DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 天津市海水养殖规模的不断扩大，在获取可观经济效益的同时，也引发了一系列生态环境问题，同时也影响了海水养殖业的可持续发展。海水养殖过程中残留的饵料以及水产品的代谢产物，是养殖尾水中氮、磷污染的主要来源之一 [ 1 ]。养殖尾水排放加剧了海水氮、磷的累积，造成海水富营养化，诱导赤潮发生 [ 2 ] [ 3 ]。天津近岸海域是渤海一个典型的赤潮高发区 [ 4 ] [ 5 ]，是陆上子牙新河、独流减河等12条入海河流的入海口，沿岸海域封闭性强自净能力弱 [ 6 ]。近年来，海水养殖产生的环境污染备受关注 [ 7 ] [ 8 ]，但天津市乃至国家层面环境主管部门尚未出台针对海水养殖尾水的排放标准，无法有效监管海水养殖尾水排放。因此，研究制定海水养殖尾水排放标准，对有效控制海水养殖尾水排放，改善水环境质量具有重要意义。
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user: 2. 研究方法 2.1. 数据来源 本研究数据来源于各相关标准、统计年鉴、年报、调研和典型海水养殖尾水监测等相关资料。统计分析了《海水养殖水排放要求》(SC/T 9103-2007)及其修订版征求意见稿、辽宁《养殖海水排放标准》(DB21/T 2428-2015)和海南《水产养殖尾水排放要求》(DB46/T 475-2019)等海水养殖尾水排放标准的标准分级、控制指标和排放限值；调研了天津市海水养殖行业现状和污染排放特征等；监测了池塘养殖共37个，工厂化养殖共14个，其中循环水养殖6个，非循环水养殖8个，监测时间为2019年9~10月。 2.2. 监测指标及分析方法 针对海水养殖废水的特点及相关标准控制指标，监测指标包括了pH、悬浮物、化学需氧量(COD Mn )、氨氮、无机氮、活性磷酸盐、总氮、总磷、硫化物、总余氯、锌和铜等。其中，pH、悬浮物、COD Mn 、氨氮、无机氮、活性磷酸盐、硫化物、总余氯、锌和铜的分析方法执行《海洋监测规范第4部分：海水分析》(GB 17378.4-2007) [ 9 ]，总氮分析方法执行《海洋监测技术规程第1部分：海水》(HY/T 147.1-2013) [ 10 ]，总磷分析方法执行《海洋调查规范第4部分：海水化学要素调查》(GB/T 12763.4-2007) [ 11 ]。
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user: 4. 结论 1) 标准适用于封闭性水体内进行的池塘和工厂化海水养殖。 2) 尾水直接排放的依据受纳水体功能类别及养殖方式分类分级，间接排放的可与污水集中处理设施责任单位协商排放。 3) 根据水环境管理目标要求、污染控制技术水平、经济水平和管理水平科学选择特征控制指标并适当精简，合理确定排放限值。 4) 为保证标准顺利发布实施，各级相关部门应切实履行在海水养殖生产及尾水排放全过程的监管责任，做好海水养殖尾水污染物排放的监督管理，养殖生产者应因地制宜建设尾水处理设施，为达标排放提供保障。
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user: 摘要 分子印迹技术是利用特定分子为模板制备具有类似“人工抗体”材料的技术。分子印迹材料具有选择性强、吸附效率高、抗污染且无需辅助设备等特点，可望解决困扰快速检测的样品前处理问题。本文综述了近年来分子印迹技术的发展及其在样品前处理中的应用，并对其发展趋势做一个展望。
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user: 1. 引言 尽管近年来分析仪器在灵敏度、准确性和工作效率方面有了快速发展，然而样品前处理过程仍是制约获得准确分析结果的瓶颈。样品前处理的主要目标是从样品基质富集目标分析物，降低基体效应的影响。分子印迹聚合物(MIPs)是经过设计合成的可以优先识别预先设计绑定的目标分析物的聚合材料。分子印迹聚合物制备过程是将所选的功能单体与模板分子用合适的聚合溶剂溶解充分，他们之间就会以共价或非共价作用相结合，加入交联剂，使之聚合成具有一定刚性的聚合物，然后以一定的物理/化学的方式将模板分子去除，MIPs会留下与模板分子的结构、尺寸、官能团互补的印迹孔穴，对于目标分析物具有特异识别能力，且稳定性、耐用性和耐高温方面比生物大分子更具有优势 [ 1 ]。本文对近年来将MIPs用于样品前处理的研究工作进行综述，并对该技术的发展做一展望。 1.1. 本体聚合 本体聚合法是指在聚合溶剂中，功能单体与模板分子以非共价键的形式结合，形成稳定的模板分子–功能单体复合物，然后在一定的温度或光照条件下引发交联聚合反应，形成具有一定刚性的聚合物，将制备的聚合物研磨、过筛，得到粒径均匀的MIPs，最后用一定的物理/化学方法去除模板分子。使用本体聚合法制备MIPs的制备方法简单，步骤容易操作，但需要繁琐复杂的研磨、过筛的过程，这一过程需要耗费大量的时间和体力，而且在研磨过程中，会造成印迹孔穴的人为破坏，导致具有识别位点的有效印迹聚合物的产率较低 [ 2 ]。 1.2. 原位聚合法 原位聚合法是指将聚合所需的各物质溶解在合适的聚合溶剂中，超声溶解均匀后，将聚合体系加入到色谱柱内，直接引发聚合反应的发生，合成分子印迹聚合物。相较于本体聚合法，采用原位聚合法制备分子印迹聚合物在聚合反应完成后，无需通过复杂的研磨、过筛等过程，即可与仪器法进行在线联用。例如孙婷婷等采用原位聚合法以西地那非为模板分子，在不锈钢柱中制备西地那非分子印迹整体柱，并采用在线固相萃取方式测定样品滤液中的西地那非，检出限达到0.15 μg/kg [ 3 ]。 1.3. 悬浮聚合 悬浮聚合法是将一定量的功能单体、引发剂和分散剂加入到合适的聚合溶剂中，超声混合均匀后，不断搅拌聚合溶液，使聚合溶液均匀，分散聚合体系释放出的热量，避免出现爆沸现象，然后在一定的温度或光照条件下引发交联聚合反应的发生。廖素兰等采用悬浮聚合法以奥硝唑为模板分子，磁性纳米粒子制备了奥硝唑分子印迹聚合物，应用于河水样品中硝基咪唑类抗生素的提取富集，最大吸附量为48.9 μmol/g，方法简便可靠 [ 4 ]。 1.4. 沉淀聚合 采用沉淀聚合法制备的MIPs是以微球状形式沉淀于聚合溶剂中的，在制备过程中，聚合溶剂的选择和用量十分重要，主要控制着制备的分子印迹微球的大小和均匀性。相比于其他的制备方法，用沉淀聚合法制备MIPs时，需要使用大量的聚合溶剂，而单体的用量较少。苏立强等采用二苄基三硫代酯作为可逆加成–断裂链转移(RAFT)试剂，木犀草素为模板分子，丙烯酰胺为功能单体，采用可逆加成–断裂链转移自由基聚合结合沉淀聚合法(RAFTPP)制备分子印迹聚合物，用于花生壳中木犀草素的提取，效果良好 [ 5 ]。 1.5. 表面分子印迹 表面分子印迹法是指选择合适的基底材料，使聚合反应直接在其表面被引发，形成MIPs，然后通过一定的物理/化学方法去除聚合物中的模板分子，使得大部分的具有特异性的印迹位点位于MIPs的表面，这样能最大程度的提高印迹位点的利用率。相较于传统的分子印迹聚合物的制备方法，采用表面分子印迹法制备的MIPs的印迹位点大部分位于聚合物的表面，因此避免了模板分子包埋过深的问题，印迹位点的利用率较高，而且制备的过程相对简单，无需繁琐的研磨过程，目标物与模板分子的再结合过程比较容易实现，传质速率快，萃取容量更大。章璐幸等以恩诺沙星为模板分子，甲基丙烯酸为功能单体，乙二醇二甲基丙烯酸酯为交联剂，在聚乙烯醇修饰的多壁碳纳米管表面制备一种新型的分子印迹聚合物纳米材料(MWCNTs-MIP)，合成的MWCNTs-MIP最大吸附量为42.3 mg/g，为碳纳米管非印迹聚合物(MWCNTs-NIP)的1.3倍 [ 6 ]。 1.6. 表面引发原子转移自由基聚合(SI-ATRP) 近年来，SI-ATRP法是制备高分子聚合物最常用的方法之一 [ 7 ]。Klaikherd等对ATRP的反应机理进一步进行了阐述 [ 8 ]。当所选的基底材料为无机纳米粒子时，通常会先对基底材料的表面进行活化改性，然后将引发剂接枝到基底材料的表面，再在一定的条件下引发聚合反应的发生 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。当所选的基底材料为有机膜时，通常也会先对基底材料的表面进行活化改性，然后选择具有氨基官能团或羟基官能团的单体接枝到基底材料上，再将引发剂接枝到基底材料的表面上，再在一定的条件下引发聚合反应的发生 [ 12 ] [ 13 ]。当所选的基底材料为再生纤维素膜时，无需对其表面进行活化改性的操作。当所选的基底材料为微滤膜时，通过表面分子印迹法在其表面形成分子印迹聚合物，此时分子印迹膜的制备结合了分子印迹技术和膜分离技术，具有选择性高、专一性强且传质速率快等优点。Wang等以多孔阳极氧化铝膜为基底材料，采用表面引发原子转移自由基聚合法制备了β-雌激素分子印迹膜，成功实现了对β-雌激素的特异吸附作用，达到了较好的印迹效果 [ 14 ]。王靖宇以聚偏氟乙烯膜为基底材料，采用热引发方式引发交联聚合反应，在聚偏氟乙烯膜上合成出萘普生分子印迹膜，并对其特异识别性能进行研究，研究结果发现，萘普生分子印迹膜对目标物萘普生具有较好的识别能力，其识别因子达到1.6，同时，他以中空纤维素膜为基底材料，采用同样的制备方法合成出茶碱分子印迹膜，然后对茶碱分子印迹膜的分离效果进行研究，研究发现该茶碱分子印迹膜对模板分子的印迹因子达到2.14 [ 15 ]。
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user: 3. 小结 尽管分子印迹技术及分子印迹膜作为新型的分离手段，取得了令人瞩目的研究进展 [ 40 ] [ 41 ]，但是仍有以下的问题需要解决。例如：1) 设计基于非官能团识别的分子印迹体系，应用于更多的不带或少带官能团的目标分析物；2) 提高MIPs的热稳定性和再利用率，在MIPs固相萃取应用时分析物可以在高温下热解吸，这种方式也能减少使用有机溶剂；3) 开发适用于亲水性环境的MIPs材料，减小疏水性杂质的干扰；4) 构建比商品化SPE柱性能更优越的MIPs分离材料，满足更广泛领域对于MIPs材料的需求。
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user: 摘 要 以武汉市汤逊湖流域为研究区，以空间分辨率优于为1 m的遥感影像为主要数据源，提取研究区2002、2006、2010、2015、2019年5个时期的城镇用地信息，采用扩张强度指数、扩张动态度、景观特征指数、路网密度等对城镇用地扩张进行动态分析，并据此探索城镇用地扩张的驱动因子，结果表明：汤逊湖流域近17年来城镇用地增加了77.68 km 2 ，道路网密度由0.67增加到4.11，扩张强度指数与城镇扩张动态度分别为1.90与15.73%，属于快速扩张型，通过计算得到各时间点的城镇用地景观格局指数，结合城镇扩张指数、城镇扩张动态度以及道路网密度，分析得出2002~2015年汤逊湖流域城镇属于成长阶段，2015~2019年景观格局指数变化幅度较小，城镇逐渐走向成熟阶段。 关键词 :汤逊湖流域，城镇用地扩张，驱动因素，扩张特征 Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 改革开放40年来，中国的经济实现飞速的增长，随着工业化进程不断推进，经济和产业的集聚，我国的城镇化水平不断提高，人口持续性往城市地区集聚，目前我国已成为全球城镇化的主动力，处于城市快速发展阶段。作为人类集中居住和生产的载体，城镇随经济、社会的发展，受到包括人口集聚、经济、交通发展等各种要素的影响 [ 1 ]，而城镇数量增加，城镇规模逐渐扩大，城镇用地的空间扩展日益成为现在乃至将来土地利用变化的主要特征 [ 2 ]，因此，定量化度量城镇扩张动态变化对于了解预测城镇发展是有必要的。 目前国内外对于城镇用地扩张动态分析的已经有了大量的相关研究，早期国外许多学者利用TM、SPOT等遥感数据，结合GIS技术，对城镇扩张进行了研究 [ 3 ] [ 4 ]，国内利用RS和GIS进行城镇扩展研究相对较晚，但研究进展很快 [ 5 ]，目前研究成果主要集中于城镇空间结构变化驱动力研究、城镇空间扩展规律及时空机制的研究、城镇空间扩展预测研究等 [ 6 ] [ 7 ]，综合城镇空间扩展的国内外研究现状发现，研究尺度从单个城市(主要为省会城市)扩展到区域城市群，以宏观层面对大城市、城市群的扩展规律、特征、驱动力、时空机制等进行了研究，而对于微观尺度的城镇扩张研究仍存在很多不足。 综上所述，本文以武汉市汤逊湖流域为研究区，利用优于空间分辨率为1 m的遥感影像提取研究区2002、2006、2010、2015、2019年5个年份的城镇用地信息，采用扩张强度指数、扩张动态度、景观特征指数、路网密度等对城镇用扩张进行动态分析，并综合经济、人口等数据探索城镇用地扩张的驱动因子。
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user: 2. 研究区域概况与遥感数据源 汤逊湖流域位于武汉市东南部，跨江夏区、洪山区、东湖高新区，地理坐标介于114˚13'0.386''E~114˚27'40.977''E、30˚19'13.838''N~30˚29'51.839''N之间，总面积240平方公里，地理位置见图1。汤逊湖周边地貌属于丘陵地段，经江汉平原向大别山低山丘陵过度地带，岗垄环抱，北部多山。地形属于残丘性河湖冲积平原，地势平坦低洼，气候属热带季风气候，常年雨量充沛，雨热同季，降水多集中在6~8月。 研究中使用的数据源为空间分辨率优于1 m的遥感影像数据，包括QuickBird、WordView-3以及GF2数据，为了更清晰地表征城镇建设用地，影像尽量选择云量较少、质量较高的数据，若出现影像缺失或云量较高的情况，则选择前后两年内同区域的高质量影像，数据源情况如表1。影像的预处理过程主要包括：大气校正、几何校正、图像配准、影像融合、镶嵌处理以及图像裁切等，预处理过程决定了遥感影像产品的质量以及解译的精度。 图1. 武汉市汤逊湖流域 Table 1 Satellite image dat 年份 数据源 景数 分辨率(米) 含云量 影像质量 2002 QuickBird 3 0.61 <1% 好 2006 QuickBird 4 0.61 <1% 好 2010 QuickBird/WordView-3 3 0.61 无云 好 2015 GF2 2 0.8 <2% 好 2019 GF2 2 0.8 <3% 较好 表1. 卫星影像数据详情表
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user: 3. 遥感影像信息提取 遥感图像的解译分类主要是根据图像像元所反映地物的光谱特征和空间特征进行分析，将影像中的每一个像元按照一定的算法或特定的规则划分为不同的类别，从而实现遥感图像的分类 [ 8 ]。目前比较常用的遥感影像信息提取方法包括传统的目视解译、监督分类与非监督分类以及新型的人工神经网络、面向对象分类与遥感专家解译系统等。由于研究区范围较小，采用的影像分辨率较高，为提高影像信息提取精度，采用的是人机交互解译的方法。遥感影像信息提取流程如图2，对研究区五个时相的城镇用地解译分类结果进行处理，使用ArcGIS软件出图后的结果如图3。 图2. 遥感影像信息提取流程图 图3. 汤逊湖流域城镇用地图
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user: 5. 研究区域城镇用地扩张因素分析 城镇扩张的本质是为了满足人类发展的需求，不断进行土地资源类型和数量上的调整过程 [ 18 ]，城镇扩张的同时能够促进经济发展以及农业人口向非农业人口的转化以及人口的增长，进而促使城市化进程。影响城镇扩张驱动机制的形成因素有多种，包括自然地理环境、人口、经济以及交通等。 决定城镇扩张的因子主要是经济、人口等。随着社会主义市场经济体系的建立，全国经济表现出向上的趋势，城市化进程不断加快。从21世纪起，武汉市产业结构不断优化，改革力度增强，经济实现了快速发展。武汉市地区生产总值从2002年的1492.72亿元上升到2019年的16，223.21亿元，比2002年增加了11倍，如图5所示。 图5. 2002~2019年汤逊湖流域城镇用地面积与武汉市生产总值图 从图可以看出，武汉市GDP增长与汤逊湖流域城镇用地扩张呈正相关，伴随着经济的发展，第二、三产业占比增加，大量的工矿企业在汤逊湖流域集聚，产业集聚促使城镇用地扩张。经济增长的同时人口不断增加，而人口增长对土地的需求是土地的本质需求，城镇用地是人类生活、工作、学习所依赖的场所，从图6可以看出自2002年起武汉市人口数量呈连续不断增长的趋势，常住人口数量从2002年的823.70万人增长至2019年的1108.10万人。 图6. 2002~2019年武汉市常住人口数量图 人类的生存活动需要占据一定的空间，人口的增长与城镇用地的变化存在一定的显著关系，随着城市化进程的加快，农业人口向非农业人口转化的速度加快，从而促使房地产业的快速发展，进一步加快城镇用地面积的扩张。
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user: 6. 结论与展望 本文以2002、2006、2010、2015、2019年五个时相的遥感影像为基础，结合遥感与地理信息技术，通过对遥感影像数据的处理以及城镇用地的信息提取，研究了汤逊湖流域近17年来城镇用地扩张的动态性。研究表明，RS与GIS技术是研究城镇用地动态变化的有效手段；2002~2019年，汤逊湖流域城镇用地增加了77.68 km 2 ，道路网密度由0.67增加到4.11，扩张强度指数与城镇扩张动态度分别为1.90与15.73%，属于快速扩张型，并计算得到各时间点的城镇用地景观格局指数，结合城镇扩张指数、城镇扩张动态度以及道路网密度，分析得出2002~2015年汤逊湖流域城镇用地快速扩张，城镇用地紧凑度增加，城镇属于成长阶段，2015~2019年景观格局指数变化幅度较小，城镇用地逐渐趋向完整、集聚的趋势，空间格局也越来越紧凑，城镇逐渐走向成熟阶段；对汤逊湖流域城镇用地扩张的驱动因素进行综合分析，2019年武汉市的生产总值是2002年11倍，常住人口数量增加至1108.1万人，经济的发展与人口增长促进了城镇用地扩张。 本文虽然从多个角度分析了汤逊湖城镇用地扩张动态性，但是本文对于景观格局指数的研究仅限于城镇用地单一单元，并没有分析汤逊湖流域的总体景观格局以及景观格局演变，总体景观格局以及景观格局的演变分析有利于研究汤逊湖流域生态环境变化。由于缺乏汤逊湖流域的人口、经济、产业变化数据，只能选取整个武汉市的经济、人口数据研究城镇用地扩张的驱动因素，在一定程度上，仍存在局限性。后期将结合景观格局演变、景观扩张指数以及多尺度的梯度分析城镇用地扩张特征的时空差异性。
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user: 摘要 针对评价信息为影像模糊数的冷链物流服务供应商选择问题，本文基于证据理论提出了影像模糊多属性群决策方法。首先，将决策者给出的影像模糊评价信息转化为证据信息，并根据证据冲突程度的不同选择相应的证据融合规则，对冷链物流服务供应商评价信息进行融合，求得群体影像模糊决策矩阵。然后，将传统灰色关联分析法拓展至影像模糊环境下，以实现所有备选冷链物流服务供应商的排序及择优。最后，通过算例分析说明所提出方法的可行性。
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user: 1. 引言 随着人们生活水平的不断提高，对消费品的品质要求越来越高，消费升级是冷链物流产业发展的机遇。冷链物流作为保障产品质量安全的重要手段，其发展更是受到政府的重视。《关于加快发展冷链物流保障食品安全促进消费升级的实施意见》的提出加快了完善冷链物流设施设备、鼓励冷链物流企业创新发展、提升冷链物流信息化水平等一系列具体要求，形成了全程温控等冷链物流服务体系，解决了冷链“断链”问题。作为冷链物流管理的重要内容之一，供应商选择决策的质量不仅影响制造商的业绩，还决定整个供应链的运作效率。国内外学者对冷链物流服务供应商选择的研究主要集中在供应商选择指标体系和供应商选择方法两个方面 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。但现有关于指标体系的研究更多侧重价格、数量、质量等静态指标，没有完全明确指出指标衡量的标准而难以应用到实际，且选择方法的研究缺乏针对性，过多使用定性评价方法，使评价掺杂了许多主观因素，结果不够准确。因此，如何快速有效地从众多备选供应商中选择到适合企业所需的供应商是冷链物流管理亟待解决的问题。 冷链物流服务供应商选择是一个典型的多属性群决策问题，其根据决策群体的知识、经验对备选供应商在每个指标上的表现进行评估和判断，并通过对单一个体的偏好进行汇总，集成群体判断，进而对所有备选供应商进行排序和择优。多属性群决策过程大致可分为以下四个阶段：评价信息的收集(确定决策者集、备选方案集、属性集、评价信息集)、评价信息的加工(对评价信息进行标准化、一致化、无量纲处理；确定属性权重和决策者权重)、评价信息的集结(选择集结方法)、备选方案的排序(选择决策方法)。基于此，国内外学者关于多属性群决策的研究主要聚焦于权重信息确定 [ 5 ] [ 6 ]、评价信息集结 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 和方案排序及择优 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 三个方面。 考虑到冷链物流服务供应商选择过程中信息的不确定性和模糊性，本文采用影像模糊数表示每个供应商在各评价指标上的评价值。针对评价信息为影像模糊数的冷链物流服务供应商选择问题，本文基于证据理论提出了影像模糊多属性群决策方法。首先，将决策者给出的影像模糊评价信息转化为证据信息，并根据证据冲突程度的不同选择相应的证据融合规则，对冷链物流服务供应商评价信息进行融合，求得群体影像模糊决策矩阵。然后，将传统灰色关联分析法拓展至影像模糊环境下，以实现所有备选冷链物流服务供应商的排序及择优。最后，通过算例分析说明所提出方法的可行性。
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user: 5. 结论 为了解决影像模糊环境下的冷链物流服务供应商选择问题，本文基于证据理论提出了影像模糊多属性群决策方法。该方法首先在将影像模糊评价信息转化为证据信息的基础上，根据证据冲突程度的不同选择相应的证据融合规则，对冷链物流服务供应商评价信息进行融合，求得群体影像模糊决策矩阵。然后，基于群体影像模糊决策矩阵，通过将传统灰色关联分析法拓展至影像模糊环境下，求得所有备选冷链物流服务供应商的排序及择优。通过算例说明所提出方法的可行性，为冷链物流服务供应商选择提供了一个新的思路。该方法也可推广到人员动态评价、服务质量评估及医疗诊断等领域，具有比较广阔的应用前景和实用价值。
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user: 摘要 近年来，随着远程电化教育的快速发展，在线自主学习的方式被更多人认可和采用。然而，在线学习效果却不尽如人意，引人担忧。本文从在线学习资源与学习者的匹配性、学习者感知的在线学习平台特性两个方面，分别讨论其对在线学习效果的影响以及学习资源是否收费的调节作用，其中在线学习资源匹配性包括需求匹配和能力匹配，感知学习平台特性包括感知平台生动性和感知平台易用性。实证研究证明，在线学习资源匹配性(需求匹配、能力匹配)、感知学习平台特性(感知平台生动性、感知平台易用性)都与在线学习效果呈正相关关系，而且在线学习资源是否收费正向调节在线学习资源匹配性、感知学习平台特性和在线学习效果之间的影响关系。
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user: 1. 引言 近年来随着信息技术尤其是互联网技术的快速发展，传统的课堂学习转移到线上进行，各种线上学习资源短时间内暴增，人们能够利用弹性时间进行自主充电学习，在线自主学习已成为社会潮流。然而，面对网络上五花八门的在线课程，如何根据个人需求和能力选择适合的课程，成为许多自主学习者的难题，这也导致在线学习效果难以有所保障。另外，一些在线学习平台存在操作复杂、使用卡顿等问题，造成学习者学习积极性下降，严重影响到学习效果。有研究发现在线学习虽然也具有一定有效性，但相比于传统课堂的面对面教学，在线学习的整体效果较低 [ 1 ]，学习者在线自主学习的开展存在着诸多困难。基于此，本研究探讨影响在线自主学习效果的不同方面因素，对改善在线自主学习效果有重要意义。 “自主学习”的说法最早是学者Holec H.提出的，他认为自主学习是把学习者放在中心位置，学生能够自己确定学习目标、做出具体学习安排，并把握整个学习进度的学习方式 [ 2 ]。基于此本研究认为在线自主学习是学习者借助现代化的网络手段对网络课程资源进行主动学习的行为方式。对于在线自主学习效果影响因素的问题，学者们从不同角度进行了探索：从学习者角度来说，学生的自主学习能力 [ 3 ]、学习效能 [ 4 ]、互联网自我效能感 [ 5 ]、学生情绪 [ 6 ] 等对学习效果有重要影响。从课程内容角度来说，内容明确性、重点突出性、补充资料延展性 [ 7 ] 是影响学习满意度的重要因子。从平台技术设计来说，插图动态化、文本排版以及文体 [ 8 ]、动画速度 [ 9 ] 会影响学习效果。通过文献的梳理，本研究发现以往的研究将学习者因素和课程内容因素、平台设计因素割裂开去探讨其对学习效果的影响，但学习效果是多方因素共同作用的结果，理应将学习者因素和其他因素结合起来考虑，为此本研究从在线学习资源与学习者的匹配度、学习平台特性感知等角度来解决该问题，并引入学习资源是否收费作为调节变量，探讨该影响路径的边界条件，本研究结果对提高在线学习效果有理论和现实指导价值。
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user: 2. 研究假设 2.1. 在线学习资源匹配性和学习效果 在线课程资源是保证学习效果的重要因素，而学习者是学习活动的主体，二者的匹配性是影响在线学习效果的更为合理的因素，而目前的研究较为侧重学习者方面的研究，且多是将学习者和在线学习资源分裂开去研究学习者因素对在线学习效果的影响。本研究从匹配角度出发，将学习者因素与在线学习资源因素联系起来，该匹配关系是指学习者感知的其与在线学习资源在需求和能力等方面的适配契合程度，强调学习者的主观感知与体验。当匹配性较高时，在线学习资源的内容更加迎合学习者的需求，且在线学习资源的难度更加适合学习者的能力，学习者能更大程度上对其进行理解和领悟，学习效果由此趋于提高。所以我们提出以下假设： H1：在线学习资源与学习者的匹配性正向影响在线学习效果。 需求匹配是在学习者产生学习需求后，能够从在线学习平台上寻找到满足此类需求的信息，并通过一定的途径接收到这种学习信息的过程。傅蕾提出在职青年的在线学习需求主要包括五个方面：探索未知领域、提高职业晋升与发展的可能性、提高社会或社区参与的能力、学会与人和社会相处之道、以及充实空闲时间等 [ 10 ]。总体来说，学习者的在线学习需求包括两大类：一是由外界因素刺激下的需求，主要表现为从工作、学习和生活中产生的提升技能素质的需求；二是内在精神追求，主要表现为对某一领域的兴趣。社会竞争越来越普遍，拥有多种技能傍身、综合素质高的人具有更强的竞争力，人们普遍有着提升技能的需求。目前线上学习的内容涉及广泛，形式多样，为满足人们不同类型的学习需求提供了支撑。在线学习资源与学习者需求的匹配与契合是学习活动开始的前提，也是学习活动能够持续进行的关键。当需求匹配较高时，学习者对在线学习资源的心理期望和基本要求得到满足，学习者对预期学习效果产生正面感知，进而增加学习投入，使得学习效果有了提升。由此，我们提出以下假设： H1a：在线学习资源与学习者的需求匹配正向影响在线学习效果。 在线学习环境下，学习者拥有更大的学习自由选择权，学习效果更多依赖于自身的学习能力。目前国内外已有众多学者研究学习者学习能力与学习效果之间的关系，且较多是针对某一特定的学习能力。已有研究发现学生的学习成绩与其自主学习能力有明显正向关系 [ 11 ] [ 12 ]。学习能力是一个发展中的概念，国内外学者纷纷尝试从心理学、教育学等角度对其进行解读。从心理学角度，W. C. Kirby [ 13 ] 认为学习能力的构成要素包括动力、态度、能力、效率、求真、创造力；从教育学角度，浙江大学认为学习能力的考察应当从知识(knowledge)、能力(ability)、素质(quality)三个方面展开，即“KAQ”理念。本研究采用浙江大学教育学的学习能力概念，将能力匹配定义为学习者在知识基础、方法技巧和态度素质与在线学习资源的适配程度。跟以往的研究不同，本文是将以学习者主观判断为依据，将学习者感知的自身学习能力与学习资源的适合匹配程度作为解释变量。学习能力与在线学习资源匹配程度高的学习者有足够的学习方法和技巧、良好的知识基础和学习习惯，对学习资源内容进行理解、掌握和运用，并维持学习活动高效持续进行，学习效果更有保障。由此，本研究提出如下假设： H1b：在线学习资源与学习者的能力匹配正向影响在线学习效果。 2.2. 感知学习平台特性与学习效果 目前关于平台特性的研究主要集中于平台的设计和表达对用户行为和态度的影响方面。Eom研究发现，学习者对学习平台的体验影响其学习效果 [ 14 ]。本研究提出如下假设： H2：感知学习平台特性正向影响在线学习效果。 关于平台特性的划分，Cober将其分为美观性和易用性 [ 15 ]，张刚要将其表示为感知易用性和设计吸引力 [ 16 ]。本文基于前人的研究，同时结合在线学习平台特性的匹配性，将感知学习平台特性分为感知生动性和感知易用性。在参考Steuer [ 17 ] 对生动性定义的基础上，本研究认为感知平台生动性是指特定学习者对学习平台在设计风格、表现形式等方面生动程度的主观评价，主要表现为审美契合、呈现方式(声色、图片、音效)契合。在参考Davis [ 18 ] 的基础上，本研究将感知平台易用性界定为特定学习者对学习平台内容获取、程序使用等方面容易程度的主观感知，主要表现为感知目标内容吻合性、感知程序清晰度和感知操作流畅度。根据技术接受模型(TAM)感知平台特性会影响平台用户态度，进而影响用户行为 [ 18 ]。学习者感知到平台设计美观，呈现方式契合，容易产生轻松感和愉悦感。这种正面的情绪有利于增强学习者的学习意愿，进而对学习效果产生影响。另一方面，学习者感知到学习内容吻合、程序清晰、操作流畅，会提高对平台质量和专业能力的评价，使学习者产生信任感，端正学习态度，促进学习效果提升。由此，我们提出如下假设： H2a：感知平台生动性正向影响在线学习效果。 H2b：感知平台易用性正向影响在线学习效果。 2.3. 在线学习资源是否收费的调节作用 根据S-O-R理论，外界刺激对个体内在状态存在影响，个体内在状态会直接导致个体采取何种反应行为，即是选择趋向反应还是规避反应。在线学习情境下，当学习资源收费时，学习者选择课程更多的关注学习内容，学习过程中学习资源的价格就会形成一种外部刺激，促使学习者感知到学习的动力和压力。为避免金钱和课程资源浪费，学习者的学习积极性和主动性自然会被唤醒，进而采取趋近的反应，摆正学习态度，坚持学习行为，以获得高质量的学习效果。当学习资源免费时，学习者选择课程会更多的关注平台特性，平台感知体验会在很大程度上影响学习者的态度和情绪，平台体验通过影响学习者的态度和情感进而影响学习效果。由此，提出如下假设： H3：学习资源是否收费调节在线学习资源匹配性、感知学习平台特性对在线学习效果的影响。 H3a：当在线学习资源收费时，在线学习资源匹配性对在线学习效果影响增大。 H3b：当在线课程资源免费时，感知学习平台特性对在线学习效果影响增大。 综合上述假设，本研究的理论模型如图1所示。 图1. 概念框架
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user: 3. 研究设计 3.1. 研究方法 本研究采用问卷调查法，调查对象是有过在线学习经历的人。本次调查发放并收回问卷283份，剔除无效问卷(如作答不完整、明显错误等) 21份后，最终得到有效问卷262份，有效率为92.6%。其中男性占50.0%，女性占50.0%；18岁以下占10.9%，18~25岁占36.1%，25~30岁28.9%，31~35岁占13.9%，35岁以上占8.6%；大专及以下学历占14.3%，本科学历占35.0%，硕士学历占36.5%，博士学历占12.8%；在职人员占比50.8%，在校人员占比47.7%。从总体上看，样本人群分布比较均匀。 本研究在参考国内外相关成熟量表基础上，结合在线学习的实际情况以及研究主题进行部分量表的筛选和修订，变量的信效度良好，具体如表1所示。此外，在线学习是否收费变量通过询问“在线学习是否进行了付费”进行直接测量。 Table 1 The result of reliability testing and validity testin 变量 来源 题项数 Cronbach’s a CR AVE 需求匹配 傅蕾(2018) 6 0.830 0.869 0.526 能力匹配 林国耀(2009) 4 0.703 0.812 0.522 感知平台生动性 Mathwick、Malhotra & Rigdon (2000) 7 0.878 0.902 0.570 感知平台易用性 Davis F. D. (1989) 6 0.851 0.883 0.558 在线学习效果 Kirkpatrick (1959)；叶利(2018) 5 0.808 0.836 0.506 表1. 信效度检验结果 3.2. 数据分析与统计结果 描述统计与相关分析：本文使用SPSS 22.0对问卷结果进行变量相关性分析，结果如表2所示，结果与本研究的基本假设一致，为验证研究假设提供了支持。 Table 2 Descriptive statistics and correlation analysi 变量 M SD 1 2 3 4 5 6 7 8 需求匹配 5.275 1.037 1 能力匹配 5.282 0.938 −0.026 1 感知平台生动性 4.944 1.232 −0.005 0.106 1 感知平台易用性 5.102 1.147 0.168** −0.057 −0.012 1 在线学习资源匹配性 5.278 0.718 0.853** 0.500** 0.051 0.116 1 感知学习平台特性 5.017 0.844 0.102 0.048 0.779** 0.618** 0.113 1 在线学习资源收费 0.470 0.500 −0.077 0.045 −0.160** 0.048 −0.043 −0.095 1 学习效果 5.202 0.964 0.343** 0.188** 0.254** 0.320** 0.395** 0.400** −0.172** 1 表2. 描述统计和相关分析 **在0.01级别(双尾)，相关性显著。 主效应检验：本研究采用SPSS 22.0软件回归分析检验主效应和模型拟合优度，结果如表3。模型1只引入控制变量，其P值均大于0.05，因此性别、年龄、学习时间、学历水平、就业情况等控制变量对因变量在线学习效果的影响均不显著。模型2可以看出需求匹配(β = 0.302)、能力匹配(β = 0.184)、感知平台生动性(β = 0.239)、感知平台易用性(β = 0.282)对在线学习效果影响显著，P值均小于0.05，假设H1a、H1b、H2a、H2b得到验证。模型3说明在线学习资源匹配性(β = 0.354)、感知学习平台特性(β = 0.360)对在线学习效果影响显著，P值均小于0.05，假设H1、H2得到验证。模型4在模型3的基础上加入调节变量(β = 0.130)，调节变量的P值小于0.05，调节变量对因变量在线学习效果影响显著。 Table 3 Main effect test result 变量 模型1 模型2 模型3 模型4 在线学习效果 在线学习效果 在线学习效果 在线学习效果 β系数 P值 β系数 P值 β系数 P值 β系数 P值 性别 0.095 0.129 0.094 0.077 0.095 0.076 0.094 0.075 年龄 −0.034 0.585 −0.027 0.612 −0.028 0.601 −0.043 0.423 学习时间 −0.003 0.958 0.031 0.567 0.031 0.560 0.030 0.571 学历水平 0.049 0.437 0.029 0.587 0.028 0.596 0.039 0.466 就业情况 0.000 0.995 −0.011 0.840 −0.009 0.870 −0.007 0.901 需求匹配 0.302 0.000 能力匹配 0.184 0.001 感知平台生动性 0.239 0.000 感知平台易用性 0.282 0.000 在线学习资源匹配性 0.354 0.000 0.350 0.000 感知学习平台特性 0.360 0.000 0.347 0.000 学习资源是否收费 0.130 0.014 调整R2 −0.007 0.275 0.276 0.290 显著性 0.657 0.000 0.000 0.000 表3. 主效应检验结果 调节效应检验：为检验H3、H3a、H3b提出的学习资源是否收费对在线学习资源匹配性、感知学习平台特性与在线学习效果之间关系的调节作用，本研究将在线学习资源是否收费设置为哑变量(0：免费；1：收费)，并进行交互效应检验，数据结果如表4所示。结果显示，在线学习资源匹配性与学习资源是否收费的交互项对在线学习效果的影响显著(p = 0.019)，标准化系数为0.626，大于0，说明当学习资源收费时，在线学习资源匹配性对学习效果的影响增强；感知学习平台特性与学习资源是否收费的交互项对在线学习效果的影响也显著(p = 0.005)，标准化系数为−0.742，小于0，说明当学习资源免费时，感知学习平台特性对学习效果的影响增强。由此H3、H3a、H3b得到证明。
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user: 4. 研究结论、管理意义与未来研究展望 4.1. 研究结论 本研究以在线学习资源是否收费为调节变量，探讨和验证了在线学习资源匹配性、感知学习平台特性与学习效果之间的关系，得出以下结论：第一，在线学习资源匹配性正向影响在线学习效果。在线学习内容与学习者的需求和能力匹配性正向影响学习者对学习内容的理解和掌握。第二，感知学习平台特性正向影响在线学习效果，即感知学习平台生动性、感知学习平台易用性正向影响在线学习效果。第三，学习资源是否收费调节在线学习资源匹配性、感知学习平台特性对学习效果的影响。本研究发现，收费条件下在线学习资源匹配性对学习效果影响增强，免费条件下感知学习平台特性对学习效果影响增强。 Table 4 Moderating effect test result 变量 未标准化系数 标准化系数 t P值 B 标准误差 Beta 性别 0.088 0.102 0.046 0.865 0.388 年龄 −0.042 0.046 −0.048 −0.915 0.361 学习时间 0.052 0.105 0.026 0.495 0.621 学历水平 0.033 0.057 0.031 0.588 0.557 就业情况 0.000 0.101 0.000 −0.004 0.997 在线学习资源匹配性 0.335 0.091 0.249 3.662 0.000 感知学习平台特性 0.557 0.083 0.487 6.711 0.000 在线学习资源匹配性 * 是否收费 0.226 0.096 0.626 2.357 0.019 感知学习平台特性 * 是否收费 −0.281 0.100 −0.742 −2.810 0.005 表4. 调节效应检验结果 4.2. 研究启示 首先，建立有层次且合理的在线课程体系。为满足不同学习者的不同学习需要，在线教育提供者应该建立有层次且合理的在线课程体系。根据市场调研分析，明确课程内容的目标消费群体，并对目标群体进行合理分类，了解不同群体的学习需求，适应不同学习者的不同学习能力，例如兴趣班和专业版的区分，初级班、中级班和高级班的区分。总之，在线教育平台应更加注重课程的区分度，或者聚焦更细小的领域做强做大，以最大程度提高课程内容与学习者需求的匹配程度。 其次，建设高质量的在线学习平台。在线学习平台感知体验对学习者的态度和行为会产生直接影响。在线教育平台应该在平台建设方面给予足够重视，针对目标客户的主要审美特点和使用习惯，最大程度保证平台界面设计风格、呈现方式和操作流程等方面迎合学习者喜好。此外，要重视平台的运营和维护，及时且有效地解决学习者使用过程中的问题与障碍，保证学习平台能够维持操作流畅，改进学习者的平台使用体验。 最后，设立一定在线学习参与门槛。如今，网络的便捷性促使各种在线学习资源涌现，这些课程资源引起了大量关注，比如哈佛公开课，MOOC等，但是真正利用率很低，学习效果不高，很大原因是免费课程使学习者放弃学习所产生的机会成本看起来极低，学习者难以抱有持续的投入热情。为此在线课程应该设立一定在线课程参与门槛，进行合理的收费，增加学习者参与课程的机会成本，给学习者制造一定的约束和心理压力，促使在线课程能够得到足够且持续的重视。 4.3. 未来研究展望 本研究也存在着一些局限性，可以在未来进行进一步的分析与验证。比如本研究的调节变量选用的是学习资源是否收费，但是本文并没有说明和解释收费的高低是如何影响学习效果的。换言之，收费高会增加学习者选择放弃学习的机会成本，这引起学习者的足够重视，促使其将学习活动持续进行，但是若是收费较低，学习者放弃学习损失较小，在线学习效果是否会降低？另外，本文采用的样本量较小，未来研究可以使用更大的样本量进行探讨验证。
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user: 摘要 在当前乡村振兴背景下，深入分析农村宅基地闲置及盘活机制，科学盘活闲置宅基地，对释放宅基地资产价值，促进城乡融合发展具有重要意义。本文从农村宅基地为何闲置、为何盘活和如何盘活3个方面构建农村闲置宅基地盘活机制理论逻辑框架，以山东省肥城市五埠村为例，实证乡村振兴中通过农村闲置宅基地和农房盘活利用、乡村产业发展，实现了村庄环境升级、集体农户增收和城乡融合发展，取得了良好的社会效益和经济效益。
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user: 1. 引言 随着我国城镇化发展，大量农村人口进城务工、定居 [ 1 ]，农民对土地的依赖性持续降低，宅基地的居住保障功能不断削弱 [ 2 ]，宅基地闲置成为农村地区的普遍现象。农村宅基地闲置不仅带来土地资源浪费、村庄环境破败、基础设施配套不齐全等负效应 [ 3 ]，同时也是对农民和村集体财产权益的漠视 [ 4 ]。党的十九大提出实施乡村振兴战略以来，逐步提出完善农民闲置宅基地和闲置农房政策，探索宅基地“三权分置”，适度放活宅基地和农房使用权，吸引多元主体参与乡村振兴，促进城乡融合发展。因此，在当前大力实施乡村振兴战略背景下，深入分析农村宅基地闲置及盘活机制，科学盘活利用闲置宅基地，释放宅基地和农房资产价值，成为亟待研究的重要课题。 近年来农村闲置宅基地盘活利用引起了社会各界的广泛讨论。有学者结合典型试点地区改革对闲置宅基地盘活的实践样态进行案例研究，张靖等在研究天津市蓟州区农村空闲宅基地盘活实践基础上，分析宅基地盘活配套措施 [ 5 ]；卢江海等通过对义乌市宅基地盘活实践进行分析，提出宅地基盘活应坚持市场配置、各级政府明晰定位、谨慎推广等原则 [ 6 ]。随着各地实践改革的推进，有学者进一步分析闲置宅基地盘活的经济效果，贺立龙等基于都江堰市灾毁农房重建改革，分析宅基地盘活的减贫兴农效应 [ 7 ]。也有学者分析了闲置宅基地盘活过程中存在的风险。吴明发等构建广东省翁源县宅基地流转风险评估体系，得出当前农村宅基地流转处于“中警”级别，应从微观角度进行风险预防 [ 8 ]；胡大伟等分析杭州市宅基地盘活实践存在风险问题，从政府资源配置机制角度提出建议 [ 9 ]；刘双良等通过揭示现行宅基地盘活过程中存在的风险，提出建立多元主体联动的风险防范机制 [ 10 ]。还有部分学者基于不同改革背景对宅基地盘活利用模式进行研究，祁黄雄以“新农村建设”为背景，对浙江省宅基地制度改革模式进行分析 [ 11 ]；纪晓岚以宅基地“三权分置”改革为背景，提出“睦邻四堂间”宅基地盘活模式 [ 12 ]。综上，宅基地盘活研究取得了较丰富成果，但目前该研究领域的理论基础与改革机制尚不完善，特别是在实施乡村振兴战略的驱动背景下，围绕农村宅基地为何闲置、闲置宅基地为何盘活、怎么盘活等方面的理论研究成果还较少，此外，现有研究中结合村庄资源禀赋、发展现状等因素分类推进改革的案例研究较少，尤其是结合不同类型村庄发展特点，对实践中的典型模式与是实践路径进行系统梳理的研究成果较少。 基于此，本文在乡村振兴战略背景下，拟从农村宅基地为何闲置、为何盘活和如何盘活3个方面构建农村闲置宅基地盘活机制逻辑框架，以山东省肥城市五埠村为例，实证农村闲置宅基地和农房盘活利用效益，丰富闲置宅基地盘活研究，以期为实现乡村振兴中的农民富、农业强、农村美提供借鉴。
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user: 3. 五埠村闲置宅基地盘活利用实证 3.1. 五埠村概况 五埠村位于肥城市孙伯镇西北约8公里处，村北、东、南三面环山，全村总面积6807亩。五埠村过去为传统农业村，种植结构单一，以粮食作物为主。全村271户，800余人，常住500余人。 村庄始建于洪武14年，已有600多年历史，分老村和新村2个区。老村400多处房子中一半是石头老房子，具有深巷、大院、高屋等具有北方特色的建筑风格。村落为“伙大门”形式，即大门为共同拥有，向北路东、路西各有人家，一个“伙大门”里面共住着十几户，同为一姓。村内流传众多传说，如一路分两州、思源井、舍姑岭、藏姑洞等。老村落还是抗日战争后方医院之一，现有藏兵洞、地堡、医院等遗址。2018年被列入中国传统村落名录。近年来，五埠村依托传统民居、红色基地进行旅游开发，2020年入选全国乡村旅游重点村名单。 2016年，五埠村宅基地共421处，总面积152亩，处均241平方米，远超山东省山区村133平方米/处的标准。一户多宅现象普遍，90户为一户两宅，30户为一户三宅，一户多宅率达44.28% (以公安部门户籍计)。宅基地闲置176处，闲置率达41.81%。2016年以来，五埠村依托民俗村旅游开发，有效盘活闲置宅基地94处，盘活率达53.41%。 3.2. 五埠村闲置宅基地盘活实践 针对村内大量闲置宅基地和农房，五埠村将宅基地制度改革和乡村产业振兴结合，依托传统古村落、红色基地特色旅游资源，与旅游公司合作，腾退宅基地、租赁农房，发展乡村民宿、农家乐等一二三融合产业，盘活利用闲置宅基地和农房，形成“公司 + 集体 + 农户”宅基地盘活模式。 宅基地有偿退出。五埠村老村落民房较小，街巷狭窄，基础设施不完善，已不适于居住。2018年肥城市将其列为棚户区改造项目，在孙伯镇驻地建设安置区。鼓励村民自愿退出宅基地，对腾退房屋货币补偿，收回宅基地使用权，保留宅基地资格权。退出宅基地和房屋的农户以成本价购买孙伯镇驻地的安置房，实现以宅换房，保障居住权。有84户村民自愿有偿退出宅基地、入住安置社区。 宅基地和农房出租。五埠村与旅游公司合作开发五埠岭伙大门景区。村集体将老村收回的66户空闲宅基地、房屋和村民未退出的房屋以每间每年200元的租金流转给旅游公司。旅游公司按照村庄旅游产业规划，坚持“保护为主、修旧如旧、完善设施”原则，开发乡村民宿、文化创意、养生度假等产品，收益由公司、集体分成，集体再与农民分成。 农村院落开办农家乐。旅游公司开办酒店同时，联合农户利用自家院落开办农家乐，向农家乐推荐游客就餐，收益与农户分成。农家乐以农户自有宅基地及院落为载体，以农民为就业主体，以农户家庭为单位。目前，五埠村就地建设农家乐16家，每家接待能力3桌，拓展了农民就业渠道，增加了农民收入。 3.3. 五埠村闲置宅基地盘活效益 3.3.1. 居住环境升级 五埠村借助乡村产业发展盘活闲置宅基地和农房实际上是村庄规划和建设的过程。旅游公司利用闲置宅基地打造旅游新业态，投资开展基础设施与公共服务场所建设、生态环境修复，植入现代城乡文化，农民居住环境得到了改善，包括新社区地理区位和居住环境的优化、旧村房屋质量的提升、村庄生态环境改善，村容村貌得到极大改善，在居住维度上实现“居住环境有改善”。 3.3.2. 集体农户增收 五埠村通过旧村宅基地和农房盘活以及生态观光、民宿服务、产品销售发展，支持了农民就业创业，拓宽了集体和农民增收渠道。五埠岭伙大门景区得到了泰安市及周边地区的广泛认可，前来参观的群众络绎不绝，推动了农家乐、采摘园等的发展，提高了村民的收入水平；五埠村旅游服务每年收入约200万元，其中村集体可分成30%，村集体又将80%分与农民。空闲宅基地盘活和景区旅游促进了村庄经济发展，在生计维度上推动“农民可支配收入提升、乡村产业振兴”。 3.3.3. 城乡融合发展 宅基地使用权在城乡主体及农商用途之间的流转，开辟了城乡融合的要素流通渠道。五埠村引入社会主体参与农户闲置宅基地的盘活利用，助推了宅基地使用权“由乡入城”，支撑农村新产业新业态的发展，吸引工商资本、人才、科技、文化等城镇要素“由城入乡”，助力乡村产业振兴。同时村庄创业环境的优化，激励了进城务工人员回村创业，村庄活气和活力增加，推动了乡村振兴所需的人才、管理及信息要素的“逆城镇化”回流。
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user: 4. 结语 本文在当前乡村振兴背景下，从农村宅基地为何闲置和闲置宅基地为何盘活两方面剖析闲置宅基地盘活的驱动机制，提出从宅基地自愿退出、有偿使用以及分类盘活角度构建农村闲置宅基地盘活机制。以山东省肥城市五埠村为例，实证乡村振兴中通过闲置宅基地和农房盘活利用、乡村产业发展，实现了村庄环境升级、集体农户增收和城乡融合发展。本文虽提出依托乡村振兴战略深入推进农村宅基地制度改革机制，但鉴于各地经济发展水平、宅基地管理现状、村庄自然禀赋及相关政策的差异性，应因地制宜稳妥改进。在当前乡村振兴背景下，无论是宅基地退出、有偿使用，还是闲置宅基地的流转盘活，都需要建立一整套系统、妥适的制度作保障，未来应加强闲置宅基地盘活利用的整体制度设计研究，从源头上为促进闲置宅基地盘活利用提供保障。
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user: 摘 要 如何科学高效地提取大尺度流域水文特征参数，为水资源管理提供基础分析数据，是当前生产需要中急需解决的问题。本文基于DEM、采用“IDDEA”算法实现了汉江流域水系河网的自动提取，采用二叉树二元编码进行河网编码，构建了汉江流域河网水系的空间概化模型，提取了汉江流域内任意涉水工程点的流域水文特征参数信息，为流域水资源管理和技术决策提供支撑。 关键词 :DEM，汉江流域，水系提取，河网编码，流域特征参数 Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 提取流域河网水系的传统方法主要是采用人工查找河流线进而得到流域的河网水系以及相关流域水文参数，不仅耗时，而且主观性较强。随着GIS技术在水文模拟领域的广泛应用，直接基于DEM提取河网水系已经成为当前获取流域水文特征信息的一种重要方法。目前，常采用“AGREE”算法进行DEM值预处理，通过实测水系信息量来修正原始DEM值，以此提高河网提取的精度。何江 [ 1 ] 在基于DEM与遥感的数字流域水系提取研究中，将从遥感信息提取DRLN修正原始DEM，以此提取秦淮河流域水系。林凯荣 [ 2 ] 等在汉江流域数字河网的构建中，利用遥感影像获得的自然流域水系矢量数据对DEM进行了处理。 本文基于GIS平台采用“IDDEA”算法叠加矢量化的主干河流水系修正DEM，依据河网密度与集水面积阈值来确定合理的集水阈值，进而实现基于DEM准确提取汉江流域水系河网。由于常规的二叉树编码存在迭代运算庞大、效率较低缺点，本文研究采用二叉树二元编码，实现汉江流域水系河网编码，构建汉江流域河网水系的空间概化模型，实现监测点–河段–子流域的拓扑关联，模型构建后可以提取流域内任意涉水工程点控制的流域水文参数信息，同时也可实现水文模型各计算要素的逻辑组织与管理，根据各要素的逻辑关系、连通性确定上下游关系进而快速的追溯源头。
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user: 2. 研究区概况及数据 2.1. 汉江流域概况 汉江发源于秦岭南麓，襄阳以上河流总体流向东，襄阳以下转向东南，于武汉市注入长江，干流全长1577 km，流域面积约15.9*10 4 km 2 [ 3 ]。流域地势西高东低，西部秦巴山地高程1000~3000 m，中部南襄盆地及周缘丘陵高程在100~300 m，东部江汉平原高程一般在23~40 m。西部最高为太白山主峰，海拔约为3767 m，东部河口高程约为18 m，干流总落差约为1964 m。山地约占55%，主要分布在西部，为中低山区；丘陵占21%，主要分布于南襄盆地和江汉平原周缘；平原区占23%，主要为南襄盆地、江汉平原及汉江河谷阶地；湖泊约占1%，主要分布于江汉平原。 2.2. SRTM DEM数据 研究区DEM数据来源于中科院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站公开发布的V4.1版SRTM DEM数据产品，该产品由美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合测量，数据分为30 m和90 m分辨率两类，由于仅有90 m分辨率的DEM对外实现共享公开。因此，本文采用空间分辨率为90 m的SRTM DEM，主干河流根据WGS84坐标的影像，进行矢量化获取，并转换为shp文件进行套合。
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user: 3. 基于DEM自动准确提取河网 3.1. DEM预处理 由于DEM在内插处理过程中存在一定的数据异常，使得DEM数据的表面存在一些真实的洼地和假洼地。由于洼地的存在，导致基于DEM提取的河网产生不合理的中断，无法得到洼地内合理的水流方向，从而降低了提取河网的精度。因此，在进行水流方向的计算之前，应对原始的DEM数据进行预处理，采用IDDEA (Inverse Distance Drainage Enforcement Algorithm) [ 4 ] 算法对原始DEM进行修正，迫使获取正确的水流方向。 采用实测水系资料辅助修正原始DEM高程值，基于DEM提取流域河网的方法提取虚拟河网水系，对没有实测水系作为辅助信息提取河网以及有实测水系作为辅助信息的两种情况下提取河网进行对比，如图1(a)、图1(b)所示，可以看出有实测水系作为辅助信息对原始DEM进行修正，采用“IDDEA”方法提取得流域河网在中下游平原区精度更高。 图1. 有无水系辅助修正DEM提取流域河网对比示意图 3.2. 集水阈值定量确定及河网生成 研究区域内汇流累积量栅格中各个栅格单元的汇流能力是根据通过流入该栅格单元的所有栅格汇流量的总和所确定。当栅格单元的汇流累积量大于某一给定阈值时，认为该栅格为河网单元，通过栅格二值化，由此得到地表水流路径构成的栅格网络，然后通过栅格数据转矢量数据的方法得到区域内的矢量河网。汇流累积量阈值的选取对基于栅格DEM提取流域的水文特征信息影响较大，因此，如何能够准确地设置合理的汇流累积量阈值值得广泛研究。本文比较分析21组不同阈值下提取的河网水系，通过研究区域的总体面积和河网的总长度计算不同汇流累积量阈值下的河网密度。统计不同集水面积阈值下的河网长度、河网密度，如图2所示。 图2. 集水面积阈值与河网密度关系曲线图 从图2中可以看出当集水面积阈值比较小时，河网密度很大，随着集水面积阈值变大，河网密度开始有一个降低趋势，使得河网密度变化变得平缓，当集水阈值为12 km 2 时，变化趋于稳定。可以初步判断，汉江流域采用集水阈值为12 km 2 提取流域特征较为合适。 图3. 基于DEM提取水系与影像对比图 根据“IDDEA”算法以及定量确定集水阈值的方法，本文提取的汉江流域水系与影像图进行对比，见图3，结果显示：汉江流域上游山区水系吻合度较高，下游平原地区有主干河流修正情况下，主干河流吻合一致。