测数据为基础,建立了一个河流有机物浓度预测的自组织模型,其检验样本的预测误差在５％以内      

天山北坡经济带城市NO2污染的时空分布特征

基于2015—2020年近地面NO₂质量浓度数据和2019年哨兵-5P TROPOMI卫星探测的对流层NO₂柱浓度数据,采用相关性分析、趋势分析等方法探究新疆天山北坡经济带6个城市NO₂污染的时空分布特征。结果表明：（1）从年均值来看,天山北坡经济带NO₂质量浓度总体呈下降趋势,尤其2018—2020年下降明显。其中乌鲁木齐NO₂质量浓度值最高、博乐最低。（2）从季度均值和月均值来看,各城市NO₂质量浓度季节变化明显,其中夏季最低、冬季最高;月均值呈“中间低、两头高”的变化特征。（3）从日均值来看,各城市NO₂质量浓度大多呈现双峰型分布,分别出现在早上10:00和晚上23:00。（4）从空间分布来看,NO₂柱浓度高值区多分布在人口密集和工业发达的城市地区,尤其是乌鲁木齐、昌吉、五家渠、石河子污染最为严重。     

湖南空气质量预报中的数据预处理和特征工程

为提高空气质量预报的准确率,建立了融合气象和环境观测资料、结合机器学习和数值天气预报,且预测时效较长、预测精度较高的机器学习模型库。以湖南6个城市(长沙、株洲、湘潭、益阳、常德、岳阳)的空气质量预报为例,将数据预处理、特征工程方法运用到模型之中,得出以下几点结论:①数据预处理工作包括样本收集、数据清洗、缺失值处理、异常值剔除等,对提高模型预测稳定性帮助很大。②点、线、面的特征组合有助于完整地描述污染物的生消过程。引入传输指数后,株洲市模型对传输型污染过程的预测性能得到明显提高,对轻度、中度、重度污染的分类准确度分别提升了23.6%、16.6%、30.0%。引入静稳指数后,长沙市模型PM_2.5浓度测试的相关系数由0.938提升至0.959,均方根误差由10.33下降至8.46,且模型对中度以上污染天气的极值预报结果更接近实况;益阳市模型在高浓度样本预测中存在的系统性偏低现象得到改善,对轻度以上污染天气的预报结果得到较大矫正。③随机森林的特征重要性排序功能可以大幅度减少特征的数量,使得模型的可解释性和稳定性增强。     

生态环境大数据研究与应用进展

生态环境大数据是为生态环保决策管理提供服务的大数据集、大数据技术和大数据应用的总称。生态环境大数据除了具有大数据的"6V"特征，还具有高维、高复杂性、高不确定性的"三高"特性。本文从生态环境大数据的定义和特征出发，阐述了国内外生态环境大数据的"萌芽-探索-应用-战略"的发展历程及其在科学研究、商业应用和政府决策等领域的主要应用，总结了基于第四研究范式的生态信息学理论基础和依托于信息技术和数据挖掘的技术方法，分析了当前形势下我国生态环境大数据应用面临的三大挑战，提出了未来生态环境大数据五大热点方向，生态环境大数据必将在推进生态环境治理体系和治理能力现代化中发挥重要作用。     

应急避难场所建设进度优化模型研究

以规划效率评价为基础,定义了应急避难场所的公益收益,体现在服务性、可达性和安全性3个方面。以全部应急避难场所在整个建设规划期的总公益收益最大化为目标,建立了无偏好和有偏好两类建设进度优化模型,对应急避难场所在规划期内各年的投资额度、建设对象和建设数量进行优化。案例研究结果表明,无偏好模型能最大限度地获得公益收益,但不能很好地表达公众的真实需求;有偏好模型,不可避免会造成一定公益收益损失,但能更多地考虑实际存在的各方面影响因素,更接近真实的决策。实际应用中对模型的选择应根据具体情况确定。