数据安全新思路

利用小波的时频局部化的特征,将信息的加密过程由传统的时域中进行改为在时域和频域中进行,达到信息加密和增强信息安全性的目的。采用两种方法实现信息的加密与解密的过程,一种是将明文保存为图像文件格式,对图像文件进行小波的分解与重构,实现信息的加密与解密;另一种是将明文数值化为一个系数矩阵,对数值矩阵进行小波的分解与重构,实现信息的加密与解密。通过小波分解过程进行加密,小波的重构过程进行解密,改变了传统的在空域中通过一系列的移位、迭代和置换的方式进行的加密过程,因此也不能通过传统的解密方式进行解密,增强了信息的安全性。由于小波的多样性,不同的小波变换得到的结果也会不同,增加了解密的难度,保证了数据的安全。     

氟里昂12（CC12F2）燃烧分解催化剂性能的研究

本文对贵金属、氧化物和复合氧化物体系催化剂上氟里昂１２（Ｆ１２）燃烧分解反应进行了活性谰价和稳定性研究。结果表明：ＴｉＯ２，ＺｒＯ２／ＴｉＯ２催化剂对氟里昂１２燃烧分解反应具有良好的低温催化活性和较好的稳定性，ＺｒＯ２／ＴｉＯ２催化剂具有一定的臭氧－催化氧化活性。     

河北省矿产资源行业生产资源配置效率的动态分析

矿产资源行业作为国民经济的基础行业，一方面其产出支撑着国民经济的发展，另一方面其投入关乎不可再生资源的最优利用，是解决当前我国环境资源问题的关键环节。正是以矿产资源的最优利用为出发点，在国内矿产资源形势严峻和环渤海经济区经济发展急需大量矿产资源的背景下，选取河北省12个与矿产资源直接相关的行业，运用生产前沿面理论的非参数方法，定量计算并研究这12个行业从1997-2005年生产资源配置效率的理论值及其动态变化趋势，并通过宏观政策分析和生产资源配置效率结构分解分析，找出影响河北省矿产资源行业综合效率变化的因素，进而提出提高河北省矿产资源行业生产资源配置效率的措施。     

中国财政政策对能源消费影响的动态效应分析

运用因果检验、协整检验、向量误差修正模型和方差分解，就1989-2006年闻我国财政政策对能源消费影响的动态效应作了实证分析。结果表明。我国财政政策对能源消费具有较强的调控效果；财政政策外生于能源消费，具有较强的独立性；财政政策存在较长的时滞，有明显的中期化现象。这种中期化现象的存在极大地削弱了财政政策能源调控效应的发挥。建议：在保证国家掌握能源资源的所有权基础上，要逐渐开放能源产业的中、下游市场。使不同的经济成分参与到能源市场中来。提高市场化程度。促进能源财政政策调控效应的增强。因此。国家必须增强能源财政政策目标的针对性。形成一套完整的能源财政政策体系。     

基于ICEEMDAN分解和MHA-LSTM神经网络的滑坡位移预测

深度学习在机器视觉等各个领域的兴起，使长短时间记忆(LSTM)神经网络也越来越常用于滑坡预测工作中。为加强对历史信息的提取与捕捉，提出一种多头自注意力长短时间记忆(MHA-LSTM)神经网络用来预测滑坡位移。首先采用改进版的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法将滑坡位移分解成趋势项、周期项和噪声项；然后采用MHA-LSTM神经网络拟合带噪声的滑坡位移趋势项和周期项，两者相加即可得到滑坡总位移的预测结果；最后以白水河滑坡实测数据为例，考虑月降雨量和库水位因素的影响，对该滑坡位移的周期项和趋势项进行预测，并与其他传统神经网络的预测结果进行对比。结果表明：MHA-LSTM神经网络模型相较于其他传统神经网络模型，能更好地捕捉历史的信息特征，预测效果更佳，可为滑坡预测提供新的技术方法。     

岷江上游高山森林冬季河流中凋落叶碳、氮和磷元素动态特征

高山森林河流中凋落叶元素释放动态不仅是生态系统物质循环和能量流动的重要组成部分,而且是森林养分流失的主要过程,并可能与冬季雪被和冻融导致的水环境变化密切相关.以岷江上游高山森林4种代表性植物康定柳(Salix paraplesia)、高山杜鹃(Rhododendron lapponicum)、方枝柏(Sabina saltuaria)和四川红杉(Larix mastersiana)凋落叶为对象,采用凋落叶分解袋法,研究冬季不同冻融时期(冻结初期、冻结期、融化期)河流中凋落叶碳(C)、氮(N)和磷(P)元素动态特征.康定柳、方枝柏和四川红杉凋落叶C(14.6%-47.7%)、N(22.3%-58.5%)和P(4.8%-20.5%)元素在整个冬季均表现为明显的释放现象,而高山杜鹃凋落叶C(-7.3%)和N(-62.7%)表现为明显的负释放(富集)现象,P(0.7%)表现为微量的释放现象.整体而言,凋落叶分解过程中C、N和P元素在冬季的冻结初期、冻结期和融化期整体表现为释放—富集—释放的模式,但康定柳和方枝柏凋落叶N表现为富集—富集—释放模式,方枝柏凋落叶P表现为释放—富集—富集模式.同时,凋落叶C、N和P元素的释放率受河流水温、p H、电导率和C、N、P营养元素等水体环境因子的显著影响.这些结果表明高山森林河流水环境特征显著影响了凋落叶分解过程中元素动态及其相关的物质循环过程,但影响程度受到凋落叶种类和基质质量的控制.     

基于GPS的北京市2007-2012年地面沉降变化研究

利用经验模态分解(EMD)方法处理2007-2012年的北京GPS数据,并通过与地下水埋深比较分析近年来的地面沉降。首先通过2007-2012年的年沉降速率,发现北京沉降中心连片,形成了中东部的沉降漏斗。DSQI累积沉降量达到510 mm,DSQI、CHAO、NLSH三站点的年沉降速率分别为85 mm/a,41.7 mm/a和20mm/a。其次采用EMD方法提取DSQI、NLSH的垂向序列的趋势项,分析其沉降趋势。最后,对地下水埋深和GPS站点沉降趋势之间的关系进行了对比分析,地面沉降变化趋势与地下水水位变化具有较好的一致性,地下水水位变化是地面沉降发生发展的主要诱因。     

富氧条件下等离子体协同改性NaY分子筛催化分解NO_x研究

用不同浓度的Cu、Ce和La离子交换Na Y分子筛,对比了不同改性条件下等离子体协同分解NO_x的性能.实验结果表明:Cu是NO_x催化分解的主要活性组分,对于8%Cu-Na Y催化剂,当放电电压为10 k V,放电功率为7.6 W时,NO_x转化率可达46.3%,反应产物中没有NO_2,只有11 ppm的N_2O.Ce的加入可以有效提高催化剂催化活性,对于5%Ce-8%Cu-NaY催化剂,当放电电压为7.8 kV,功率为3.6 W时,NO_x转化率可达67.3%.La的加入同样可以使催化剂活性上升,但不同La含量催化剂的NO_x转化率相差较小.     

集合经验模态分解在长江中下游梅雨变化多尺度分析中的应用

基于长江中下游流域5个梅雨监测站1961~2012年的日数据,利用集合经验模态分解（EEMD）方法,对研究期内梅雨时间序列进行多尺度的分析,探讨其在不同时间尺度上的振荡模态结构特征。结果表明：近50多年来,长江中下游梅雨变化呈现出显著的年际和年代际尺度振荡特征,在年际尺度上表现出准3 a和6 a的周期变化,而在年代际尺度上显示准13 a和24 a的周期变化;各分量方差〖JP2〗贡献率显示,年际振荡在梅雨长期变化中占据主导地位;自1961年以来,EEMD分解的梅雨长期变化趋势表现出先增加后减少的倒“U”型特征,其中1961~1985年呈上升趋势,1985~2012年呈下降趋势,尤其是在2000年之后的下降趋势最为明显。由此可以看出,EEMD能够有效地揭示梅雨长期序列在不同时间尺度上的变化规律,可用于诊断非线性、非平稳性信号变化的复杂性特征