Trade‐offs among Catch,Bycatch, and Landed Value in the American Samoa Longline Fishery

The interspecific preferences of fishes for different depths and habitats suggest fishers could avoid unwanted catches of some species while still effectively targeting other species. In pelagic longline fisheries, albacore (Thunnus alalunga) are often caught in relatively cooler, deeper water (>100 m) than many species of conservation concern (e.g., sea turtles, billfishes, and some sharks) that are caught in shallower water (<100 m). From 2007 to 2011, we examined the depth distributions of hooks for 1154 longline sets (3,406,946 hooks) and recorded captures by hook position on 2642 sets (7,829,498 hooks) in the American Samoa longline fishery. Twenty‐three percent of hooks had a settled depth <100 m. Individuals captured in the 3 shallowest hook positions accounted for 18.3% of all bycatch. We analyzed hypothetical impacts for 25 of the most abundant species caught in the fishery by eliminating the 3 shallowest hook positions under scenarios with and without redistribution of these hooks to deeper depths. Distributions varied by species: 45.5% (n = 10) of green sea turtle (Chelonia mydas), 59.5% (n = 626) of shortbill spearfish (Tetrapturus angustirostris), 37.3% (n = 435) of silky shark (Carcharhinus falciformis), and 42.6% (n = 150) of oceanic whitetip shark (C. longimanus) were caught on the 3 shallowest hooks. Eleven percent (n = 20,435) of all tuna and 8.5% (n = 10,374) of albacore were caught on the 3 shallowest hooks. Hook elimination reduced landed value by 1.6–9.2%, and redistribution of hooks increased average annual landed value relative to the status quo by 5–11.7%. Based on these scenarios, redistribution of hooks to deeper depths may provide an economically feasible modification to longline gear that could substantially reduce bycatch for a suite of vulnerable species. Our results suggest that this method may be applicable to deep‐set pelagic longline fisheries worldwide. Compensaciones entre Captura, Captura Accesoria y Valores Asentados en la Pesquera de Línea Larga de Samoa Americana     

试论环境监测数据审核机制的建立及运作

环境监测数据审核是环境监测质量管理的重要一环.在对环境监测数据审核重要性的认识及其内容、依据分析解释的基础上建立了环境监测数据审核运行机制.并提出了几点措施,确保环境监测数据在获取过程中得到有效监控,把监测数据差错率清除在监测过程的各个环节.     

基于数据挖掘技术的超市顾客群研究

利用SPSS Clementine 10.1数据挖掘工具,遵循CRISP-DM模型的商业目标、数据理解、建立模型的流程对超市顾客进行分析研究。提出衡量超市客户忠诚度的忠诚度系数指标,建立忠诚度—盈利性顾客细分模型,运用k-means算法对超市顾客进行聚类分析,帮助超市企业准确识别不同类型的顾客群,尤其是忠诚的高盈利顾客。再利用所建立的序列分析模型分析顾客类别变化路径,预测顾客价值变化趋势,及早发现潜在价值顾客,使其尽早成为企业忠诚的高价值顾客,实现超市企业利润的有效提升,最终在日益激烈的商业竞争中立于不败之地。     

基于统计数据的全国火灾形势综合评价与预测

为综合评价我国的火灾形势,掌握火灾发生、发展规律,根据改革开放以来3个不同时间段的火灾统计数据,运用多元统计分析方法,借助统计软件,对火灾数据进行深层次的分析和研究。同时,针对火灾事故的特点,根据灰色理论的原理和特性,建立了火灾事故灰色系统预测模型,预测了2009年我国的火灾发生状况。结果表明:我国的火灾形势从总体上呈现出火灾发生起数上升中趋于平稳,火灾损失和人员伤亡平稳发展中有所降低的趋势。灰色系统理论模型预测结果同实际状况基本吻合,能够对全国的火灾形势进行综合评价,为消防安全管理部门探究火灾规律提供必要的理论支持。     

可靠性数据在民机故障诊断中的应用研究

可靠性数据是故障统计历史信息的记录,数据内隐含着大量对维修人员排故具有指导意义的信息,为达到提高工作效率,减少排故时间,以保证航班正点运营的目的,提出将可靠性数据应用于民机故障诊断的计算模型。利用从可靠性报表中收集到的数据对某航空公司主力机型A320-200飞机的空调系统常发故障进行诊断,首先用粗糙集(RS)对8个可能导致温度控制组件超温故障的部件进行分析,初步总结出3个故障源,然后计算综合故障概率,最后用Weibull分布验证以上诊断结论。结果表明,该法的引入能实现故障源的精确定位,并在实际中成功排故,大大缩短维修时间。     

Trade transport and environment linkages at the U.S.–Mexico border: Which policies matter?

We apply a fixed-effects model to examine the impact of trade and environmental policies on air quality at ports along the U.S.-Mexico border. We control for other factors influencing air quality, such as air quality of cities near the border, volume of traffic flows and congestion. Results show the air quality improved after 2004, when the diesel engine policy was applied. We see mixed results for the trade policy, whose implementation time varies across ports along the international border. Controlling for air quality in cities near the border is essential for assessing the policy contributions to air quality.     

大气污染联合治理分区视角下的中国PM2.5关联关系时空变异特征分析

联合治理分区下PM_(2.5)关联关系时空变异特征识别对中国大气污染防治意义重大.本文主要基于2000～2016年遥感反演的中国大陆334个地级市PM_(2.5)浓度数据,利用空间单元聚合策略与地理时空加权回归技术,系统分析了大气污染联合治理分区视角下的中国PM_(2.5)关联关系时空变异特征.结果表明:①以PM_(2.5)为首要污染物,综合考虑污染程度、地理位置、气象、地形和经济等因素可将中国大陆地区划分为10个大气污染联合治理区.②地理时空加权回归能够有效刻画PM_(2.5)与关联因素间的时空非平稳关系.同时,人口规模、第二产业生产总值、SO_2排放量、年平均气温、年降水量以及年平均相对湿度被识别出对PM_(2.5)浓度的变化影响存在显著时空差异.③人口规模对PM_(2.5)浓度的影响程度各年最大的地区均为京津冀蒙区域;川渝滇黔区域中第二产业生产总值对PM_(2.5)浓度影响程度变异度最大,在黑吉辽区域之外,SO_2排放量回归系数值均先随时间逐渐减小再增大最后又减小;各治理区中年平均温度对PM_(2.5)影响程度的时间变异程度较小;而年降水量与年平均相对湿度对PM_(2.5)影响程度在各区域中呈现不同的变异特征.     

基于MDS与TOPSIS模型的滨海滩涂围垦区土壤质量评价

评估围垦后土壤质量的变化过程可以为土壤抑盐、培肥等调控措施提供科学指导.以不同围垦年限(5、30、38和61a)滩涂围垦区和光滩为研究对象,基于最小数据集方法筛选了与土壤质量密切相关的土壤黏粒比例、土壤盐分(SSC)、土壤有机质(SOM)、全钾(TK)和土壤容重(BD)这5个指标,结合TOPSIS模型构建土壤质量指数对滨海滩涂围垦后土壤质量演变过程进行评价.结果表明,滩涂围垦后土壤粒径逐渐细化,土壤含水量和土壤容重逐渐降低,土壤脱盐脱碱活动持续进行并伴随着养分和速效养分含量的逐渐累积.研究区土壤质量指数在24. 06～63. 08之间,并呈现出:光滩(20. 04±11. 48)围垦5 a(29. 33±10. 65)围垦30 a(51. 52±8. 76)≈围垦38 a(49. 98±10. 75)围垦61 a(58. 37±3. 15),土壤质量大致经历了"初期稳定-迅速提升-相对稳定"这3个阶段.土壤质量因子障碍程度的排序为黏粒比例 SSC SOM TK BD,较低的黏粒含量和较高的盐分是围垦区土壤提升的主要障碍因子.     

数据分解模式下PM2.5与气态污染物的组合预测研究

大气污染治理是我国实现生态文明的必经之路,制定有效性的大气治理方案,作为参考的大气污染物月均浓度预测结果是至关重要的.针对大气环境污染物月均浓度时间序列的高噪音、非平稳和非线性等特点,本文提出一种基于数据分解模式的组合预测模型.上海市的实例验证及与其他3种模型的对比研究表明：本文所提出的组合预测模型适用于政策制定所需但样本量受限的月均或年均数据预测;所提出的子序列重构的新模式比传统求和算法重构模式提高预测精度12.5%;相较于其他模型,其预测性能最优（绝对百分比误差的均值仅为9.05,且对历史拟合的皮尔逊系数均为0.90以上）.实现了对大气污染物月均浓度高精度预测,可为相关政策的制定提供科学的定量参考.