基于迪氏指数分解与地理加权回归的长三角碳排放研究

温室气体的排放在一定程度上阻碍了中国经济的可持续发展,研究碳排放的空间特征与影响因素对于“双碳”目标的实现有重要意义。文章基于迪氏指数分解法与地理加权回归模型,研究长三角城市群的碳排放空间分布特征与影响因素,以期为长三角实现高质量发展提供参考。研究结果表明,长三角城市群的碳排放量呈现西北沿海地区高于东南沿海地区高于未沿海地区的空间特征,主要受人口规模、经济发展、能源消费结构、能源消费强度的影响,碳排放量的增速与城市的经济、工业、人口等密切相关,减少使用化石能源能有效降低碳排放。

固定源排放污染物健康风险评价方法在环评中的应用

为了评估污染源对建设项目周边人群健康的影响,将固定源健康风险评价的方法引入大气环境质量评价中,从人体健康影响角度评价项目建设的环境可行性。以甘肃省内某热源厂的建设项目为例,利用源成分谱和源强信息计算污染源的风险源强,选用AERMOD模型预测项目周边人群将受到的健康风险并依此判断项目的可行性。结果表明,项目排放的PM10对周围居民造成的致癌风险超过了限值10-6,当建设项目完成后,周围居民存在致癌的可能性,需要对其排放的PM10进行重点处理。将该方法结果与单因子比较法进行对比,当考虑PM10中各组分的致癌影响时,两种评价方法的最终结果出现了偏差。从人体健康的角度出发,根据该方法的评价结果能为项目建设提出更加有针对性的建议。

熵值权重区域环境空气质量指数的建立及其应用

根据各监测点AQI值所提供的信息的大小利用熵值法确定各监测点权重,利用欧几里得指数数学模型构建一种能够反映区域环境空气质量的熵值权重区域环境空气质量指数(AQIED)。该方法保留了AQI法的优点,其结果可以直接和AQI的结果进行比较,具有时间和空间维度的代表性和可比性,便于公众对环境质量的认知和理解。利用实际监测数据对其进行应用评价,通过对实例的应用、分析和比较,该方法具有很好的科学性、实用性和通用性,能很好的用于环境空气质量的评价和环境影响评价。

中心城区开发边界内详细规划单元划定探索——以定西市为例

详细规划单元划定,具有承上启下的关键作用,很好地解决了大尺度宏观性规划与小尺度规划分层衔接的问题,是落实总体规划要求和开展详细规划编制的重要基础,进一步提升规划的可操作性、可实施性,使规划管用、能用、实用。以甘肃省定西市中心城区为例,运用城市更新和生活圈等理念,充分考虑行政管理边界、地理空间要素、现行控制性详细规划、生活圈、用地权属边界等诸多因素。探索定西市中心城区开发边界内详细规划单元划分和单元类型识别。

关于糠醛生产废水污染治理技术的探讨

本文通过分析糠醛生产过程中废水主要产生环节,结合糠醛废水的水质特点,介绍了目前国内几种较先进的糠醛废水处理工艺和方法,通过方法的比选得出糠醛废水闭路蒸发循环利用技术目前已被广泛应用,并且可以解决糠醛企业废水污染问题,实现废水的零排放,有助于糠醛企业解决水污染问题,促进糠醛行业的发展。

甘肃省“涉水”建设项目调查研究

本文对"十二五"期间甘肃省"涉水"建设项目区域和类别进行了调查研究,为掌握甘肃省"涉水"建设项目分布特征,进行水污染环境风险排查提供了依据,有利于加强环境监管,减少水污染事件的发生。

习近平生态文明思想的实践意义与国土空间规划应对——以编制甘肃省白银市国土空间总体规划为例

随着经济社会的快速发展,生态议题越发突出。本文深入探讨了习近平生态文明思想的内涵及其指导意义,强调了生态环境保护对于建立国土空间规划体系的重要性,分析了生态文明建设与国土空间规划之间的关联性,以期为实现可持续发展提供有力支撑。并以甘肃省白银市编制国土空间总体规划为实证研究,探索构建一套合理的国土空间规划体系,为区域生态文明建设提供有力支撑。

联邦学习中的安全与隐私问题研究

随着社会各界对隐私保护的意识越来越强,如何在合规合法的前提下有效利用数据将成为未来一段时间计算机领域的重要课题。而联邦学习凭借其对数据“可用不可见”的特点必定会成为未来人工智能领域的重点研究方向。但事实上,联邦学习的模型训练方式虽然可以保护用户数据在本地完成训练,但从另一个侧面扩大了潜在的受攻击面积:即不可信参与方以及梯度传输等特点导致联邦学习更容易受到攻击。同时,由于联邦学习中的设备异质性也导致其数据非独同分布、通信受限等一系列局限性。本文将通过可靠性、安全性和隐私性三个角度总结联邦学习现存的问题,并简单介绍目前较为普遍的解决方案。

基于PSO-SVR的网络态势预测模型

在生活高速信息化的今天,网络安全变得尤为重要,网络安全态势预测能够有效地预测网络态势的发展趋势.通过对已经存在的回归分析预测模型和基于神经网络的预测模型进行优缺点分析,探索了一个新的数据分析模型,将粒子群优化算法运用到支持向量机回归的参数选择过程中,根据数据样本库的特点构建了预测模型和框架,提高了预测的性能和准确率.并与基于神经网络的网络态势预测方法进行实验对比,实验表明模型具有较好的态势预测效能,预测精度较高,预测速度较快,能帮助管理人员及时预测网络态势发展,维护网络的安全与稳定.

5G网络安全架构与风险点探究

5G通信技术的应用会大大提升移动互联网用户的业务体验,同时能够很好的满足物联网等全新技术的要求,能够实现"万物互联"。但是在5G技术应用过程中,特别是在5G全新业务、全新架构方面还存在安全方面的挑战。5G在应用时不但要确保基础通信的安全性,同时也要保证各种应用场景具有足够的安全性,可以匹配不同网络连接方式和新型网络架构,并且可以实现开放的安全性能。

基于极限学习机的网络安全态势预测模型

在网络安全问题的研究中很多因素会造成网络不安全.网络安全态势预测技术能够从整体上反映网络安全状况.为了提高网络态势风险预测的准确性,提出了基于极限学习机的网络安全态势预测模型.使用MATLAB进行仿真,预测态势值.仿真结果表明,采用基于极限学习机的预测模型,学习速度快,精度高,可以较好地对网络安全态势进行预测.

基于MSCPO-SVR的网络态势预测模型

网络态势值是衡量网络安全的重要指标,其值的高低直接影响网络安全的优劣。能够有效地建立起网络态势预测模型,其意义对于预防网络安全事件的发生以及网络安全防护来讲非同寻常。通过对网络态势的理解和分析,可知影响网络态势的因素很多且关系比较复杂,难以建立较为准确的数学表达式来描述网络态势。因此,文章采用改进的粒子群算法优化支持向量回归机模型的参数,构建起网络态势与影响因素两者中的非线性映射关系,提出一种多种群的混沌粒子优化算法,建立MSCPO-SVR网络态势预测模型,并得出预测结果。最后,通过与BP神经网络和SVR预测模型进行对比,验证MSCPO-SVR预测模型的预测值与真实值的拟合性比较强。

基于人为源排放与空气质量响应关系的源排放清单动态更新方法

污染源排放清单是分析污染成因、源解析以及科学制定大气污染防控策略的基础.目前清单构建方法主要关注清单的准确度和时空分辨率的提高,污染源排放清单存在明显的滞后性,迫切需要研究动态更新方法解决滞后性问题.为设计一种计算成本低,高效和高准确度的源排放动态清单更新方法,选择随机森林的气象标准化方法,捕捉污染物与人为源排放变化之间的响应关系,根据该响应关系以及所选取的基础清单设计了基于人为源排放与空气质量响应关系的多尺度排放清单更新构建方法(REQEI),以MEIC清单为例进行方法的验证和应用评估:首先,计算得到基于2015年MEIC清单的2016~2021年人为源排放与空气质量响应关系多尺度排放清单(REQEI_MEIC),通过横向比较法和模式验证法检验了REQEI_MEIC清单的适用性和合理性,从而证明该清单构建方法的可行性.结果表明,REQEI_MEIC清单和MEIC排放量与各地实际排放量偏差以及两清单的模式验证效果总体较为一致,在部分地区,REQEI_MEIC的排放量更接近实际排放量,并且污染物模拟效果也能得到一定改善.该清单构建方法在大大节省工作量的基础上,可以构建具有同等效果的污染物排放清单,并且可拓展性强,根据基础清单的特点进行优化,可用于构建不同时空尺度、不同精度以及各种污染物类型的排放清单;该方法通过人为源排放与空气质量响应关系以及空气质量变化特征快速推算清单,加快了清单更新速度,适用于实现现有清单的快速动态更新,能够在一定程度上减小排放清单时空局限性对污染成因分析带来的限制.

联邦学习安全聚合算法综述

随着深度学习技术的发展,人工智能在社会的各个方面有着重要的应用,但缺少数据已经成为制约人工智能进一步发展的重要因素。联邦学习通过共享梯度的方式可以有效利用边缘节点数据,有效解决人工智能模型训练的数据问题。但在联邦学习中,由于攻击者可以利用共享的梯度发动恶意攻击来窃取用户隐私,所以如何安全上传梯度并进行聚合成为保障联邦学习中隐私安全的重要课题。因此,本文针对国内外联邦学习安全聚合的相关文献进行研究,分析安全聚合对于联邦学习中隐私保护的重要性,同时本文对现有的安全聚合方案进行总结,对实现安全聚合的不同技术手段展开分析。

国土空间规划背景下绿洲农业型村庄精明收缩规划实践——以酒泉市下坝村为例

随着空间规划体系的建立,乡村振兴战略的持续深入推进,中国农村所面临的资源要素制约强化与社会发展标准提高的双重压力更加突出,精明收缩成为未来村庄发展的趋势。本文以酒泉市肃州区下坝村为例,探讨“大分散、小集中”的河西走廊绿洲农业型村庄“精明收缩”规划路径,以产业精明发展、人居精明提升、土地精明管控等方面入手,贯彻“减量”和“存量”思维,对农村建设规模与空间布局进行优化重组,构建村民生活、生产、生态空间的高效融合,为河西走廊绿洲现代农业主导型村庄提供借鉴。