基于面板数据分析的潮汐对地下水的影响研究

海水入侵已成为全球性的海岸带环境问题,由于海平面变化是一个长期、缓慢的过程,海水入侵往往难以预测。潮汐波动作为一种有规律的海平面变化,探讨其对地下水的影响使预测海水入侵成为可能。面板数据具有时间和空间两个维度,能更好的代表来自不同个体和不同时间的数据信息,本论文利用连续测量的地层视电阻率数据,采用面板数据方法分析了潮汐波动对视电阻率影响的强度分布,由此预测了海平面上升对地层电阻率的影响和地层视电阻率的变化趋势。     

介绍一种污染源数据整合算法及应用

面对环保数据普遍存在的"数据孤岛"现状,要开展大数据应用是非常困难的事情,必须要对多源的环保数据进行整合。文章以建设沈阳市智慧环保信息共享平台的环境数据中心(EDC)为例,探讨了在保持原有的环境管理业务应用系统正常运行的同时,对多源污染源数据库的整合算法。并介绍了采用微软BI技术构建"一源一档"的污染源数据中心的关键应用。     

基于宏观计量经济面板数据模型的我国交通事故发生规律研究

从经济发展水平、人口数量、汽车保有量和道路条件等宏观因素入手,分析了我国8个省市不同经济发展条件下,人均GDP与千人汽车保有量、万车死亡人数、十万人口死亡人数和人均道路里程之间的关系,并选取万车死亡人数作为因变量,人均GDP、千人汽车保有量和人均道路里程作为自变量,以科布-道格拉斯生产函数为基础,建立了基于计量经济学的固定效应面板数据模型,并对我国交通事故发生规律进行了模拟分析。结果表明:模型拟合效果较好,相关系数R2为0.957 1,各项因素均表现显著,模型较好地反映了我国2003年之后8省市的交通事故宏观规律。     

道路交通事故信息文本预处理技术研究与实践

文本预处理是文本挖掘的关键一步,建立与信息相匹配的标准语义集合能缩短信息处理的时间,提高信息的提取率和识别精度。根据国家交通事故信息采集规范要求,从国家公共安全行业标准中抽取相关交通事故基本信息的标准词汇及代码,构建了一套含有12个属性项目、185个标准词汇的交通事故信息文本预处理用标准化语义集合,并将其应用于国家安全生产监督管理总局的事故查询系统,对系统中2004—2014年期间所收集的8 156件重大道路交通事故信息中的文本数据进行分析。结果表明:利用这套语义集合能更多地提取交通事故信息,可为准确捕捉交通事故特征和研究交通事故发生机理提供重要依据,也为开发交通事故自动信息识别系统创造了重要的条件。     

基于大数据提升的烟叶种植环境优化下云产卷烟内在质量研究

传统卷烟内在质量的研究存在稳定性差、速度慢、准确率低等问题,为此设定评价指标对大数据提升的烟叶种植环境优化下云产卷烟内在质量进行研究.通过可视化分析来构建三维模型,实现卷烟内在质量在大数据环境下的立体呈现,经过收集、验证和修正阶段可构成卷烟内在质量评价指标的循环过程,并对指标内容进行了设计;建立质量监控预警体系,实现卷烟生产标准的制定与修改.经过实验参数设定与实验分析,得出结论.该指标具有稳定性强、评价时间快、召回率低、准确率高的优势,适合在大数据提升的烟叶种植环境优化下云产卷烟内在质量的研究.     

基于DEA方法的浙江省市级环境效率评估研究

采用数据包络分析(DEA)方法对浙江省11个地市2005年-2011年的环境效率进行实证分析,同时使用tobit模型进行了环境效率与各类影响因子的回归分析.结果表明,2005年-2011年浙江省11个地市的环境效率在0.3~1范围内波动,波动幅度较大,环境效率优良的地市数量较少,且呈现总体数量下降趋势.浙中、浙南环境效率明显好于浙东北、浙西.随着环保投入产出效益的增加,浙东北、浙西环境效率一定程度提高.     

基于VB的LIMS系统废气污染源数据快速录入方法研究

Laboratory Information Management System(LIMS)系统集中应用于实验室分析阶段,而在现场监测数据管理上依然存在不足,现场监测数据信息量大,LIMS系统暂未开发配套的数据便捷录入方式,而手动录入费时费力,故基于LIMS系统的监测数据快速录入问题亟待解决.该文以废气污染源数据为切入点,利用LIMS系统数据表导出功能,通过Visual Basic(VB)语言实现了废气污染源数据的LIMS系统快速录入,取代了手工数据录入方式,实现了针对LIMS系统数据管理的进一步优化,该文还就监测数据便捷录入发展阶段展开论述.     

基于临近台站气象数据的参考作物蒸散量估算方法

参考作物蒸散量（ET₀）是评估区域植被耗水进而指导水资源优化管理所需的主要参数之一,但我国大部分地区标准化气象台站稀疏、部分研究点的气象资料通常难以获取,给ET₀的计算带来了很大困难。以地处内陆旱区的内蒙古河套灌区为例,利用该区4个标准气象站1981-2006年的气象资料,讨论了研究点在没有历史气象数据且现有气象数据不完备的情况下,采用临近台站气象数据估算ET₀的可靠性。估算方法分别为估算未知气象数据的FAO56 Penman-Monteith方程（PM56）、基于临近台站气象数据校正的经验公式以及利用临近台站气象数据训练的人工神经网络模型。结果表明：（1）在完全没有气象数据的条件下,可采用临近站点的气象数据估算研究点的ET₀,平均绝对误差（MAE）为0.43~0.52 mm d^-1,均方根误差（RMSE）为0.56~0.63 mm d^-1;估算精度与台站间的距离有关,利用维度信息校正太阳辐射值可提高估算精度。（2）仅有最高和最低气温数据时,估算气象数据的PM56方程计算误差较大,且站点之间表现不稳定,人工神经网络模型的估算精度最高,MAE和RMSE分别为0.14~0.22 mm d^-1和0.17~0.29 mm d^-1;校正后的Hargreaves公式的估算效果次之,MAE和RMSE分别为0.23~0.26 mm d^-1和0.30~0.31 mm d^-1。（3）在已知温度和辐射数据时,利用临近台站气象数据训练的人工神经网络模型依然表现最好,MAE和RMSE分别为0.13~0.19 mm d^-1和0.17~0.25 mm d^-1,其他两种方法误差较大。在内陆干旱条件下,利用研究点的气温数据结合临近台站的历史气象信息可有效估算参考作物蒸散发。     

前端监控智能化 后端管理平台化——自动检测技术与城市监控平台结合应用综述

本文介绍了自动检测与诊断技术在安防及其他领域中的应用现状,阐述了自动检测技术在"平安城市"和"3111工程"中的应用情况,讨论了城市监控平台与自动检测技术的结合应用。     

假日里那些戛然而止的脚步

10月8日,各大报刊都在头条竞相报道了今年十一黄金周给各行各业带来的可观收益。据统计,今年国庆假期有超3亿人次出游,创下历史新高;而商务部的统计数据显示,十一长假期间,全国零售和餐饮企业销售额近7000亿元。出游人数与销售额两项数字均创历史纪录。