基于马尔科夫模型的芜湖市景观格局演变研究

在遥感和地理信息系统的支持下，利用1996年和2003年2个时期的Landsat—TM假彩色合成影像作为信息源，获取芜湖市景观类型的转化数据，并结合国土局的土地详查数据，确定相应的转移概率矩阵，应用马尔科夫过程模拟土地类型景观的动态演变情况和未来演变的趋势。结果表明，随着城市化过程的发展，研究区内各种土地类型不断地向城市用地转化。     

高速公路环境影响评价样方调查研究——以昆明绕城高速公路为例

高速公路建设对生态环境和水土保持的影响较大.作为环境影响评价的一个重要手段,样方调查可以对这两种影响的程度进行定量或半定量的分析.生态环境样方调查主要是测算生态系统参数,掌握生态特征;水土保持样方调查主要是确定土壤侵蚀强度,预测水土流失.以昆明绕城高速公路为例,具体说明两种调查方法的应用,总结讨论两种调查方法的特点.     

简易垃圾填埋场综合治理方案

结合牛山简易垃圾填埋场综合治理工程,分别从简易填埋场的封场和防渗两方面进行了综合治理方案的研究。结果表明:以生活垃圾填埋场封场技术规程为指导,以垂直防渗帷幕作为防渗方案,在工程中切实可行,可以为简易填埋场的综合治理提供借鉴。     

中国水资源利用效率俱乐部趋同的检验、测度及解释：2003—2015年

论文基于Quah（1997）的分布动态学分析框架,采用扩展的Markov链和空间Markov链模型对我国大陆31省份2003—2015年间总用水、农业用水及工业用水效率的俱乐部趋同现象展开研究。首先对3类用水效率的俱乐部趋同现象进行检验,随后基于构造的俱乐部趋同指数对俱乐部趋同程度进行测算,最后从空间角度对俱乐部趋同现象进行了解释。研究发现：1）3类用水效率都存在着俱乐部趋同的现象,随着时间的积累,这种现象会有所缓解,但依然明显。例如工业用水效率低水平和高水平地区在5 a后仍分别处于低水平和高水平的概率高达0.808和0.918,可见我国区域水资源利用效率的协调力度亟待加强。2）工业用水效率整体的俱乐部趋同程度最高,其次是总用水效率,农业用水效率最小。我国地区间工业用水效率差异的固化程度最严重,部分地区长期维持在低水平,陷入了“低水平陷阱”,应引起政府的重视。3）水资源利用效率的俱乐部趋同现象受空间因素的影响。一方面,不同用水效率的邻近地区对本地区用水效率的变化存在一定影响,高水平的邻近地区有积极影响,低水平的邻近地区有消极影响;另一方面,高低水平俱乐部的空间分布存在着集聚特征,因此俱乐部内部会产生空间溢出效应。但高水平俱乐部内的正溢出作用远大于低水平俱乐部,这使得高低水平俱乐部之间差异进一步拉大,从而促进了俱乐部趋同现象的发生。这在我国工业用水效率的俱乐部趋同中尤其明显。     

镁砂窑的黑烟治理

本文介绍了乡镇镁砂工业的主干装备———镁砂窑轻烧镁砂由燃煤改燃煤气的新工艺、煤的气化原理及反应顺序、镁砂窑改变燃料的比较计算、简易煤气发生炉的构造和煤气燃烧用的空气量计算等，并对镁砂窑采用煤气燃烧工艺后所产生的综合效果，作了简单的评价     

我国机动车排放标准及检测方法简述

根据"新车新标准,老车老标准"的原则,双怠速法将是汽油车基本检测方法,简易工况法在全国范围内分步实施,柴油车将逐步采用不透光烟度计的测量方法.同时介绍了国外相关标准及检测方法.     

马尔科夫过程在河流综合水质预报中的应用

本文运用随机理论，建立了一个马尔科夫链综合水质预报模型。并通过实例的应用分析，证明了模型的可靠性，从而为水质预报的科学化提供了依据。     

灰色马尔柯夫模型在地表水体DO浓度预测中的应用

灰色马尔柯夫模型是一种随机预测模型，被广泛的应用于社会，经济的预测中，本文利用灰色马尔柯夫模型对某平原河段DO浓度进行了预测。经验证，灰色马尔柯夫模型适用于对地表水体DO浓度预测，并具有相当高的精度，在此基础上，作者提出了改进的建议，使模型更具有实用性和可操作性。     

不同测试工况下在用车排放特性对比研究

通过试验方法对在用汽油车在稳态ASM工况、IG195瞬态工况下的排放特性进行研究，并与怠速／双怠速工况下的排放测试结果进行比较，分析车龄与排放、发动机燃油供给方式与排放的关系，以及探讨排放因子与车龄的关系。     

A Bayesian hierarchical model for monitoring harbor seal changes in Prince William Sound, Alaska

Bayesian hierarchical models were used to assess trends of harbor seals, Phoca vitulina richardsi, in Prince William Sound, Alaska, following the 1989 Exxon Valdez oil spill. Data consisted of 4–10 replicate observations per year at 25 sites over 10 years. We had multiple objectives, including estimating the effects of covariates on seal counts, and estimating trend and abundance, both per site and overall. We considered a Bayesian hierarchical model to meet our objectives. The model consists of a Poisson regression model for each site. For each observation the logarithm of the mean of the Poisson distribution was a linear model with the following factors: (1) intercept for each site and year, (2) time of year, (3) time of day, (4) time relative to low tide, and (5) tide height. The intercept for each site was then given a linear trend model for year. As part of the hierarchical model, parameters for each site were given a prior distribution to summarize overall effects. Results showed that at most sites, (1) trend is down; counts decreased yearly, (2) counts decrease throughout August, (3) counts decrease throughout the day, (4) counts are at a maximum very near to low tide, and (5) counts decrease as the height of the low tide increases; however, there was considerable variation among sites. To get overall trend we used a weighted average of the trend at each site, where the weights depended on the overall abundance of a site. Results indicate a 3.3% decrease per year over the time period.