一类包含(Gi, ηi)-单调算子的类变分包含组

研究了Hilbert空间中一类具有(Gi, ηi)-单调算子的类变分包含组, 其中η1≠η2. 由(G, η)-单调算子及Mann迭代证明了类变分包含组迭代序列的收敛性和解的存在性.     

中国农业碳排放经验分解与峰值预测——基于动态政策情景视角

运用广义迪式指数分解(GDIM)考察了1985—2017年中国农业碳排放驱动因素,并根据因素贡献差异设置动态政策情景对2018—2030年的全国农业碳排放量进行模拟与预测。研究发现:财政支出规模是引致碳排放增长的首要因素,而财政支出强度与产出强度为促进碳排放减少的关键因素;从时间段来看,1985—2010年我国碳排放增长表现为“产值规模带动”到“生产支出带动”,2010年后呈现“政策规制效应”下的年际间交替增减变化态势;在动态情景预测中,政策规制情景和绿色低碳情景分别在2025和2020年达到峰值,高速发展情景和绿色低碳情景在2030年的碳排放总量相差近10亿t。由此可见,出台“奖补”与“规制”并行的政策手段、借助市场作用优化农业生产投入结构、提高农资消耗品使用率是促进低碳生产的长久之计。     

山东近海口虾蛄空间分布特征及其与环境因子的关系

近年来口虾蛄（Oratosquilla oratoria）为代表的甲壳类生物在海洋生态系统中的数量和经济地位有着显著的增长，但其空间分布规律及与环境因子的关系尚不明确。为了解山东近海海域口虾蛄的栖息分布规律及其主要环境因子的影响，本研究根据2016-2017年在山东近海进行的4个航次渔业资源和环境调查，采用广义线性模型、广义可加模型以及多层前馈神经网络模型等方法，比较分析了口虾蛄的空间分布特征及环境因子的关系。结果表明，口虾蛄的资源密度在季节间存在明显差异，夏季密度最高，春、秋季次之，冬季最低；近岸资源密度高于远岸，且由南到北呈逐渐增加的趋势。模型分析表明，纬度、海水底层温度和底层盐度对口虾蛄的资源密度分布有显著影响。3种模型中，广义可加模型的拟合效果最好，多层前馈神经网络模型预测准确性最好。本研究通过不同模型结果的比较，揭示了影响山东近海口虾蛄的空间分布特征与关键环境因子的关系，旨在为口虾蛄的合理开发和利用提供理论支撑。     

Impacts of changing spatial scales on CPUE–factor relationships of Ommastrephes bartramii in the northwest Pacific

The selection of spatial scales is of particular importance in modeling relationships between fishery abundance and its influencing factors, because these relationships are significantly affected by spatial scale. Here, we explore the spatial scale effects of catch per unit effort (CPUE)–factor relationships for Ommastrephes bartramii in the northwest Pacific. The original commercial fishery data and oceanographic factors were tessellated to 12 spatial scales from 5′ to 60′ with an interval of 5′. Under the original scale and 12 tessellated scales, we constructed the generalized additive models (GAMs) to model the relationships between the O. bartramii CPUE and the influencing factors, including Year, Month, Latitude (Lat), Longitude (Lon), sea surface salinity (SSS), sea surface temperature (SST), sea surface chlorophyll‐a (Chl‐a) concentration, and sea surface height (SSH). Our multi‐scale analysis showed that the relationships are sensitive to spatial scales. Among the factors, Year, Month, and SSS share quadratic polynomial scaling relations; Lat, SST, and Chl‐a illustrate power law scaling relations; Lon has a linear scaling relation; and SSH presents an exponential scaling relation. Considering the scale sensitivity of the factor sort‐order and the accumulation of explained residual deviance in GAM, we suggest 30′–45′ as the optimal range of spatial scales for analyzing the CPUE–factor relationships for O. bartramii. Our research improves understanding of the impacts of changing scales in fisheries and provides a potential method for the selection of a suitable spatial scale for fisheries analysis and resource surveying.     

基于广义成本的城市交通结构优化

基于各种交通方式的效用特性和居民的广义成本,构建了居民出行的广义成本最小化和交通效用最大化的双目标优化模型,并从土地利用、建设规模、交通需求、环境容量和交通工具拥有量等方面提出了相关的约束条件。利用模糊数学对双目标优化模型进行求解。以温州中心城区为例对模型进行应用。结果表明,优化后的交通结构能够体现居民出行广义成本最小的原则,且满足整个交通系统交通效用最大原则,同时也对温州市区推动建设轨道交通M1、M2线有积极的参考价值,符合温州市区的实情。     

闭模糊拟阵圈函数和圈区间的推广

采用将模糊拟阵转换为导出拟阵的方法,对闭模糊拟阵圈函数和圈区间进行了推广.同时,对推广后的圈函数和圈区间的性质进行了深入的分析.首先分析了闭模糊拟阵中,模糊圈的性质、导出拟阵圈的性质和模糊圈与导出拟阵圈的关系.然后,利用这些性质和关系,定义了广义圈函数和圈范围.通过研究广义圈函数和圈范围的性质,说明广义圈函数和圈范围是圈函数和圈区间的推广.最后,利用广义圈函数给出了准模糊图拟阵和精细模糊拟阵的充要条件.     

广义逆A（2）T,S在谱范数下的扰动界

利用广义逆A（2）T,S与Moore—Penrose逆的关系，给出广义逆A慰在谱范数下的扰动界，推广了广义Moore—Penrose逆在谱范数下的一些结果．     

将乐地区马尾松标准树高曲线的研究

采用福建省将乐国有林场979组马尾松调查数据,利用R-软件的nls-模块对24种常见树高曲线拟合,并选取精度最高的作为基础模型,通过对基础模型添加变量改进模型,并用调整决定系数adj-R2、误差Bias、均方根误差RMSE对模型精度进行检验。结果表明,模型-13在添加了林分优势木高(Ht)、林分平均胸径(D)、地径(Dd)、林分平均树高(H)、林分每公顷断面积(SBA)林分变量之后,Bias、RMSE减小,adj-R2明显增大,因此,标准树高曲线H=1.3+(a1+a1Ht+a2SBA)+(b+b1 D+b2Dd)/D+(c+c1SBA)能较好地模拟当地马尾松的树高与胸径的关系。     

建筑风场任意六面体同位网格系统的数值模拟

开发了建筑风场数值模拟程序W SB,自动生成任意六面体同位网格系统,建立控制方程的离散方式,实现与网格系统相适应的通用S IM PLE算法.对于网格非正交性和两相邻单元的中心连线与其公共面中心点的错位等两方面进行的修正,以显式的处理归入源项中,以保证控制方程离散的统一性和程序的通用性.通过对双坡屋面建筑模型的风场数值模拟和正方体网格系统的建筑风场数值模拟结果进行比较,以及与风洞试验结果相比较,都有相一致的结果.     

Application of near-infrared spectroscopy to wood discrimination

 This study deals with a new nondestructive discriminant analysis by which wood can be classified on the basis of a combination of near-infrared (NIR) spectroscopy and Mahalanobis' generalized distance. Its accuracy and reasonability were examined for wood samples with various moisture contents ranging from oven-dried to a fully saturated free water state. In a discriminant analysis employing second derivative spectra, each wood group was well distinguished. Mahalanobis' generalized distances between softwoods are relatively independent of analytical pattern, whereas the distances between hardwoods are large for easy classification. There may be two reasons for selecting a wavelength: (1) when the chemical component of wood substance relates to the discriminant analysis; and (2) when the difference in moisture content with wood species relates to them. When we correctly construct the database of NIR spectra, confirming the purpose of the analysis, suitable wood discrimination should be possible. Received: January 23, 2002 / Accepted: March 15, 2002 Acknowledgment The authors sincerely thank the Tanabe Southeast Asia Nations Friendship Foundation for financial support. Part of this report was presented at the 51nd Annual Meeting of the Japan Wood Research Society, 2001 Correspondence to:S. Tsuchikawa