连云港市滨海湿地土壤有机碳分布特征及其影响因素

滨海湿地作为一种独特的湿地类型,海陆水文循环和生物地球化学循环复杂,有着巨大的固碳潜力,其土壤有机碳的研究对于了解碳循环、气候调节和生态系统健康等方面具有重要意义。在连云港市滨海湿地选取了光滩、碱蓬、互花米草和芦苇4种典型植物类型作为研究对象,分析了不同植物群落土壤有机碳含量的分布特征,并利用Pearson相关性分析、冗余分析(RDA)和结构方程(SEM)等统计方法,探讨了植物群落特征和土壤物理化学性质对土壤有机碳的调控作用,重点解析了滨海湿地环境因子与土壤有机碳含量间的关系。结果表明:在水平方向上,不同植物群落土壤有机碳含量大小依次为芦苇植被带((7.79±4.72) g/kg)>互花米草植被带((7.42±3.14) g/kg)>碱蓬植被带((4.95±3.40) g/kg)>光滩带((3.66±1.90) g/kg)。在垂向上,0~50 cm深度内的土壤有机碳含量的分布呈现随深度增加而降低的趋势;此外土壤有机碳含量和土壤物理化学性质、植物群落特征之间相关性显著,冗余分析结果显示在不同的植物类型中土壤有机碳含量与土壤容重呈负相关,与土壤含水率、植物株高、基径、盖度、地上生物量和地下生物量均呈正相关。结构方程模型表明,土壤含水率是影响滨海湿地土壤有机碳含量的最关键因素。以上研究可为更好地理解滨海湿地的生态系统结构和功能并为全球气候变化相关保护政策的制定提供相关的数据支持。

基于分类模型的日客流量预测

日客流量的准确预测能为景区管理决策提供科学可靠的依据。由于受到各种客观因素影响,日客流量不光呈现出强非线性特征,而且具有明显的季节性特征。整年度的日客流量数据跳跃波动过大,整年度模型很难对其进行准确预测。针对这一问题,根据黄山风景区日客流量的分布特点,建立了1、2和12月,3、6和11月,4和5月,7和8月,9和10月以及法定节假日六类预测模型,通过SVR预测方法的实证仿真显示,同年度模型相比基于客流量分布特征的分类模型明显消除了日客流量跳跃波动,有效地提高了预测精度。

鞣酸小檗碱治疗特应性皮炎作用研究

目的研究鞣酸小檗碱在特应性皮炎(atopic dermatitis,AD)中的治疗作用。方法将30只雄性、SPF级BALB/c小鼠随机分为5组:对照组、模型组、1%鞣酸小檗碱组、5%鞣酸小檗碱组、0.03%他克莫司组,除对照组外其余组于第1周第1、3、5天分别在小鼠双侧耳廓外侧皮肤局部涂抹1%2,4-二硝基氯苯(DNCB)的丙酮-橄榄油溶液各20μL进行初次致敏,第2~3周起每3 d在小鼠双侧耳廓外侧的致敏处涂抹0.5%DNCB的丙酮-橄榄油溶液各20μL进行再次致敏,并每天分别使用药物进行治疗;对照组于相同时间涂抹等量的丙酮-橄榄油基质。每周按相同时间间隔测量两次小鼠双侧耳部厚度。实验结束后处死小鼠,切取小鼠耳朵行组织病理学检查。结果经过DNCB致敏之后,与对照组小鼠相比,模型组小鼠耳部厚度显著增加,差异有显著统计学意义(P<0.01)。经过1%、5%鞣酸小檗碱和0.03%他克莫司治疗后,小鼠耳部厚度有明显改善,与模型组相比,差异均有显著统计学意义(P<0.01),且各浓度鞣酸小檗碱组与0.03%他克莫司组相比,小鼠耳部厚度差异无统计学意义(P>0.05)。组织病理学结果显示模型组与对照组相比,小鼠耳部真皮层水肿、炎症细胞浸润明显,表皮层厚度增加,其厚度差异具有显著统计学意义(P<0.01)。使用1%、5%鞣酸小檗碱和0.03%他克莫司治疗后,表皮层厚度减少,差异有显著统计学意义(P<0.01),说明疾病状况改善,各浓度鞣酸小檗碱组与0.03%他克莫司组相比差异无统计学意义(P>0.05)。结论鞣酸小檗碱对特应性皮炎具有良好的治疗效果,有望用于开发治疗AD,为临床治疗AD提供新思路。

基于SVR-ARMA组合模型的日旅游需求预测

短期微观旅游需求具有强非线性特征,单一的模型很难做出准确预测。针对此问题,本文分析了著名风景区黄山2010年旅游旺季(4-10月)相关日数据的特征,在此基础上建立SVR-ARMA组合模型,用SVR模型先对原始非线性数据预测,再对SVR模型预测所产生的线性残差用ARMA模型预测,将两部分预测值几何相加得最终的预测值。最后分别与单一的SVR和ARMA模型对比,结果表明该组合模型有更高更稳健的预测精度,很适合短期微观旅游需求。

基于APSO-SVR的山岳风景区短期客流量预测

根据山岳风景区短期客流量小样本、非线性等特征,本文提出基于自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型,融合SVR处理小样本、非线性预测特性和APSO优化SVR参数的能力对山岳风景区短期客流量进行预测。来自山岳风景区黄山2008年～2011年暑期相关日数据的验证结果表明:与PSO-SVR、GA-SVR和BPNN等模型相比,APSO-SVR模型的预测准确性更高、误差更小,是进行山岳风景区短期客流量预测的有效工具。

大数据挖掘:智慧旅游的核心

旅游业和大数据都是当前的热点,旅游业各类型复杂数据实时呈现爆炸式增长—旅游大数据。随着云计算、物联网、Internet以及移动智能终端等信息通讯技术(ICT)的飞速发展以及迎合更加优质的服务管理需求,智慧旅游成为全球旅游信息化建设和理论探讨的主要方向,有许多问题急待解决。旅游作为服务业只有充分挖掘分析旅游数据中的潜在信息,才能更好地进行决策管理以及为游客提供更加全面优质的服务。结合大数据方面研究认为大数据挖掘是智慧旅游的核心,在总结智慧旅游概念和发展的基础上并结合大数据挖掘全新定义了智慧旅游,分析了目前智慧旅游建设以及智慧旅游中大数据挖掘面临的问题和挑战,并探讨了大数据挖掘自身以及为智慧旅游创造的研究方向和发展机遇。

基于云计算的景区数据仓库应用研究

云计算、物联网、大数据等新兴信息技术的发展与应用在提高景区信息化服务水平的同时,也对景区海量信息资源的有效利用提出了严峻挑战。面对超大规模、非结构化的海量数据,传统的基于关系型数据库的数据仓库已很难有效支持景区的数据存储与分析工作。基于此文中提出了一种基于云计算技术的景区数据仓库,通过采用HDFS对数据进行分布式存储管理,利用MapReduce设计海量数据的分析模式,使用HiveQL语言实现数据仓库与前端表现层的交互,能够有效解决景区海量数据的数据管理问题。以黄山风景区为实际背景的实验结果表明了该数据仓库的正确性和有效性。

政策工具视角下省级政府绿色治理政策文本量化研究——基于2012—2022年省级政府环保政策文本

政府绿色治理政策是促进人与自然和谐共生的关键抓手。基于治理层次政策工具分析框架,以我国31个省级政府出台的生态环境保护相关政策文本为分析样本,采用内容分析法,借助Nvivo11plus质性分析软件,量化分析省级政府绿色治理政策工具选择和组合情况。研究发现,省级政府政策工具运用呈现如下倾向:战略层面“强独立行为限制与引导,弱多元共治体系构建”,战术层面“行政性方式为主,工具组合比例失调”,操作层面“高强制性,低自治(参与)性”。据此提出优化省级政府绿色治理政策工具体系的对策建议:战略层面推动构建多元主体合作共治的现代绿色治理网络体系,战术层面的工具选择与组合应符合“聪明治理”要求,操作层面增加非强制型政策工具的运用。