How household food shopping behaviors changed during COVID-19 lockdown period: Evidence from Beijing,China

The COVID-19 pandemic has had a great impact on food shopping behavior. However, changes in food shopping behavior and related decision-making mechanisms remain unexplored. This study conducted a face-to-face questionnaire survey with 900 residents in three communities in Haidian, Beijing, China, to analyze food shopping behavior during the periods of pre-lockdown, lockdown (January–March 2020), and post-lockdown. Our results indicated that the preference for fresh food e-commerce shopping was accelerated by the lockdown with the usage rate increasing by 48%; the wet markets were seriously hit by the lockdown policy and had not fully recovered by the post-lockdown period (with a 75% reduction in the usage rate during lockdown). The psychological mechanisms of changes in food shopping behavior revealed that the context (e.g., community facilities) and the perceived risk of COVID-19 were two significant factors impacting the four shopping choices investigated. Specifically, the context factors affected behavior directly for supermarkets and convenience stores and indirectly for e-commerce and wet markets. The findings are expected to help in guiding emergency responses during a future pandemic as well as the long-term construction of food supply facilities.     

让自然参与设计：一种基于自然演替的 城市自生群落改良设计途径

城市自生群落具有重要的生态服务功能与潜力，但因其外貌不被公众所接受而难以在城市公共空间中应用。将群落生态学和设计学相结合，探索一种介入栽培植物对城市自生群落进行改良，最终形成具有一定美学价值的植物群落的途径。实验以植物群落设计美学原理和种间竞争原理为依据，向已经演替1年的城市自生群落中引入63种栽培植物，按照分层的方式对群落进行改良。3年的观测结果表明，有61.9%的栽培植物可以在城市自生群落中定居并建立优势，能对76.7%的自生植物起到抑制作用，使55.8%的自生植物消失。相比城市自生群落，改良后的群落美观度提高29.4%，公众接受度提高24%，群落的物种丰富度提高至2.29倍。相比一般的人工植物群落，改良后的群落可以节约58.2%的建植成本，降低83.9%的浇水成本和67.8%的除草成本。实验证明改良设计是一种可行的群落设计途径，能有效提高群落的物种丰富度和美学价值，同时让自然参与群落设计过程，实现人与自然的合作。     

探地雷达在公路改扩建工程检测中的应用

公路改扩建工程在广东省正处于快速发展时期,如何准确得到路面病害情况,是旧路处治方案制定面临的主要问题.依托开阳高速改扩建工程,采用三维探地雷达对旧路进行病害检测,得到道路表面及内部的病害分布情况,并分别与人工徒步调查路况及开挖后内部实际情况进行比对.结果表明:当三维探地雷达检测采样间距设置为2.0 cm、驻波时间设置为0.6 ms、时窗设置为85 ns时,可达到较好的检测精准度;三维探地雷达可实现对路面结构内部不同深度位置的裂缝病害进行探测,精确识别3 mm宽裂缝,并了解裂缝的发展方向及性质.     

Assessing the influence of goal pursuit and emotional attachment on customer engagement behaviors

This study draws on customer-dominant logic and self-expansion theory to examine the drivers of customer engagement behaviors in the context of emerging online interest communities. The engagement behaviors seen in online communities are operationalized into four types: augmenting, co-developing, influencing, and mobilizing. Goal pursuit (gratifying-the-self, enabling-the-self, and enriching-the-self) and emotional attachment to the community are found to be the key antecedent factors of these behaviors. The attainment of gratifying-the-self has a direct influence on these behaviors, whereas the attainment of enabling-the-self and enriching-the-self influences them via emotional attachment to the community.     

疫情防控常态化下的世界经济战略走向

新冠疫情的出现冲击了世界经济,从经济全球化和全球经济治理体系两个维度分析疫情对世界经济的影响以及世界经济未来走向,研究发现:(1)新冠疫情通过影响全球价值链、贸易投资和就业环境阻碍经济全球化进程,中美矛盾升级、原有治理体系规则未与时俱进和激进政策的不确定性对全球经济治理体系提出新的挑战;(2)新冠疫情强化了世界各国对人类命运共同体的认识,将人类命运共同体融入全球治理体系将是未来治理的重要趋势;(3)新冠疫情可能会使世界经济格局出现新的变化,而中国在此次疫情中高效率的抗疫举措将进一步提升自身在世界经济格局中的地位和参与度。     

地下综合管廊混凝土爆灰检测及加固

针对某市钢筋混凝土地下综合管廊的现浇顶板、侧壁出现的混凝土爆灰质量缺陷,为确保管廊结构的安全使用,采用钻心法、超声波法、沸煮试验、爆灰物质的化学成分分析等检测方法,对爆灰现象进行了检测。结果显示,混凝土中存在的块状氧化钙与水熟化后体积增大1倍~2.5倍,使得混凝土在强度未达到设计抗拉强度前在块状氧化钙体积膨胀应力作用下被拉裂,导致了此类质量缺陷的发生。分析了质量缺陷对管廊结构的影响,并对管廊结构进行了加固设计及处理,满足了结构的正常安全使用要求。研究结果可为类似爆灰缺陷的设计及处理提供参考。     

一种经验模式分解下的海杂波小目标检测方法

利用海杂波有效探测海上小目标是目前雷达探测领域的热点问题，具有重要的应用价值。鉴于海杂波是一种非线性非平稳性的雷达回波信号，充分发挥整体平均经验模式分解的优势，将海杂波分解为若干个不同尺度的独立分量。通过研究发现有目标时，分解出的前5个分量与未分解前信号的相关系数明显减小，因此提出了一种新的海杂波背景下的目标检测方法。通过实测和模拟的海杂波数据进行训练和测试，研究结果表明，该方法能有效地实现海杂波下目标的探测，性能优于经典时域下、分数阶傅里叶变换域下以及平均经验模式分解后的广义Hurst指数的目标检测方法。     

广义空间调制系统的正则化OMP检测算法

在广义空间调制（GSM）系统中，最大似然（ML）检测可以取得最优的检测性能，然而其计算复杂度随激活天线数的增加急剧增长。针对这一问题，提出了一种基于稀疏重构理论的低复杂度检测算法——正则化正交匹配追踪（ROMP）算法。该算法首先根据信道矩阵和当前残差的内积选取多个候选激活天线索引，接着对候选天线索引按正则化标准进行可靠性验证，剔除错误索引，缩小信号的搜索空间，最后通过求解最小二乘问题估计信号。仿真结果表明，与经典的正交匹配追踪（OMP）算法相比，所提算法以少许复杂度的增加为代价极大提升了检测性能，能够在检测性能与复杂度之间取得更好的折中。     

剖线强度梯度变化的作物软硬变化区精确划分

[目的]软硬变化区的划分是进行遥感变化检测技术识别农作物的基础。为解决人工判读方法中存在人为主观因素影响以及自动判别和交互式判别方法对不同研究区的适用性问题,该文提出基于剖线梯度变化(Profile based Gradient Change Magnitude,PGCM)进行软硬变化区划分的方法。[方法]该研究选择破碎农业景观种植区域为研究区,计算拔节期Quick Bird影像和播种期模拟影像两个时相的变化强度,从作物地块内部向外绘制剖线,利用剖线强度的梯度变化确定硬变化区(Hard change region,HCR)、软变化区(Soft change region,SCR)和未变化区(Non change region,NCR)3者间的划分阈值。[结果]从识别结果来看,PGCM能够有效在地块边界处探测到软变化像元,进而确定HCR、SCR。像元分辨率在5~60 m不同尺度下,识别HCR区混入比例为11%~16%,混入比例随着分辨率下降而降低;NCR区混入比例为3%~4%,受分辨率尺度影响不大;SCR区识别比例为74%~86%,识别精度较高,识别结果与冬小麦空间分布结果保持一致。[结论]PGCM方法能够自动、便捷地确定阈值,摆脱人工判定的主观性,有效地划分出HCR、SCR和NCR 3个区域,为进一步HCR、SCR区内的作物识别提供基础。