WOD模式优劣势分析及改进策略研究

为顺利推广应用水安全保障导向的开发(WOD)模式,有必要深入分析WOD模式的运行机制、优势和劣势,并加以完善与改进。采用对比分析法对WOD模式的优劣势进行了系统分析,优势包括不增加政府负债、支持项目总体进行打包开发、一体化实施、支持资金来源多元化等,劣势包括行业跨度大、见效周期长、土地开发风险大、不易实现自平衡等。针对存在的短板提出了改进措施,包括完善投融资体制机制、建立可持续发展模式、探索多元化融资模式、政府承担部分项目资本金、充分利用水土资源优势、推动公益类项目和可开发经营性用地打包开发试点、鼓励金融机构尽早介入等。采用WOD模式丰富了现有水安全保障项目投融资方法,具有推广应用价值,但应试点先行、依法合规,稳妥有序推行。

XOD模式价值实现机制及隐性债务风险防范探讨——以水安全保障导向的开发(WOD)模式为例

当前,单一靠财政投入已远不能满足城乡建设发展的需要,XOD模式作为一种创新型的项目组合实施方式应运而生。XOD的核心机理是“增肥哺瘦”,需要通过组合投资、溢价回收、协同增效3大机制和关联关系、一体开发、自求平衡3大原则来实现。实施WOD项目通常需要经过5大阶段。通过分析运行机制和操作流程,发现WOD模式在实施过程中,如操作不当,也会存在地方政府隐性债务风险。通过优化WOD运行条件、依法合规实施项目、构建全过程风险管控体系等措施,可以从一定程度上降低WOD项目的隐性债务风险。

WOD的理论、实践与应用前景分析

贯彻落实习近平总书记“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”治水思路和关于治水重要论述精神,近年来,各地在区域综合开发和“两山”转化方面开展了大量实践探索,WOD(Water-Oriented Development)模式是近年来一种新兴的区域发展模式。文章梳理了WOD模式的相关概念、内涵及特点,提出新时期实施WOD模式的重要意义,总结了WOD模式典型案例,提出了主要应用领域,以期为未来WOD模式的应用推广提供参考。

运用WOD模式推进水利高质量发展初探

水安全保障导向型发展(WOD)模式作为创新型水利发展模式,为水安全保障项目投融资提供了一种可行路径,对推动水生态价值转换、促进区域产业经济高质量发展具有较大价值。基于XOD模式发展背景,指出XOD模式是满足不同现代发展需求的开发模式统称,WOD模式是XOD模式在水安全领域的具体运用,分析了WOD模式的概念内涵和重要意义,提出了WOD模式的逻辑框架。研究表明:运用WOD模式有助于改善水利财政保障资金不足、实现水生态产品价值,对推动新阶段水利高质量发展具有重要意义。当前运用WOD模式具备积极的政策环境、良好的基础条件、相关行业已开展探索实践等有利条件,但同时面临项目一体化设计要求高、土地联动开发存在一定风险因素、协调工作存在一定难度等制约因素。从理清实施路径、开展试点建设、深化政策改革、强化理论研究等方面提出了推进WOD模式实施的对策建议。

基于m-WOD序列非参数回归模型线性加权估计的完全收敛性

利用m-WOD序列的性质和概率不等式,研究了基于m-WOD序列的非参数回归模型线性加权估计的完全收敛性并得到了其收敛速度.首先,给出了研究需要用到的预备知识.然后,证明了m-WOD序列的非参数回归模型线性加权估计的完全收敛性及其收敛速度.最后,以最近邻估计为例,验证了相应的完全收敛性及其收敛速度的正确性.

基于WOD模式的区域发展路径探讨

在导向型发展模式研究基础上,探讨以水资源为导向的发展模式,提出了以水资源开发利用保护为导向的区域综合开发(water-oriented development,WOD)模式。解析了WOD模式的内涵和典型特征,开展了可行性分析,探析了WOD的实施路径,并提出了相关建议。在坚持“水资源最大刚性约束”和区域可持续发展理念的引导下,适时推广实践WOD模式,提出将水环境综合治理和水资源综合开发利用作为涉水地区绿色发展的主导因素与首要任务,是对水生态产品价值实现路径的有益探索,也为实现区域经济发展与自然环境和谐统一提供了新思路。

水安全保障导向的开发(WOD)模式探讨

水安全保障工程公益性强,但因其投资规模大、财务收益率低、回报周期长等特点制约了市场化融资,亟须通过新型模式拓宽投融资渠道。水安全保障导向的开发(WOD)模式通过构建“增肥哺瘦”机制,实现整体项目财务平衡,优化信用结构,有助于破解水安全保障项目融资面临的缺乏现金流和抵押物等瓶颈制约。分析了WOD模式内涵、运行机制以及WOD模式的必要性、可行性与合规性,提出了现阶段WOD模式下水安全保障能力提升和水生态产品价值实现的5条典型路径,为有效促进水安全保障项目落地提供参考。

m-WOD序列随机加权和的完全收敛性

在一些宽泛条件下,研究m-宽象限相依序列(m-WOD)随机加权和的完全收敛性,该结果将现有文献中宽象限相依(WOD)序列的相关结论拓展到m-WOD序列的情形.

WOD随机变量序列加权和完全收敛性及其应用

随机变量序列是概率极限理论重要研究的内容,由于随机变量序列独立的条件已经不满足日常生活和科学研究的实际要求,相依随机变量序列被提出.其在风险预测、地质勘测、保险等领域应用非常广泛,宽相依(widely orthant dependent, WOD)随机变量序列是一种常见的相依随机变量序列.采用随机变量尾截技术,结合运用新的矩不等式证明研究WOD随机变量序列加权和完全收敛性,且将其结果应用到非参数估计当中具有重要意义.

WOD随机变量序列加权和的矩完全收敛性

WOD(widely orthant dependent)随机变量序列是一类非常宽泛的相依随机变量序列,应用WOD随机变量序列部分和的Menshov-Rademacher型不等式,结合五段截尾技术,研究得到了同分布WOD随机变量序列的Sung型加权和的最大值矩完全收敛性定理,推广和改进了已有的文献的一些最新结果.作为主要结果的一个应用,同时考虑了基于WOD误差的非参数回归模型中加权估计的完全相合性的结果,并且通过模拟验证了理论结果的有效性.

福建龙岩山区WOD168小优鸡养殖现状与分析

随机对龙岩市辖区山区13户目前养殖WOD168小优鸡的情况进行调查统计,分析存在的问题,提出推广WOD168小优鸡、培育新产业的相关措施及提高养殖效益的相关建议。

Argo、GTSPP与WOD数据集及其应用中需注意的若干问题

数据集整体的时空覆盖率制约了海洋科学研究的时空尺度,而海洋仪器的性能和观测方式直接决定了海洋数据的可靠性。以观测仪器作为主要衡量指标,结合数据集的时空覆盖率,对以温度和盐度为数据集主体的自持式拉格朗日环流剖面观测（Argo）数据集、全球温盐剖面数据集（GTSPP）、世界海洋数据集（WOD）进行分析和比对,确定了三者关系：Argo和GTSPP都是WOD的数据源,而GTSPP中包含了Argo实时数据的80%。在此基础上研究确定了目前温盐数据的主要观测仪器为Argo浮标、XBT和CTD,并对这三种仪器的误差来源和量级进行详细分析：由于全球自动观测与传输需求,Argo数据存在电子信号不稳定导致的随机误差,而且在高纬度强温跃层地带出现较强的虚假盐度尖峰,再是自由漂移的特性导致1%～2%盐度剖面漂移超过0.02 PSS-78;由于下降方程的不断演变,全球半数XBT数据提供者并未提供仪器型号,导致数据整体的可靠性下降;由于CTD基本采用船载观测,因此成本高、共享数据少且多集中近海。因此在对全球温盐数据进行应用时,应综合考虑观测仪器的可靠性和时空覆盖率,有效实现对资料本身误差和真实海洋现象的甄别。

肉鸡“WOD168”配套系的培育

肉鸡"WOD168"是北京市华都峪口禽业有限责任公司联合中国农业大学培育的三系配套白羽肉鸡品种,该品种具有品种纯正、成活率高、肉质鲜美、公母分饲、无抗养殖等特点。经农业农村部家禽品质监督检验测试中心(扬州)测试和中间试验测定,该配套系在我国饲养环境条件下,表现出良好的适应性和优异的生产性能,符合市场对种鸡生产效率、商品鸡饲养以及屠宰和肉质等方面的需求,具有广阔的推广前景,能为社会创造较大的经济效益。

WOD随机变量加权和的完全收敛性

宽象限相依变量(简称WOD变量)是一类包含独立变量,负相协变量(简称NA变量),负象限相依变量(简称NOD变量)和推广的负象限相依变量(简称END变量)在内的非常广泛的相依变量.本文利用WOD变量的Rosenthal型矩不等式和随机变量的截尾技术,在一般的条件下建立了WOD变量加权和的完全收敛性.所得结果推广了若干相依变量的相应结果.

WOD样本密度函数和失效率函数递归核估计的逐点强相合性

考虑同分布宽象限相依(WOD)随机样本未知密度函数的一类递归型密度核估计量.利用WOD序列的Rosenthal型不等式,在一定条件下证明了该估计量的逐点强相合性,并讨论了失效率函数估计的逐点强相合性.

WOD样本下密度函数核估计的强相合性

设{Xn,n≥1}是同分布的WOD随机变量序列,具有共同的密度函数f(x),利用WUOD序列的指数不等式,在适当条件下获得了WOD样本下密度函数核估计的强相合性.

不同分布WOD随机变量序列的重对数律

在一个独立随机变量序列的重对数律的基础上,获得了一个不同分布WOD随机变量序列的重对数定理,定理的证明基于一个Kolmogorov型指数不等式.

WOD与Argo数据集的排重方法与软件实现

海水的温度和盐度是描述海水性质的重要物理量,其时空分布和变化几乎与海洋中所有现象都有密切的联系。因此世界各国都非常重视对海水温度和盐度的观测。自1772年第一个海水温度观测数据记录在案,截至目前全球已经积累了2 000多万站次的温盐数据。由于目前海洋调查中仪器自动观测、卫星传输数据的特点,导致同一个观测数据会被重复定位和传送接收多次,而国际上不同的数据收集计划,导致同一个数据也被不同的数据集所收集。这些被重复收集的数据,可能会造成错误的海洋特性的研究与分析结果。针对多来源重复收集的国际海洋数据问题,首先根据观测仪器精度、观测频率,研究设定了不同仪器重复数据判断参数。基于海量处理功能和人工交互式操作的需求,基于Windows平台,在Win32体系架构下,选用Visual C++6.0作为项目开发工具,图形显示部分则直接调用图形显示功能比较强大MATLAB的图形函数库完成,使用窗口嵌入技术将MATLAB图形库生成的图形完美融合到VC开发的界面中,实现了海量温盐数据的准确排重。对目前应用最为广泛的海洋数据集(World Ocean Database,WOD)数据集、Argo浮标数据集进行了数据集内和数据集间的排重,为温盐数据集的整合奠定了基础。

次线性期望下WOD随机变量序列加权和的几乎处处收敛性

在次线性期望下,利用截断的方法给出宽象限相依(WOD)随机变量序列的强大数定律.

m-WOD序列密度函数和失效率函数核估计的强相合性

设{Xn,n≥1}为一同分布的m-宽象限相依(m-WOD)序列,fn(x),rn(x)分别为密度函数f(x)基于样本X1,X2,…,Xn的核估计和失效率函数核估计.在适当的假设条件下,利用m-WOD序列的矩不等式和Borel-Cantelli引理,证明核密度估计及失效率函数核估计的强相合性和一致强相合性。