公众参与大气污染治理的意愿及促进对策研究

调动公众参与大气污染治理工作是改善空气质量的重要抓手.通过开展问卷调查,在客观描述公众参与大气污染治理现状的基础上,运用二元Logistic模型实证分析公众参与大气污染治理的意愿情况.研究结果显示:公众参与大气污染治理的意愿较高,但实际参与大气污染治理工作并不普遍;虽然公众认为应由政府和污染企业承担治理的主要责任,但多数公众愿意为大气污染治理平均每月出资1～30元;公众参与治理的意愿受到空气质量满意度、关注度及改善需求等变量的正向影响,却受到年龄变量的反向影响,因此,为提高公众参与治理的意愿,应加快创造条件、营造环境,为公众参与治理提供保障,强化公众对空气质量的关注度,激发公众对改善空气质量的需求.最后,要着力构建多渠道、多层面的大气污染治理信息交流模式,健全公众参与大气污染治理工作机制.     

First record of the genus Tanaostigma (Hymenoptera,Chalcidoidea, Tanaostigmatidae) from the Afrotropical region with description of three new species

ABSTRACT

The genus Tanaostigma is newly recorded from the Afrotropical region and three new species are described: Tanaostigma lasallei van Noort sp. nov. (South Africa), Tanaostigma mulu van Noort sp. nov. (Kenya) and Tanaostigma ukumbusho van Noort sp. nov. (Kenya). We provide comprehensive images of the holotypes and an illustrated identification key to the African species. New country distribution records are provided for Tanaostigmodes tambotis Prinsloo & LaSalle, 1995. All images presented here as well as supplementary images and online keys are available on www.waspweb.org

www.zoobank.org/urn:lsid:zoobank.org:pub:61D1A59D-3702-480A-B146-73067C29CD82     

页岩气水平井重复压裂关键技术进展及启示

由于页岩气水平井初始增产措施的种种不利因素，产量达不到预期，加之目前低迷的油价背景，页岩气水平井重复压裂技术越来越受到页岩气资源开发的关注。随着压裂技术的不断发展，许多页岩气区块已经成功实施了这一技术，以提高生产率，并增加页岩气井的最终采收率。综述了页岩气水平井重复压裂优化选井的程序，并讨论了关键工艺技术和监测分析技术，最后，结合目前不同技术的研究现状，对今后页岩气水平井重复压裂技术的研究方向进行了展望，提出了结合“大数据”技术选井、套损变形井柔性修复、基于损伤力学的裂缝监测以及新型材料的压裂液和支撑剂等技术攻关的建议。中国页岩气资源潜力巨大，加速形成适合中国页岩气水平井重复压裂配套技术，会对未来中国页岩气商业开发起到促进作用。     

一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型

传统的主题域识别技术主要局限于单一领域，缺乏领域间的交互式协同，难以保证识别结果的准确性，因此提出一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型.该模型一方面基于实体在领域内的局部特征进行局部识别，另一方面基于领域间协同作用、领域相关度等全局特征对各个局部识别结果进行一致化趋近，从而使识别结果更全面、有效.另外，针对相似矩阵的更新时机、协同作用的量化以及迭代终止条件的设定三个方面对主题域识别算法进行了优化.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.     

基于Box-Cox变换分位数回归与负荷关联因素辨识的中长期概率密度预测

中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题.     

一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法

为了实现违法用地现象的实时监测,对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下,因随机噪声和光照变化的影响,给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法,首先,对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features (LBF)形状回归模型并进行离线训练;其次,利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息,构建挖掘机的工作状态特征描述子;最后,利用support vector machine (SVM)分类器自动判别挖掘机的工作状态—-工作状态或非工作状态.实验结果表明,该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响,对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%.     

150t冷藏船模型制作研究

该文主要针对教科书中出现的150t冷藏船实例进行船体模型制作研究，在搜集了150t冷藏船的相关数据后，通过分析其基本结构图、总布置图后，结合绘制的型线图、船体相关信息文件，肋位的划分，绘出全宽肋骨型线图，并针对每一肋位的全宽肋骨型线图，设计其肋板、肋骨、横梁的具体结构、尺寸，最后按照分段划分图，对分段结构进行设计与建造。在模型的制作过程中，每一分段的装配都以《船舶建造工艺学》里的建造工艺流程为依据并结合实际情况进行模型制作，最后进行整船的合拢。     

疏松砂岩油藏大孔道定性识别新方法研究

疏松砂岩油藏在长期注水开发过程中,往往伴随着大孔道的出现,这严重影响了油藏水驱开发效果,制约了采出程度的进一步提高,因此,大孔道识别及有效封堵成为该类油藏急需解决的关键问题.通过研究分析,确定了影响大孔道从形成到发展的7种主要静态因素,以及标志大孔道形成的6种主要动态因素.将层次分析法及灰色关联法相结合,分别计算静态及动态因素的权重,建立了全新的大孔道定性识别模型.示踪剂监测结果验证了该方法的实用性和有效性.     

对皖北地区白酒曲粉中酵母菌的分离筛选

本研究针对皖北地区某酿酒企业提供的中温大曲进行了分离、纯化,采用涂布法、划线法对微生物菌群进行恒温培养并对其中的酵母菌进行形态学和生理学的测定后,得到两株酵母菌F1与F2。将得到的菌株F1、F2转接至液体发酵瓶中摇床培养,在此发酵周期中提取发酵液进行各项生化指标的测定,数据分析后得知F1酵母菌的适宜生长p H范围为4.0~6.0,F2酵母菌在发酵过程中p H值呈现上升趋势;在发酵第3d时,两种酵母菌发酵液中残糖含量开始迅速减少,在实际生产过程中则需要及时填补料液以保证发酵过程的顺利进行,该研究为企业生产提供了有效的数据支撑,具有一定的现实指导意义。     

基于DLENN模型的沈阳地区PM2.5浓度预测

受到重工业发展规模、北温带季风气候、秋冬季燃煤取暖、机动车拥堵状况以及微观气象条件等各种因素影响,沈阳地区PM2.5浓度变化具有趋势性、周期性及随机性特征。针对上述三种特征,论文构建了一种集成双向长短期记忆网络的神经网络预测模型DLENN(Double-LSTM Ensemble Neural Network),内含的两个方向LSTM分别刻画PM2.5浓度变化趋势性和周期性,然后采用线性回归杂合神经网络来捕捉PM2.5浓度变化的随机性。基于沈阳地区11个监测站2016至2017年空气质量和气象条件数据,本文将DLENN模型分别与自回归移动平均ARIMA模型、支持向量机SVM模型、随机森林RF模型和梯度提升树GBDT集成学习方法进行对比实验,结果表明DLENN预测模型稳定优于其他方法,其预测误差RMSE相对于ARIMA、SVM和集成模型分别下降了9.23%、3.83%、5.49%.