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关键词： 新冠肺炎疫情   旅游企业   韧性   脆弱性   冲击  

摘要： 旅游业是环境依附型产业,在重大事件面前具有脆弱性与不稳定性。而韧性理论为旅游业提升抗脆弱性与稳定性和实现可持续发展提供新的分析角度。本文首先对韧性的概念和特征进行梳理;然后通过对天门山景区与TM旅行社进行企业韧性比较分析,得出主要影响因素;最后对旅游企业韧性建设提出对策建议,期望为旅游业的理论研究和实践发展提供新思路、新方法。

关键词： 复合干热   NDVI   脆弱性评估   Vine Copula   黄土高原  

摘要： 随着气候变化的加剧，高温干旱事件频发，对植被健康生长造成了严重影响。针对相关性方法难以准确刻画复合干热胁迫下植被脆弱性的问题，利用1982—2015年去趋势和标准化的归一化植被指数（detrended and standardized normalizeddifferencevegetationindex, SNDVI）、标准化降水蒸散发指数（standardizedprecipitationand evapotranspiration index,SPEI）和标准化气温指数（standardized temperature index,STI），构建基于Vine Copula的复合干热胁迫下植被脆弱性评估模型，量化黄土高原不同土地利用类型和气候区植被对高温干旱的响应关系。结果表明：1）黄土高原大部分区域SNDVI与SPEI呈正相关关系，与STI呈负相关关系，草地SNDVI与SPEI、STI的相关性最高，其次为耕地，林地最低；2）相对于单一干旱或高温事件，复合干热事件进一步加剧了植被脆弱性，复合干热胁迫下黄土高原6、7、8月植被损失概率分别为0.51、0.57和0.55，较高的区域集中在陕西北部、宁夏、甘肃东部和内蒙古等地区；3）黄土高原地区不同植被类型对复合干热的脆弱性各异，脆弱性从大到小依次为草地、耕地、灌木、林地。研究结果有助于深入了解植被对气候极端事件的响应，支持应对气候变化的陆地生态系统风险管理。

关键词： 海平面上升   沿海生境   脆弱性评估   SLAMM模型   景观生态格局   粤港澳大湾区  

摘要： 全球气候变暖所导致的海平面上升和快速城镇化将对沿海生境的分布和景观格局造成重大影响。评估海平面上升影响下的滨海湿地的脆弱性是对区域生态环境进行修复治理的重要依据。本文以粤港澳大湾区为例，基于SLAMM模型和Fragstas模型，针对六种海平面上升和土地利用耦合情景，对红树林、盐沼和潮滩三类海岸生境在2100年的面积变化、分布状况和脆弱程度进行了预测和分析。结果表明：1）随着海平面上升，红树林和潮滩生境遭受严重退化。其中，红树林高脆弱性区主要分布在西江口、珠江口和黄茅海东岸。潮滩高脆弱性区则平均分布在大湾区沿海地带。相比之下，盐沼生境受海平面上升的影响较小。2）与红树林和潮滩相比，土地利用模式对盐沼生境的影响最为显著。在保护已开发用地的情景下，珠江口西侧的盐沼面积大幅增加，脆弱性程度低。在保护所有旱地的情景下，盐沼生境面积虽然基本维持，但景观格局破坏严重，脆弱性程度高。本研究建议针对高脆弱区，动态调整土地利用策略，清理沿海湿地向内迁移的空间，增强沿海生境应对海平面上升的适应性。本研究可为沿海湿地的管理和保护提供科学支持。

关键词： 富营养化   蓝藻水华   水华预警   数值模型   数据驱动模型  

摘要： 水体富营养化问题日益严峻，这种现象导致了浮游植物的异常增长，释放有害的藻毒素，造成了水体的污染，并对动植物乃至人类造成了危害。与之相关的是，水体通常流动缓慢，连通性差，水流停滞时间较长，使得这些水体更容易受到富营养化的影响，也使水华风险升高。本文针对水华的产生机理，深入探讨了水动力因素、水环境因素和气象因素。水动力因素包括水体的流速、流量和水体扰动等情况，它们共同决定了藻类的积聚程度；水环境因素包括水温、溶解氧、营养盐浓度以及酸碱度等，它们将直接影响浮游藻类的生长；气象因素如气温、风力等会改变水体的温度，从而对水华的形成和发展产生影响。并依据江河湖库水体的特点，探讨了数值模型和数据驱动模型在水华预测中的应用，数值模型在水华预测中的应用是通过模拟水体中的环境因素，来预测水华的发生和发展趋势；数据驱动模型以数据挖掘算法和统计技术为基础，利用机器学习方法，通过分析和识别监测数据、图片与水华的对应关系，进行迭代学习，创建其与水华爆发的预测联系。它们为探究水体状况、预测水华事件提供了有效工具，二者相耦合的方法对水华的精准预测有着重要意义，也是未来研究的发展趋势，有助于水资源管理者更好地控制和减少水华的发生，提高预测精度和水质管理的效率。

关键词： 能级参数   数值算法   NaCl:Cu   光释光特性  

摘要： 目前对NaCl:Cu OSL特性的实验研究在高剂量、长时间尺度和细微过程观察等条件下存在局限性。为准确预测其温度依赖性、衰减性和剂量响应，根据文献实验数据，针对NaCl:Cu动力学模型的能级参数进行了修改，结合电荷跃迁速率微分方程组和R语言数值算法，通过计算每次事件后晶体中电子和空穴中心浓度的变化，模拟NaCl:Cu晶体的OSL特性。结果表明，NaCl:Cu晶体的OSL灵敏度与测量温度之间存在强相关性。将OSL信号衰减的模拟结果与文献中TL信号衰减的实验数据进行定量比较，指出OSL信号表现出衰减和反向衰减现象，但变化范围保持在较小范围内，远小于TL信号的衰减程度。模拟结果表明，NaCl:Cu晶体的剂量响应在0～200 Gy范围内保持线性，在200 Gy时呈饱和趋势。

关键词： 双重脆弱性   适度信任   Sora   生成式人工智能  

摘要： Sora作为一项新技术能够创造并处理复杂的动态视频内容，其从理解静止的世界到理解运动的世界，标志着人工智能认识世界图景的重大转变。Sora对物理世界运动规律认识的不足和对细节的混淆是其技术脆弱性，由此进一步加剧了信任脆弱性。因技术脆弱性风险，与此相伴的前置的、动态的和代理的新的信任模式随之而至。由技术脆弱性和信任脆弱性构成的双重脆弱性、积极的对抗脆弱性、消极的对抗脆弱性以及无关脆弱性四个象限，分别指向人工智能技术未来发展的四种样态。分析信任脆弱性与人工智能技术未来发展关系的四个象限可知，适度信任的构建是破解信任与技术双重脆弱性的有效方式，而适度信任构建本身需要以物理世界的因果律为基础、以人类信任为最后尺度、以向人类价值观保持对齐启蒙为前提、以充分证据为信任重建依据。

关键词： 公路自行车   头盔   事故场景   头部损伤   跌落试验   数值模型  

摘要： 在激烈而快速的公路自行车比赛中，各种事故屡见不鲜，给运动员生命安全带来极大威胁。目前，对于公路自行车运动员的头盔性能和头部损伤缺乏深入的研究。所在采集和归纳公路自行车比赛典型事故形态基础上，采用试验和仿真分析相结合的方法构建了公路自行车、骑车人和头盔耦合模型，深入分析和评估了典型事故场景中骑车人头部损伤响应和头盔的头部损伤防护性能。结果表明，头盔能对骑车人头部起到明显的损伤防护效果，但部分场景中骑车人仍可能发生严重的头部损伤；不同头盔对骑车人头部损伤防护性能差异明显，且与价格没有直接相关性。头盔对不同体型的骑车人头部损伤防护效果存在显著差异，其中50百分位男性的运动学响应峰值和损伤风险均为最低，5百分位女性的所有损伤准则预测值均为最高，且至少有55%的女性骑车人存在显著的颅骨骨折及严重颅脑损伤风险。本研究考察的事故边界参数(事故速度、摩擦系数和坡度)均对事故中骑车人头部损伤没有显著影响；国际自行车联盟规定在距离爬坡终点五公里处可以不佩戴头盔，本研究建议骑车人在公路自行车比赛中全程佩戴安全头盔。本研究将为公路自行车比赛安全头盔的设计提供参考，也为完善公路赛规则提供数据支撑。

关键词： 生态脆弱性   时空分异   空间主成分   空间自相关   参数最优地理探测器  

摘要： 四川省作为典型的复杂地貌区，生态环境结构性矛盾突出，深入研究四川省生态脆弱性的时空分异特征并揭示其驱动机制，对区域生态环境的保护和管理具有重要意义.基于“敏感-恢复-压力”模型，从自然和社会环境等方面，选取15个评价指标，运用空间主成分、空间自相关和参数最优地理探测器，系统分析2000—2020年四川省生态脆弱性的时空分异特征，并对连续型因子做最优离散化，从而揭示其驱动机制.结果表明：①2000—2020年四川省生态脆弱性指数分别为0.422、0.417和0.398，整体处于中度脆弱，空间上，呈“东部高、西部低”空间分异格局，表现出明显的区域性差异特征；时间上，生态环境呈逐渐改善的趋势；②生态脆弱性空间格局保持相对稳定，且具有显著的空间集聚特征，高-高聚集区主要分布在城市化快速发展和人口密集的东部，而低-低聚集区主要分布在生态环境良好和人口稀少的西部、西北部以及西南部；③土地利用、生境质量和生物丰度指数是四川省生态脆弱性的主要驱动因子，并且不同驱动因子之间的交互作用增强了对生态脆弱性的影响.因此，生态脆弱性是多因素综合作用的结果，需有针对性地采取不同生态环境保护与管理策略.

关键词： 旋转圆柱绕流   γ-■e   转捩模型   转捩现象   流动分离  

摘要： 采用γ-■eθt转捩模型对高雷诺数下旋转圆柱绕流的壁面边界层的流动特征以及边界层的转捩现象进行数值模拟，用Re=5.0×103时的旋转圆柱绕流问题作为算例与直接数值模拟(DNS)的结果进行了对比，验证了γ-■eθt转捩模型在模拟旋转圆柱绕流问题方面的准确性。然后分别对亚临界区、临界区和超临界区的旋转圆柱绕流问题进行了数值模拟，分析了不同雷诺数和不同相对转速下旋转圆柱绕流的近壁面流动特征及表面时均压力系数、时均摩擦力系数，总结了圆柱表面绕流转捩位置相对转速的变化规律。结果表明，当自由来流雷诺数一定时，圆柱下表面来流与线速度方向一致处的转捩点随相对转速的增加而后移，圆柱上表面来流与线速度方向相反处的转捩点随相对转速的增加而前移。圆柱上表面来流与线速度方向相反处的流动分离是由于壁面粘性摩擦和逆压梯度共同作用下导致动能下降的结果，并且壁面的运动方向与主流方向相反更加剧了粘性摩擦对动能的耗散。圆柱下表面来流与线速度方向一致处的流动分离是由于背风面的逆压梯度致使壁面附近流体无法继续跟随壁面运动而产生回流的结果。

关键词： 船舶交通流   脆弱性   预测   通航船舶   多融合算法  

摘要： 【目的】针对繁忙航段船舶交通流易受外界环境扰动的难题，提出一种可用于识别船舶交通流脆弱性的预测模型，旨在通过脆弱性辨识，确定最薄弱的航段。【方法】首先采用变分模态分解（VMD）模型将船舶交通流参数序列分解为多个模态分量，然后结合反向传播神经网络（BP）和遗传算法（GA），通过构建约束模型并不断更新各个分量的中心和带宽，实现单个分量的预测，通过应用多融合算法对船舶交通流进行精准预测，并验证其合理性和有效性。【结果】在繁忙航段，本研究提出的VMD-BP-GA模型精准预测船舶交通流脆弱性的方法，相较于传统模型表现出更低的预测误差值，其中在航段流量预测方面，本研究模型的平均绝对误差（MAE）最低达到2.095%，均方根误差（RMSE）最低达到2.610%，平均百分比误差（MAPE）最低达到2.114%；在航段密度预测方面，本研究模型的MAE、RSME、MAPE最低分别为0.129%、0.162%、2.112%；并实现了时空两个维度的预测。【结论】本研究模型成功实现对船舶交通流脆弱性的识别和最薄弱航段的确定，具有高效的预测性能，能够精准并快速地预测船舶交通流，可为船舶通航安全保障提供了理论和实践指导。