创新集聚空间分布模式对霾污染的影响

为了比较分析创新集聚空间分布单中心与多中心两种模式对霾污染的影响机制,本文构建了省域面板数据模型和中介效应模型进行实证检验.结果表明：创新集聚可通过规模效应降低霾污染;但创新集聚空间分布模式对霾污染的影响具有异质性.其中,单中心模式诱发了霾污染,存在创新集聚环境效应悖论;多中心模式对霾污染具有改善效应;随着创新集聚多中心的提高,其霾污染改善效应增强,但具有边际递减特征;能源利用效率是创新集聚空间分布模式影响霾污染的重要渠道之一.基于此,本文建议省级政府推进空间协同创新发展战略,建构省域多中心的创新网络空间组织体系,以此形成多中心协同治霾机制,破解创新集聚环境效应悖论.     

草海湖滨带沉积物微生物群落对磷形态的影响

为探究高原湖泊湖滨带沉积物中微生物群落对磷赋存形态的影响,以草海湖滨带沉积物为研究对象,分析了磷素赋存形态;通过高通量测序技术分析了细菌和古菌的群落组成.结果表明,草海湖滨带表层沉积物的总磷含量范围在662.89~881.26mg/kg之间,平均值为750.36mg/kg;各磷形态中NaOH-NRP＞Res-P＞BD-P＞HCl-P＞NaOH-SRP＞NH₄Cl-P.细菌群落由变形菌门(Proteobacteria)等59个门和硫杆菌属(Thiobacillus)、厌氧粘细菌属(Anaeromyxobacter)等1259个属组成;古菌群落由泉古菌门(Crenarchaeota)等8个门和甲烷丝菌属(Methanosaeta)等67个属组成.冗余分析、主成分分析和共现性网络分析表明,微生物群落能驱动草海沉积物中磷的形态转化,细菌主要通过影响铁的氧化/还原和碱性磷酸酶的活性;古菌则通过改变有机质和酸性磷酸酶活性来调控沉积物磷形态.     

土地生态系统脆弱性时空演化特征及影响因素——以黄河三角洲高效生态经济区为例

基于BP人工神经网络模型,对黄河三角洲高效生态经济区土地生态系统脆弱性进行综合评价和时空演化分析,并借助灰色关联度模型探究其影响因素.结果表明：研究区土地生态系统脆弱性从2005年的1.244降低至2016年的1.113,脆弱性逐步改善;脆弱性由西到东、由内陆到沿海逐渐加剧,并表现出脆弱性平稳型和脆弱性渐低型2个演化特征;地均工业废水排放量、盐碱荒地面积比重、土地利用程度、建成区绿化覆盖率、节能环保支出占财政支出的比重是系统脆弱性的主要影响因素.因此,降低土地生态系统脆弱性的政策着力点应该集中在生态修复、优化土地利用结构和节能减排等方面.     

城市污水管网中污染物冲刷与沉积规律

为探明城市污水管网中污染物的冲刷与沉积规律,对西安市污水管网进行实际调研,结果表明,污水支管和干管的沉积物厚度时变化较大,变化量分别为0~24 mm和0~12 mm,管道污水中颗粒态污染物发生沉积和冲刷的概率高;而污水主干管的沉积物厚度时变化较小,管道内颗粒物沉积与沉积物冲刷水平维持相对平衡.为进一步明确污水中污染物浓度变化与水流流速的关系,建立了污水管道冲刷与沉积模拟中试装置,研究了不同流速下管道中碳(有机)、氮、磷三类污染物含量和粒径分布的变化规律.结果表明,随着污水流速的增加,冲刷强度增大,管道中污染物浓度急剧升高,通过粒径分布监测结果可知,管道中有机污染物易存在于粒径较大的颗粒物上,氮、磷类污染物易吸附在粒径较小的颗粒物上;当流速小于0.6 m·s~(-1)时,污水中颗粒态污染物的沉积作用大于冲刷作用,发生物理沉积,造成污水中碳源不足,当流速大于0.6 m·s~(-1)时,水流冲刷强度增大,沉积物被水流大量携带,但污水中碳类有机污染物的增加比重大于氮和磷类污染物,使现有污水碳源不足得到改观,利于生物脱氮除磷工艺的碳源需求.     

Development of a method for comprehensive water quality forecasting and its application in Miyun reservoir of Beijing, China

Water quality forecasting is an essential part of water resource management. Spatiotemporal variations of water quality and their inherent constraints make it very complex. This study explored a data-based method for short-term water quality forecasting. Prediction of water quality indicators including dissolved oxygen, chemical oxygen demand by KMnO₄ and ammonia nitrogen using support vector machine was taken as inputs of the particle swarm algorithm based optimal wavelet neural network to forecast the whole status index of water quality. Gubeikou monitoring section of Miyun reservoir in Beijing, China was taken as the study case to examine effectiveness of this approach. The experiment results also revealed that the proposed model has advantages of stability and time reduction in comparison with other data-driven models including traditional BP neural network model, wavelet neural network model and Gradient Boosting Decision Tree model. It can be used as an effective approach to perform short-term comprehensive water quality prediction.     

考虑艇身弹性的起落装置着陆仿真分析

目的研究软式飞艇着陆时,艇身弹性对起落装置的影响。方法建立软式飞艇艇身和起落装置的等效模型,并在LMS仿真平台中建立虚拟样机,仿真出考虑艇身弹性时起落装置着陆的动态响应。结果仿真结果显示出弹性艇身能够起到吸收和耗散能量的作用,减轻着陆时起落装置的过载和回弹次数。结论艇身弹性可以降低起落装置载荷,延长起落装置寿命,增加飞艇的安全性。     

一种装备战场电磁兼容性综合评估方法

目的衡量和论证复杂电磁环境下单个装备的综合电磁兼容性和战场己方所有装备系统的整体电磁兼容性。方法结合电磁兼容性综合评估需求,建立对装备电磁兼容性评估指标体系,研究综合评估方法。结果给出了装备战场电磁兼容性评估指标,建立了基于多指标的战场电磁兼容性综合评估指标体系,并从多属性决策角度,提出了基于网络分析法(ANP)和逼近理想解排序法(Topsis)的装备战场电磁兼容综合评估方法,通过评估实例验证了方法的实用性和正确性。结论装备战场电磁兼容性综合评估方法可以为装备、平台和集群的战场运用方式论证提供决策依据,评估结果具有一致性和可重用性。     

高速铁路对国内民航旅客运输的替代效应测度

中国高速铁路的快速建设,对国内民航客运的发展产生了较大的影响。基于事后分析视角,从直达联系视角建立了国内高铁—民航运输的空间叠合网络,定量分析了高铁建设前后民航旅客运输的变化特征,并基于航空客流增速变化识别出高铁影响下的四种航段类型及其空间分布。在此基础上,基于2007-2014年全国277对高铁—民航运输重叠城市对的8年面板数据,以航空客流为因变量,建立随机效应模型,研究了高速铁路介入后对国内民航客运系统、北上广枢纽机场以及其他机场航线的替代效应。结论表明：（1）高速铁路对重叠网络的民航旅客运输产生了较强的替代效应,且高铁列车速度越快、城市间距离越短,替代效应越明显。（2）由于航班网络联系的多元化、旅客出行偏好选择以及对时间敏感性不同,枢纽机场航线较非枢纽机场航线受高铁建设的影响相对较小。未来随着高铁网络的进一步完善,其对航空客运的影响仍值得持续关注。     

应用ANFIS预测蠕虫反应器的污泥减量速率并优化其运行条件

利用水生蠕虫的捕食作用可以有效地实现污泥减量.为了研究环境条件波动对蠕虫捕食污泥减量效率的影响,应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和人工神经网络(ANN)模型分别预测蠕虫反应器的污泥减量速率.结果表明,溶解氧浓度(D0)、温度(T)、蠕虫密度和污泥负荷是蠕虫捕食过程的主要影响因素,通过性能比较得出ANFIS模型预测值与实验测定值间具有更好的一致性,其相关系数(r)为0.82,绝对平均误差百分比(MAPE)为71.5％,均方根误差(RMSE)为16.7.根据ANFIS模型的预测结果,得出蠕虫反应器的最适运行条件为:DO 1.8 ～3.1mg·L-1,温度18.4～21.7℃,蠕虫密度低于1.7 g·cm-2(以湿重计),污泥负荷563～734 mg·g-1(以TSS计),在此操作条件下获得的污泥减量速率均高于100 mg· g-1·d-1.     

Application of social network theory to prioritizing Oil & Gas industries protection in a networked critical infrastructure system

As a typical process industry, the Oil & Gas industries play a key role within a networked critical infrastructure system in terms of their interconnection and interdependency. While the tight coupling of infrastructures increases the efficiency of infrastructure operations, interdependency between infrastructures may cause cascading failure of infrastructures. The interdependency between critical infrastructures gives rise to an infrastructure network. In this paper, we apply social network analysis, an analytical tool used by social scientists, to study human interactions and to analyze characteristics of the critical infrastructure network. We identify Oil & Gas, Information & Communication Technologies (ICT), and Electricity as three infrastructures that are most relied upon by other infrastructures, thus these may cause the greatest cascading failure of the infrastructures. Among the three, we further determine that Oil & Gas and Electricity are the more vulnerable infrastructures. As a result, priority toward critical infrastructure protection should be given to the Oil & Gas and Electricity infrastructures since they are most relied upon but at the same time depend more on other infrastructures.