自然沉降过程沉淀面积的计算

文中提出一种计算自然沉降浓缩机面积的新方法,并给出了该方法的计算公式。结合实例,分析了该方法的实际应用。     

沙尘暴与荒漠化制度经济学分析

我国沙尘暴、大风扬沙天气越来越频繁,西北部地区荒漠化现象更为严重。学术界关于沙尘暴频发、土地荒漠化加剧的原因,也是众说纷纭。笔者认为导致沙漠化根源在于自然资源的公共所有或自然资源的产权模糊,即所有权不清晰是导致资源利用效率低的根本原因,因此,界定自然资源产权是解决自然资源有效合理利用和环境保护之间关系的根本措施。     

卫星云图在地震短临预测中的使用及处理

利用卫星热红外异常进行地震短临预测是我国地震工作者开发研究的新方法。现已引起越来越多的国内外有关人士的关注和参与。在无地震监测卫星和接收处理系统情况下,如何利用已有的气象卫星来捕捉地震前兆,显示震兆异常及其时空规律,计算异常面积、实行地震预测,是新方法开发内容之一。     

有限尺度效应对森林火灾模型自组织临界性的影响

以经典森林火灾模型为基础,研究了有限尺度效应（finite-size effects）对平均火灾面积、火灾发生频率以及临界状态时的森林密度、森林形态等的影响.在森林尺度远大于森林相关长度的前提下,保持森林尺度L,点火概率f和种树概率p等参数不变,将森林等分成N×N个尺度为L/N的子块.通过将N的值从1逐渐增加、森林子块的尺度逐渐减小,模拟和分析了有限尺度效应.在森林子块尺度小于森林相关长度的条件下,发现了一类新的现象:单峰的有限尺度效应.提出“隔离性能” 的概念,用以表示火灾通过子块边界的难易程度,分析了隔离性能对有限尺度效应的抑制作用.研究“有限尺度效应”和“隔离性能”及两者间的定量关系可以对真实森林中防火隔离带的设置和森林火灾的防治起到一定的指导作用.     

中国宅基地制度：现状、挑战与变革

中国宅基地制度在权利和功能上突出的强弱对比主要表现为强所有权与弱使用权、强身份权与弱退出权、强居住保障功能与弱财产收益功能。同时,宅基地“一户多宅”“资格外占有”“隐性流转”的事实不断挑战着宅基地制度中“一户一宅”“资格内占有”“内部流转”的规定,使事实与规定产生较大偏离。由此,须遵循赋权与开放的基本理路变革宅基地制度,赋予宅基地使用权人和宅基地所有者收益权,赋予宅基地使用权以抵押权能使其成为担保物权,并要从主体、形式、地域三个方面开放宅基地产权结构以适度放活宅基地使用权。     

中部崛起:高新技术产业化与技术产权资本市场

中部作为全国经济发展的关键地区,要实现“中部崛起”应遵循加强技术创新、发展高科技、实现产业化的指导方针,实施高新技术跨越发展战略。资金瓶颈是中部高新技术产业发展面临的头等难题,笔者认为,中部应通过发展壮大技术产权资本市场实现科技与资本的融合,推动中部高新技术产业化,实现中部地区的“自主崛起”。     

人力资本"产权主体三角"刍议

人力资本投资主体应根据其投资份额享有相应的人力资本产权,在由此而形成的人力资本“产权主体三角”中,个人和企业部分的权益应得以强化,政府部分的产权因受到制度约束而削弱,政府出让其显性权益,以获得隐性收益为主。     

基于图像处理的目标物体最大内接矩形面积检测

目标物体最大内接矩形的检测对生产矩形产品的工厂意义重大.目前的裁定手段都是人工实现,存在主观性强、效率低、精度差等缺点.研究了基于图像处理的遍历法、中心扩散法检测目标物体最大内接矩形;并结合两种方法提出一种新的检测方法:遍历中心扩散法.实验结果表明:遍历法对噪声具有很强的鲁棒性;但对凹面物体十分敏感.中心扩散法适用性较好,但检测的准确性不高;而遍历中心扩散法既有较强的鲁棒性,又拥有较高的准确率,其检测准确率均达到90％以上,实现了目标物体最大内接矩形的高精度检测.     

燃料电池综合能源系统在大学校园的应用分析

燃料电池综合能源系统兼备清洁低碳、安全高效等优势,是未来能源系统的重要发展方向,而大学校园是重要的应用场景之一。本文选取全国五类典型气候区下的大学校园作为研究对象,对燃料电池综合能源系统在大学校园的适用性进行探讨。首先,采用“最大面积法”确定系统容量,并兼顾燃料电池的部分负荷特性和多样化运行方式,分别构建“热跟随”、“电跟随”及“热电综合”三种运行模式下的能量流模型;基于所提出的理论模型,结合不同典型气候区下各地的能源价格、政策补贴、碳排放系数等,从技术性、节能性、经济性、环境性等方面进行比较与分析,并讨论了燃料电池综合能源系统在各地大学校园的适用性。结果表明,燃料电池综合能源系统在各地大学校园应用下的最高系统率可达到77.6%,最大年相对节能率为38.7%,最大二氧化碳减排率为57.1%,最小投资回收期为13.73年;“热电综合”运行模式在多数地区对系统经济性的提升较为显著;结合国内相关技术标准来看,当前燃料电池综合能源系统更适宜在北京地区的大学校园投入使用。     

基于无人机多光谱影像的水稻风灾倒伏面积估算

风灾作为水稻气象灾害之一,严重影响着水稻的生长、产量以及品质。遥感技术作为倒伏作物监测的新途径,给作物受灾面积统计的实时、动态、宏观监测带来新思路,一定程度上弥补了传统方法的不足。以黑龙江省五常市典型水稻倒伏地块获取小型无人机多光谱数据,并基于此数据选取光谱特征、纹理特征、植被指数三个指标对比水稻倒伏前后的差异,接着以水稻倒伏前后的光谱特征、纹理特征结合最大似然法分类,植被指数差异选择最大阈值进行分类,最后对倒伏水稻的提取精度进行评价与分析。研究发现：（1）植被指数特征相对差异值最小（7%）,不适用于准确区分正常和倒伏水稻;光谱特征的相对差异值居中（18%）;纹理特征相对差异值最大（28%）,最适于区分正常和倒伏水稻。（2）从提取的水稻面积结果显示可知,基于均值纹理的分类方法的精度最高（94%）;基于光谱特征分类方法的精度居中（72%）,介于两者（植被指数和均值纹理特征）之间;基于植被指数最优阈值分类方法的精度最低（66%）。该结果可为制定灾后生产管理、防控措施、评估产量损失具有重要参考依据;为动态监测水稻倒伏面积具有重要的借鉴意义。