资源流分析视角下企业环境成本核算研究及实例分析

从资源流分析角度出发,借鉴环境资源流转平衡和作业成本管理理论,构建基于资源流分析的企业环境成本核算框架,并通过实例进行企业环境成本的核算,证明基于资源流分析的企业环境成本核算的可操作性。其目标是向企业决策者提供有利于环境决策的信息,实现企业利益和社会公众利益的双赢。

加快环锭纺细纱机更新改造实现纺纱企业“减员增效”

分析了环锭纺细纱机的优势及其在纺纱领域的重要地位,针对环锭细纱机目前存在的问题,认为必须加快更新与改造步伐,即对使用年久性能差的老机要采取更新方法,对多数仍在使用的细纱机要采取改造方法,提高其自动化与智能化程度,达到节约用工,提高生产效率、提升产品质量与档次的要求。

喷气织机的发展与动向

介绍了近几年国内外喷气织机的技术发展和现状,重点介绍了国内外喷气织机的主要机型,并就喷气织机如开口、引纬、打纬、卷曲送经、电气控制等装置改进进行了详细论述,阐述了现阶段喷气织机在节能降耗方面的发展情况。提出喷气织机的能耗是制约喷气织机发展的一个重要问题,需要优化设备传动装置,研究气流流体解析技术,才能更好地满足生产需求。

公共受托责任视角下高校会计目标探讨

针对目前高等学校会计中存在的问题,本文对高等学校的会计目标进行了研究。通过分析本文得出以下结论:高等学校的会计目标是在充分报告高等学校受托责任的前提下,致力于提高高等学校经济活动的绩效和透明度。

基于多时相Sentinel-2遥感影像的江汉平原夏收作物提取方法

以江汉平原潜江市为研究区,选取2017年9月至2018年7月期间12幅Sentinel-2多光谱(MSI)影像,通过分析研究区夏收作物不同生长期的光谱特征和归一化植被指数的时序变化,利用决策树算法提取2017—2018年夏收作物种植面积;将提取结果与最佳时相的多光谱数据面向对象、随机森林算法的提取结果进行对比试验,利用实测数据计算混淆矩阵评价分类精度.结果表明,基于Sentinel-2时序NDVI的面向对象决策树方法的提取精度最高,总体精度为96.47%,Kappa系数为0.9518.基于Sentinel-2的面向对象决策树分类能够准确而有效地提取研究区农作物种植面积,并直观地反映作物的空间分布格局,为江汉平原地区调整作物种植结构提供依据,也为其他区域精细尺度作物的提取提供参考和借鉴.

基于Sentinel-2和Landsat8 OLI数据融合的土地利用分类研究

以山东省平邑县为研究区,在随机选取的子研究区中,利用3种不同的融合模型,以Sentinel-2影像的红、绿、蓝、近红外4个波段作为高分辨率融合参考影像,获得12组融合影像,结果表明,利用小波变换(ATWT)算法并以红波段为高分辨率融合影像时,融合效果最好.采用最优模型和波段,对整个研究区进行数据融合,并利用随机森林算法对原始Sentinel-2影像、融合获得影像和Landsat影像进行土地利用分类,其中Sentinel-2影像总体分类精度为89.6939%,Kappa系数为0.8860,融合影像的总体分类精度为88.7657%,Kappa系数为0.8690,略低于前者,结果表明,"红波段+ATWT"融合影像在土地利用分类中可以获得接近原始影像分类精度的结果,能较好地保留原始影像的光谱信息并应用于较大区域的土地利用精细提取.

挑战与变革:基于低碳经济发展方式的会计理性思考

本文以低碳经济为关注视角,从低碳经济的本质及特征入手,分析低碳经济条件下传统会计受到的挑战,并以此为契机探讨传统会计必须在会计确认、成本核算、会计信息披露三个主要方面进行变革以适应低碳经济要求。

基于时空融合NDVI及物候特征的江汉平原水稻种植区提取研究

江汉平原是中国重要的商品粮基地,高精度的水稻种植面积的获取对国家的农业发展与规划具有重要意义。但是我国南方区域云雨天气较多,光学遥感影像缺失严重,同时受卫星重访周期的影响,可用数据较少,进而影响水稻种植面积提取的精度。为解决高时空分辨率影像缺失问题,基于ESTARFM (enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model)模型开展Landsat 8 OLI与MODIS数据的融合研究,获取具有高时空分辨率的Landsat NDVI时序数据。利用时序数据分析水稻的物候特征并结合关键物候期参数,采用多种机器学习方法对水稻种植区域进行提取。结果表明:利用该种方法能较好地提取研究区水稻种植的面积,并且在采用SVM方法分类时效果最好,水稻种植区域提取的总体分类精度为93.31%,Kappa系数为0.920 2。该研究为多云雨地区农作物种植信息提取提供了一种有效的方法。