基于利益相关者分析海洋生态旅游发展研究

发展海洋生态旅游主要涉及管理者、开发经营者、社区居民和旅游者四类利益相关者。通过对各利益相关者的职能、利益诉求和相关者之间主要矛盾的分析,指出发展海洋生态旅游必须统筹兼顾,追求利益相关者整体利益最大化,并从发挥管理者职能、加强社区参与、借助社会力量和产权改革四个层面提出了具体策略。     

关于1#滤毒罐防护范围的进一步探讨

本文通过实验的方法,对1#滤毒罐防护范围进行了探讨,说明1#罐不仅能防护CNCL、HCN,对苯、SO2等毒剂也能起到有效的防护作用,同时提出了如何选择滤毒罐的建议。     

基于GM-SVR的小样本条件下化工设备可靠性预测

为了准确预测化工设备可靠性趋势，针对化工设备失效寿命数据为小样本的情形，基于灰色估计法与支持向量回归机在小样本数据处理中的优势，建立了失效寿命时间服从三参数威布尔分布的化工设备可靠性模型；结合GM（1，1）和SVR对模型进行参数估计，在压缩机可靠性分析中进行了实例应用，对比分析了最小二乘法、灰色估计法和GM-SVR的估计效果。研究结果表明:GM-SVR对威布尔分布参数的估计精度明显优于最小二乘法和灰色估计法，可以有效地应用于化工设备失效数据为小样本时的可靠性预测。     

灰色系统方法在城市生活垃圾量预测中的应用

利用灰色关联分析方法分析了影响城市生活垃圾量的因素，建立了生活垃圾量的ＧＭ（１，１）预测模型，预测了未来的城市生活垃圾量。该法具有较高的精度，简便，可行。     

基于生态敏感性的土地资源承载力研究——以泉州市为例

随着社会经济的发展人地矛盾变得越发突出,已经成为制约城市经济进一步发展的桎梏.泉州市在社会经济快速发展的同时面临着土地资源严重紧缺的问题,亟需对其市域土地承载力进行研究,并用来指导城市的发展,从生态敏感性的视角,通过对泉州市域的生态用地和城建用地的划分,在以保护生态用地为前提的基础上,对其生态用地规模和城市用地规模进行测算,最后分别按照国际和国内两种指标来测算其土地资源承载力.     

地下水NH4+-15N同位素测试技术进展

本文根据铵离子的物理化学性质,建立了各种测试分析技术.传统的NH4+_-15N同位素测试过程包括样品中NH4+的收集、转化为适于质谱分析的气态N2以及用15N同位素质谱进行分析.其中NH:的收集方法较多,包括蒸馏法、扩散法、离子交换柱法和沸石萃取法等.适于质谱分析气态N2的转化方法可分为化学湿法和干燃烧法.笔者就同位素分析测试过程中NH4+的收集、转化及15N测试各个步骤加以总结,分析各自方法的优缺点和适用范围,寻求问题的解决途径.并评述了最近出现的色谱-质谱联合分析法和叠氮法.最后对地下水NH4+-15N同位素测试技术的发展进行了展望,以期能够更广泛地应用于环境和水文地质领域.     

大型会展对举办地旅游形象的提升路径及效应分析——以上海世博会为例

大型会展对提升举办地旅游形象效应成为旅游学界当前关注的热点。以上海世博会为例,采用案例分析法和文献研究法,在分析过程中结合定量分析和定性分析,研究大型会展对旅游地的形象效应。研究表明,上海世博会主要通过聚焦作用下的旅游形象建设、光晕遮蔽作用下的网络宣传、世博宣传片与上海旅游形象联手营销、旅游企业的积极行为以及政府的支持与配合等5种途径提升上海都市商务会展、都市文化、都市休闲等旅游形象,提出利用大型会展的聚焦作用和光晕遮蔽作用提高举办地知名度,将大型会展宣传与举办地旅游形象宣传相结合,将大型会展建设融人到城市的旅游形象建设之中等3个方面提高旅游地形象。     

离子液体1-丁基-3-甲基咪唑氯盐对斜生栅藻的毒性效应

按照毒性试验标准方法研究了不同浓度离子液体1-丁基-3-甲基咪唑氯盐([BMIM]Cl)对斜生栅藻的影响,测定了半数抑制浓度(IC50)、叶绿素含量、超氧化物歧化酶(SOD)活性、过氧化氢酶(CAT)活性以及藻细胞通透性的变化,观察了80mg/L[BMIM]Cl处理96h对藻细胞的影响.结果表明:[BMIM]Cl对斜生栅藻生长具有抑制作用,随着浓度的增大抑制率增加,叶绿素含量下降, 48h IC50、72h IC50和96h IC50分别为103.77、76.44和68.49mg/L.藻细胞对[BMIM]Cl有一定的氧化应激反应,CAT和SOD活性随[BMIM]Cl浓度升高而降低.[BMIM]Cl对藻细胞的细胞膜有一定程度的破坏作用,藻细胞通透性随浓度升高而增大,同时藻细胞的超微结构受到了[BMIM]Cl的影响,造成质壁分离,叶绿体片层断裂,线粒体嵴数量减少.     

无常规水文监测高寒湿地纳帕海水量波动模拟分析

论文以无常规水文监测高寒湿地纳帕海为例,基于流域产汇流的时滞效应,建立了湿地区气候因子(日累计降水量)与水文因子(湿地明水量)之间的经验关联模型,以模拟湿地水文情势的波动。研究首先通过对1990-2011 年不同时相的48 期纳帕海湿地Landsat TM/ETM+遥感数据进行解译,提取明水景观变化信息;再利用研究区1988-2011 年逐日降水数据经过统计计算后生成的不同时间步长日累计降水量与48 期明水面积序列进行回归分析,筛选出最佳时间步长日累计降水量并获得其与明水面积之间的经验关联模型;进而借助纳帕海湿地明水面积与明水量之间的经验方程建立湿地明水量-最佳日累计降水量关联模型。模拟结果表明:8-9 月是纳帕海湿地的主汛期,9 月多年平均明水量可达866.11×10⁴ m³;干、湿季明水量差异较大,干季平均明水量为95.91×10⁴ m³。上述模拟结果能够与遥感影像解译所获取的信息和实地调查信息保持基本一致,说明此模型能够较好地模拟研究区水文情势波动,为无监测高寒湿地水文情势研究提供了一种新的思路,同时也为该地区湿地洪灾防范提供了数据基础和方法指导。     

基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.