安全信息学课程内容体系研究*

为完善安全信息学课程内容体系,推动安全信息人才培养和安全信息学学科发展,通过分析安全信息学课程内涵、目标、地位及性质,归纳论证安全信息学课程内容体系建立依据（包括建立视角和指导思想）,提出安全信息学课程内容体系。结果表明:安全信息学课程内容体系建设应立足学科高度,基于大安全和安全管理视角,遵循“课程上游内容（基础安全信息学）→课程中游内容（服务安全管理的安全信息学）→课程下游内容（应用安全信息学）”这一逻辑主线。研究结果可为安全信息学课程教学内容设置提供参考和支撑,有助于推动安全信息学课程设置推广与安全信息人才培养。     

土地利用/土地覆被变化研究范式的转变

土地利用/土地覆被变化(LUCC)研究的形成和发展经历了从前科学(无范式)到科学(以范式为标志)的历史过程.认识LUCC研究范式及其转变的内涵和实质对其理论和应用的发展与完善具有极为重要的意义,并有助于提高解释和预测能力.本文以库恩的“范式”和“范式转变”为基本脉络,剖析了LUCC研究中的实证主义范式、科学人文主义范式、结构功能主义范式以及复杂性范式,并指出范式及其转变主要在本体论、认识论和方法论三个层面表现出来.实证主义范式强调决定论以及主客体分离,认为应把经验与逻辑分析作为客观地认识现实的基础,它贯穿1UCC不同发展阶段,在初期发挥了重要作用,至今仍主导着LUCC研究；科学人文主义在科学主义或实证主义的基础上强调了人的主体性,修正了它们的片面性；结构功能主义为我们提供了一种可资参考的系统分析方法,在宏观层面的许多重要理论见解和研究方法,值得LUCC研究者关注和借鉴；复杂性范式强调土地系统的非线性、自组织、连通性等特征,为LUCC研究提供了一种新的科学世界观、认识论和方法论,利用复杂性理论研究具有非线性特征的复杂土地系统,体现了当前LUCC研究的范式转变.     

Science or Slaughter: Need for Lethal Sampling of Sharks

Abstract: General consensus among scientists, commercial interests, and the public regarding the status of shark populations is leading to an increasing need for the scientific community to provide information to help guide effective management and conservation actions. Experience from other marine vertebrate taxa suggests that public, political, and media pressures will play an increasingly important part in setting research, management, and conservation priorities. We examined the potential implications of nonscientific influences on shark research. In particular, we considered whether lethal research sampling of sharks is justified. Although lethal sampling comes at a cost to a population, especially for threatened species, the conservation benefits from well‐designed studies provide essential data that cannot be collected currently in any other way. Methods that enable nonlethal collection of life‐history data on sharks are being developed (e.g., use of blood samples to detect maturity), but in the near future they will not provide widespread or significant benefits. Development of these techniques needs to continue, as does the way in which scientists coordinate their use of material collected during lethal sampling. For almost half of the known shark species there are insufficient data to determine their population status; thus, there is an ongoing need for further collection of scientific data to ensure all shark populations have a future. Shark populations will benefit most when decisions about the use of lethal sampling are made on the basis of scientific evidence that is free from individual, political, public, and media pressures.     

互联网与环境科学技术

互联网的普及对推动环境科学技术发展起着很大作用 ,一方面 ,合理利用网络的资源可以使科研工作事半功倍 ;另一方面 ,互联网逐渐成为环境技术的推广应用、环保设备产品宣传和销售中的重要环节。本文介绍与环境科学技术相关的网络资源 ,包括文献检索、软件和环境科学讨论组、数据库、环保技术设备信息平台等     

基于RBF网络的城市垃圾产量预测及可视化

为了预测并控制未来几年城市垃圾产量,以我国城市为例,利用K-近邻互信息的多变量特征从18个拟影响因素中确定了8个影响垃圾排放量因子,分别为常住人口、地区生产总值、社会消费品零售值、金融业增加值、工业增加值、批发和零售业增加值、住宿和餐饮业增加值和第三产业增加值.以2006~2013年数据为训练样本,2014~2015年数据为检验样本,根据影响因素建立径向基函数（RBF）神经网络预测模型,并基于平均相对误差对模型反向修正.然后结合两段式径向基预测模型,对全国各省市2017~2018年的垃圾总产量预测并可视化.结果表明,本文建立的两段式径向基预测模型平均相对误差是6.43%,预测精度为93.57%.可见,该模型的预测精度较高,能较好的在现实生活中对城市垃圾的产生量进行预测.     

时变温度环境下锂离子电池自适应SOC估计方法

目的针对低温环境下锂离子电池特性显著变化问题,为大规模锂离子电池组在极地科考船混合动力系统上的应用提供理论依据,方法对10 Ah高功率三元镍钴锰酸锂电池低温特性展开实验研究,结合实验数据,利用基于遗忘因子的递推最小二乘算法(FFRLS)分别与两种改进的卡尔曼滤波算法(AEKF、UKF)组成的串联观测器在线估计电池荷电状态(SOC)。结果在25～-30℃时变温度环境的改进DST工况下,FFRLS-AEKF算法的SOC估计精度略高于FFRLS-UKF算法,其最大估计误差为3.04%,均方根误差为0.69%。结论相比EKF与RLS-EKF算法,更好的模型参数与噪声信息的自适应性使FFRLS-AEKF算方法有更高的SOC估计精度与收敛性。     

径向基函数网络模型在区域生态承载能力综合评价中的应用

径向基函数神经网络以其逼近能力、分类能力和学习速度等方面的优势,正受到越来越多学者的关注.本文尝试用MATLAB径向基函数网络工具进行区域生态承载能力的综合评价,给出了MATLAB6.5环境下径向基函数神经网络的结构、设计、仿真和图形结果的输出方法.作为实例,对盐城滨海湿地区域的生态承载能力进行了综合评价.结果表明,MATLAB径向基函数网络评价方法简单有效,既具有较强的分类功能,又具有较好的排序功能,评价结果可靠、适用性强,具有广阔的应用前景.     

从色觉、科学仪器、测不准原理看非决定论

通过对色觉、科学仪器、测不准原理的分析,认为认识在感性阶段是客主体相互作用的结果.感官的生物学意义在于对客体的区别.这种区别是相对准确的,而不是与客体严格一一对应的.科学仪器是人感官的延伸.色觉与其它感官和科学仪器同是人类认识工具.测不准问题是与认识工具直接相关,与客主体相互影响密不可分的,它在宏观上和微观上同时存在,它不是非决定论的理论依据.     

海洋冰情预测的径向基函数网络模型

为了提高非线性时序预测模型的精度,利用自相关技术分析了海洋冰情时序的延迟特性,据此确定了RBF网络的输入、输出向量,给出了MATLAB环境下海洋冰情预测的高精度径向基函数(RBF)神经网络的结构、设计、仿真函数和图形结果的输出方法,建立了海洋冰情预测的高精度RBF网络模型.使用27年的海洋冰情实测资料进行了网络的训练和检验,并将之用于预测,各训练样本的误差为0.0,预测值的精度高于门限自回归模型预测的精度.实例分析表明,所构建的RBF网络模型能充分利用预报因子的信息和神经网络方法的非线性映射能力,模型稳定性好,精度高,可广泛应用于各种自然灾害的非线性时序动态预测.     

充分发挥科技资料在防震减灾事业中的作用

为了充分发挥科技资料在防震减灾事业中的作用,就如何改进地震科技资料的管理方式、提高地震科技资料的管理水平、为防震减灾一线科研人员提供最满意的服务进行了论述.