A modified ecological footprint analysis to a sub-national area:the case study of Zhejiang Province

在全球公顷和国家公顷的模型基础上,建立了省公顷生态足迹模型。采用2005年浙江省平均土地单位产量核算了浙江省各地的生态足迹,并与全球公顷和国家公顷法的结果进行了比较分析。从省公顷模型的结果可以看出,浙江省生态足迹达1.18 S-nHM2/人(省公顷,记为:S-nHM2),而生物承载力只有0.24 S-nHM2/人,生态赤字达0.94 S-nHM2/人,生态压力指数达4.91,是典型的生态赤字地区。另外,浙江省各地生态足迹空间差异较大,与全省平均水平相比,舟山和温州处于高强度生态压力,宁波、杭州、台州、金华和绍兴处于中强度生态压力,而丽水、衢州、湖州和嘉兴处于低强度生态压力。最后借助IPAT的分析,发现杭州、金华、嘉兴、湖州和衢州等地的万元gdP占用足迹不同程度地高于全省平均水平,并指出在一定条件下,应结合当地的经济发展程度合理提升资源利用效率的技术水平。The ecological footprint model on the basis of sub-national hectare was presented in this paper according to the ecological footprint concept and model on the basis of global hectare or national hectare.The ecological footprint and its composition of each city in Zhejiang Province were evaluated and analyzed by using the modified model and the actual yield per unit area of Zhejiang in 2005.The results were compared with those which were evaluated in global hectare or national hectare method,and the differences were analyzed among them.When using sub-national hectare as the evaluation criterion,the ecological footprint,the ecological capacity and the ecological deficit of Zhejiang Province in 2005 would be 1.18s-nhm2/cap,0.24s-nhm2/cap and 0.94s-nhm2/cap respectively,and the ecological pressure index was 4.91.The results suggest that Zhejiang Province is a representative area that has a large ecological deficit and high ecological pressure.They also suggested that there was a significant spatial difference according to the ecological footprint and its composition among the cities of Zhejiang.Compared with the average level of city ecological footprint in Zhejiang Province,Lishui,Quzhou,Huzhou and Jiaxing were in low ecological pressure states,and Ningbo,Hangzhou,Taizhou,Jinhua and Shaoxing were in middle ecological pressure states,while Zhoushan and Wenzhou were in high ecological pressure states.In the end,by applying IPAT,more eco-footprint demand of 104yuan GDP was found in Hangzhou,Jinhua,Jiaxing,Huzhou and Quzhou,which have a higher level than the average of Zhejiang,and suggestions were proposed that the level of local economic development must be considered to promote resource use efficiency.国家自然科学基金资助项目(40471055

Transcranial Electrical Stimulation for the Treatment of Pain: Recent Progress and Future Directions

经颅电刺激技术，作为一种非侵入性神经调控方法，因其具有卓越的安全性、良好的患者依从性以及高度便携性等特点，被视为一种潜在的非药物镇痛手段。然而，经颅电刺激镇痛的镇痛效果在研究间不一致且镇痛机制尚未完全阐明。因此，本文通过系统归纳总结三种主要的经颅电刺激技术&mdash;&mdash;经颅直流电刺激、经颅交流电刺激和经颅随机噪声刺激&mdash;&mdash;在镇痛领域的研究进展，评估这些技术对短时、急性和慢性疼痛的镇痛效果，并深入剖析其潜在的镇痛机制。同时，本文系统讨论了既往研究的局限性，并对未来研究提出了一系列切实可行的建议：如借助电场模拟技术实现个性化刺激以克服不同个体头部解剖结构差异的影响、应用多位点刺激和深部脑刺激技术来拓展刺激脑区、搭建经颅电刺激技术同步神经影像平台以制定个体特异性的刺激方案并深入揭示其镇痛机制、探索与其他治疗技术的联合应用以提高疗效等。这些建议的实施将有助于解决当前研究中存在的问题，充分发挥经颅电刺激在疼痛治疗中的临床价值，最终实现患者疼痛的缓解。</p

台兰河流域地下水系统数值模拟

地下水数值模拟是地下水在多孔介质中分布过程机理的模拟,以流域水量均衡为基础,应用ArcView GIS与FEFLOW专业地下水模拟软件,根据研究区水文地质勘探资料、抽水试验及地下水水位长期观测资料,建立了内陆河流域二维地下水运动模拟模型。采用Kringing、Aki-ma插值方法和Galerkin有限元三角形网格剖分技术,求解模型,模拟了台兰河流域地下水运动特征。从模拟结果可以看出,所建立的水文地质概念模型和数学模型是正确的,选取的水文地质参数和计算的源汇项基本合理,模拟结果与实测数值比较吻合,符合台兰河流域地下水的实际情况,能够进行该区域地下水的动态预报,可为研究区水资源的合理开发提供科学依据和技术指导

面向情绪识别的脑电特征研究综述

情绪是人对外界事物产生的心理和生理反应.准确地识别情绪在人机交互研究中占据着重要位置,其成果可应用在医学、教育、心理、军事等方向.由于脑电信号具有客观,不易伪装等特点,其在情绪识别领域的应用广受关注.从脑电信号中提取与情绪关联大、区分能力强的特征,有助于后续的分类器更有效地识别不同情绪状态.本文调研了目前常用于情绪识别研究领域的脑电信号特征,从时域、频域、时频域和空间域4个方面介绍其定义、计算方法,以及与情绪的联系,在SEED, DREAMER和CAS-THU 3个公开的脑电–情绪数据集上,使用SLDA算法评估和比较了各类脑电特征区分不同效价的能力.本文也对目前存在的问题和未来的研究方向进行了讨论和展望,可以为研究人员系统性地了解面向情绪识别的脑电特征研究现状以及开展后续研究提供思路

面向情绪识别的脑电特征研究综述

情绪是人对外界事物产生的心理和生理反应.准确地识别情绪在人机交互研究中占据着重要位置,其成果可应用在医学、教育、心理、军事等方向.由于脑电信号具有客观,不易伪装等特点,其在情绪识别领域的应用广受关注.从脑电信号中提取与情绪关联大、区分能力强的特征,有助于后续的分类器更有效地识别不同情绪状态.本文调研了目前常用于情绪识别研究领域的脑电信号特征,从时域、频域、时频域和空间域4个方面介绍其定义、计算方法,以及与情绪的联系,在SEED, DREAMER和CAS-THU 3个公开的脑电–情绪数据集上,使用SLDA算法评估和比较了各类脑电特征区分不同效价的能力.本文也对目前存在的问题和未来的研究方向进行了讨论和展望,可以为研究人员系统性地了解面向情绪识别的脑电特征研究现状以及开展后续研究提供思路

A review of EEG features for emotion recognition

情绪是人对外界事物产生的心理和生理反应.准确地识别情绪在人机交互研究中占据着重要位置,其成果可应用在医学、教育、心理、军事等方向.由于脑电信号具有客观,不易伪装等特点,其在情绪识别领域的应用广受关注.从脑电信号中提取与情绪关联大、区分能力强的特征,有助于后续的分类器更有效地识别不同情绪状态.本文调研了目前常用于情绪识别研究领域的脑电信号特征,从时域、频域、时频域和空间域4个方面介绍其定义、计算方法,以及与情绪的联系,在SEED, DREAMER和CAS-THU 3个公开的脑电&ndash;情绪数据集上,使用SLDA算法评估和比较了各类脑电特征区分不同效价的能力.本文也对目前存在的问题和未来的研究方向进行了讨论和展望,可以为研究人员系统性地了解面向情绪识别的脑电特征研究现状以及开展后续研究提供思路.</p