紫外探测技术的新发展

介绍紫外探测技术的新发展。真空型紫外探测器以通道光电倍增管为代表,分析了以MCP为光电阴极基底,输入窗为透镜式的管子的特点;固体紫外探测器以GaN基紫外CCD为代表,把GaN紫外探测器与硅CCD多路传输器通过铟柱倒装互连而成的混合式紫外CCD。由于GaN基材料的禁带宽度与组分有关,光谱响应从200nm-365nm,在365nm(紫外光)波段具有很尖的截止响应特性,因而降低了对滤波器的要求,具有光谱响应特性好,灵敏度高,噪声小等优点。并对紫外探测的关键技术和发展动向做了初步分析,为紫外技术的进一步发展提供参考。     

乡村旅游与农村可持续生计耦合协调的时空演化与驱动机制研究——以青岛市为例

[目的]研究乡村旅游与农村可持续生计耦合协调发展对促进乡村地区社会经济可持续高质量发展具有积极作用。[方法]文章通过构建乡村旅游与农村可持续生计系统指标体系,以熵值法与变异系数法综合确定指标权重,运用耦合协调度模型对2010—2019年青岛市城郊4区3市乡村旅游与农村可持续生计的耦合协调度进行测算,并运用地理探测器对空间布局的驱动机制进行分析。[结果]（1）乡村旅游与农村可持续生计耦合协调度保持持续增长态势,乡村旅游产业发展势头强劲,农村可持续生计水平呈现波动增长。（2）从时空分异特征来看,2010年各区市多呈失调状态,2015年以中级协调为主,2019年黄岛区实现优质协调,其他区市达到良好协调状态。（3）单一影响因子分析显示人口密度对2010年耦合协调度分布状态解释力最强,乡村旅游景点密度对2015年、2019年耦合协调度分布状态解释力最强。（4）因子交互影响分析表明耦合协调度空间分异是多重因素综合作用的结果。[结论]各地区应着力于发挥乡村旅游资源要素集聚的推动力,培育特色鲜明的乡村旅游产业集群,实现资源合理开发与持续利用;聚焦乡村旅游产业高质量发展,发挥新型农业经营主体的带动作用,...     

中国制造业省区间分布的集中与分散研究

利用1980—2000年中国制造业的工业增加值数据,计算并分析各行业的区位基尼系数及其变动趋势,判断各工业行业在省区之间分布的不平衡性及其变化趋势。分析结果发现:①从1980年代到1990年代,我国26个制造业工业行业总体的空间分布趋于集中。12个分散分布型工业行业中有9个分散的程度有所收敛,9个集中分布型行业中有5个集中的程度得到加强,另有5个行业的省区分布由分散型转为集中型;②自然资源的禀赋条件对行业生产的地域集中有较大的影响;③外商直接投资的区位选择偏好及行业投资重点的差异会导致相应投资行业的生产在地理空间上的集中。     

山东省农产品地理标志空间分布及影响因素分析

农产品地理标志具有独特的品牌价值,可以提高农产品附加值。通过ArcGIS10.8软件和地理探测器模型等方法对山东省农产品地理标志的空间分布及其影响因素进行研究。结果表明：山东省农产品地理标志的空间分布具有差异性;农业经济水平、交通设施、自然环境等因素对山东省农产品地理标志的空间分布均有影响,且交互作用大于单一因子的影响。基于此,提出相关建议,从而促进山东省农产品地理标志的总体发展,为乡村振兴发展助力。     

梯次流动对流动人口居留意愿的影响

利用中国人民大学人口与发展研究中心2009年在北京朝阳区、广东东莞市和浙江诸暨市组织进行的流动人口调查数据,研究梯次流动对流动人口居留意愿的影响。地理梯次流动和职业梯次流动对流动人口的居留意愿有显著影响,地理梯次流动会弱化流动人口的长期居留意愿,而职业梯次流动会显著促进流动人口的长期居留意愿。     

江苏省养殖池塘与池塘养殖业地理分布格局研究

[目的]探究江苏省水产养殖池塘县域集中度空间分异特征及池塘养殖业地理分布格局,为该省优化池塘养殖业空间布局提供参考。[方法]基于遥感影像提取江苏省水产养殖池塘空间位置及面积等数据。以景观生态学为理论依据,运用主成分分析法构建基于6个景观格局指数的江苏省水产养殖池塘县域集中度空间分异综合评价体系。并基于渔业统计年鉴数据,选取养殖面积、产量等池塘养殖业典型指标,运用空间自相关法对该省池塘养殖业进行研究。[结果](1)江苏省水产养殖池塘县域集中度空间分布综合水平地区差异显著,分布不均匀。空间上分布相对集中的3个县域(市辖区)为金湖县、苏州市辖区及连云港市辖区,相对分散的3个县域(市辖区)为如皋市、灌南县与丰县;(2)江苏省池塘养殖业具有显著的、正向的空间自相关性,其空间分布呈现出非随机的地理集聚格局。中部的洪泽湖、高邮湖流域及南部的太湖流域为该省池塘养殖业的主要产区。[结论]基于景观格局指数与空间自相关的研究方法将数量统计与空间分析进行有效的结合,能够较好地揭示江苏省水产养殖池塘县域集中度空间分异特征及池塘养殖业的基本特征与地理分布格局,为该省优化池塘养殖业布局,促进产业转型升级提供参考依据。     

关于建筑电气技术在智能建筑中的应用策略

论文立足于国内外成熟研究,根据我国建筑行业及建筑电气技术发展实际情况,系统分析符合我国智能化建筑楼宇信息处理技术、楼宇信息采集技术、现场总线技术、PRODI-BUS技术、组态控制软件技术等,提出技术方法的应用准则。     

Robust Small Area Estimation under Spatial Non‐stationarity

The effective use of spatial information in a regression‐based approach to small area estimation is an important practical issue. One approach to account for geographic information is by extending the linear mixed model to allow for spatially correlated random area effects. An alternative is to include the spatial information by a non‐parametric mixed models. Another option is geographic weighted regression where the model coefficients vary spatially across the geography of interest. Although these approaches are useful for estimating small area means efficiently under strict parametric assumptions, they can be sensitive to outliers. In this paper, we propose robust extensions of the geographically weighted empirical best linear unbiased predictor. In particular, we introduce robust projective and predictive estimators under spatial non‐stationarity. Mean squared error estimation is performed by two analytic approaches that account for the spatial structure in the data. Model‐based simulations show that the methodology proposed often leads to more efficient estimators. Furthermore, the analytic mean squared error estimators introduced have appealing properties in terms of stability and bias. Finally, we demonstrate in the application that the new methodology is a good choice for producing estimates for average rent prices of apartments in urban planning areas in Berlin.     

乌蒙山区NDVI时空演变及驱动力研究

乌蒙山区地处中国西南部的喀斯特地貌区,开展植被变化相关研究有利于生态保护和区域经济发展。基于归一化植被指数(NDVI)数据,运用一元线性回归模型监测NDVI变化趋势及显著性,应用地理加权回归模型(GWR)分析NDVI时空变化驱动机制。研究表明:2000—2015年乌蒙山区NDVI整体呈增长趋势,变率为0.007 1/yr;植被环境改善是空间分布的主体,68%的区域发生极显著改善,28.62%的区域呈不显著或显著改善趋势,3.38%的区域发生不显著退化;NDVI空间变化与驱动因子交互作用呈现出不同的空间分异特征,驱动因子按作用强弱排序为气温、高程、坡度、人类活动和降水。针对NDVI变化趋势,建议坚持NDVI改善区的自然因素动态监测,在NDVI退化区因地制宜调控人类活动影响。     

EU quality labels in the Italian olive oil market: How much overlap is there between geographical indication and organic production?

In the early 1990s, the European Union established two main quality schemes: geographical indications (GIs) and organic production (OP). Despite the abundant literature on the EU quality schemes applied to many food categories, including extra virgin olive oil, in most studies, GIs and OP are analysed separately, under the assumption that they are independent. This study aims to prove that synergies exist between GIs and OP labels. We analysed EU labelling on GIs and organic attributes simultaneously using bivariate probit models, and also assessed the level of independence from each other. A survey was administered to Italian consumers to elicit their purchasing behaviour of olive oil. The results found a correlation between the two certifications, highlighting the promising use of both certifications for olive oil products.