简介:《京都议定书》附件一缔约方国家通过土地利用、土地利用变化和林业(LULUCF)活动产生的碳汇减轻自身减排压力,为国内工业能源部门碳排放提供空间。但LULUCF包括的核算活动类型和具体方法一直是各方争论的焦点,其中木质林产品、不可抗力等自然干扰、参考水平阈值的设置以及总-净与净-净核算方式的选择这几方面核算漏洞很多,矛盾尤为突出。为防止发达国家过分依赖LULUCF产生的碳汇减轻减排压力,搜集了欧盟27国、加拿大、日本、俄罗斯等发达国家提交的LULUCF数据,分析了核算漏洞对LULUCF核算结果可能产生的影响。结果表明:木质林产品活动的核算方法不确定性较多;剔除自然干扰等不可抗力后,LULUCF活动碳汇至少增加30%;参考水平阈值适于设置在较高碳汇水平;净-净核算方式更适用于后京都时代LULUCF核算规则。
简介:摘要:数字化转型、智能化改造已成为港口发展的重要趋势和核心驱动力。不规则件杂货智能识别算法研究项目课题通过集成“视频流+多点识别+AI识别”等信息技术,对理货模式进行智能化改造,实现了视频流自动抓拍识别、算法深度自主学习和多视频流技术校验,在散杂货港口针对件杂货货物形状、重量、大小不统一及装卸工艺复杂等特点,针对码头前沿装卸、水平运输以及堆场作业等不同作业场景,研究针对不同类型件杂货的智能识别算法,并探索嵌入港口现有智能理货系统之中,突破当前港口件杂货理货,(某货种)形状不规则、长度和直径不统一、单车积载相互遮挡、单摄像头无法完整采集整车图像等理货关键难题。
简介:空间关联规则是空间数据挖掘的重要内容,其结果表明了各种空间对象之间的关联关系.本研究以福州地区作为试验区,以DEM、坡度、坡向等地形特征以及2009年福州地区土地利用现状作为基础数据,利用Apriori算法从中提取出地形特征与土地利用现状之间的关联关系,讨论并分析两者之间关联规则的提取结果及空间关联规则提取方法的优缺点;研究结果表明了2009年福州地区的土地利用现状分布,即林地多,耕地、住宅用地等偏少的情况,林地分布在各种地形上且与坡向之间无强关联性;而且对于不同的最小置信度和支持度,该算法所提取的结果有所不同,如何提高算法效率、合理的设置最小置信度和支持度以及提取结果的评价与解释等将是今后进一步研究的重点.