NGHIÊN CỨU VỀ BIÊN PHA HÌNH THÁI CỦA HỆ GỐM ÁP ĐIỆN PZT – PbMnSbN

p  đ  n  0,9  Pb(ZrxTi1-x)O3  –  0,1  Pb[(Mn1/3Nb2/3)0,7(Sb1/2Nb1/2)0,3]O3  (v ết  tắt  là  PZT-PMnSbN)  đã  được  chế  tạo  bằng  phương  ph p  colu b te. C c  ẫu  g    th êu  kết  ở  nh  t  độ 1150 oC đ u c  cấu  t  c pe ovsk te. Cấu  t  c c a g    p đ  n PZT  - PMnSbN  thay đổ   từ  tứ g  c  sang  ặt  tho ,  đồng  thờ   nh  t  độ  chuyển  pha  g ả   kh   tăng  tỉ  l   thành  phần Z /T . C c thông s : hằng s  đ  n  ô  , độ tổn hao tg, h  s  l ên kết đ  n cơ kp đ u đạt g   t ị t   ưu vớ  tỉ l  Z /T  ≈ 49/51,  tạ  đ  g   c  phân cực dư  lớn Pr = 49,2 µC.cm−2 và  t ường đ  n kh ng nhỏ         EC = 10,28 kV.cm−1. Căn cứ vào  sự b ến đổ  c a  tính chất, đ ể  chuyển pha hình  th   c a h  g   được dự đo n nằ  tạ  vị t í ngay phía t ên thành phần c  x = 0,49. Từ đ  ta c  cơ sở để lựa chọn thành phần ph  hợp cho c c ứng d ng  p đ  n

Nghiên cứu ứng dụng phân tích dữ liệu trong quản trị rủi ro tài chính tại các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam

Bài viết xác định các yếu tố có tác động lớn tới rủi ro tài chính tại các doanh nghiệp sản xuất niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam dựa trên phương pháp chọn biến LASSO và xây dựng mô hình học máy dự báo rủi ro tài chính. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình LASSO đã xác định 5 chỉ số tài chính ảnh hưởng đến rủi ro tài chính mà các doanh nghiệp rủi ro gặp phải trong suốt 5 năm (2017-2021) gồm: Hệ số khả năng thanh toán ngắn hạn (Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn); Số vòng quay tổng tài sản (Doanh thu thuần/Tổng tài sản); ROA (Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản); Tỷ lệ Nợ dài hạn trên Tổng tài sản; Tỷ lệ Nợ ngắn hạn trên Tổng nợ phải trả. Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) cho thấy, Hiệu quả cao nhất trong việc dự đoán tình hình rủi ro tài chính. Từ đó, đề xuất một số giải pháp và chính sách cho các doanh nghiệp. [By LASSO variable selection method and machine learning to predict financial risk, the paper aims to discover factors that have a major impact on financial risk in manufacturing enterprises listed on the Vietnamese stock exchange. Research results indicates that the LASSO model identifies 5 financial indicators affecting financial risks which risky businesses faced during 5 years (2017-2021), they are Short-term solvency ratio (Short-term assets/Short-term liabilities); Total asset turnover (Net revenue/Total assets); ROA (Profit after tax/Total assets); Long-term debt to total asset ratio; Short-term debt to total debt ratio. Artificial Neural Network (ANN) shows the highest efficiency in predicting financial risk. From those finding, the paper proposes some solutions and policies for businesses.

RESEARCHING AND ZONING SOIL SALINIZATION RISK IN THE COASTAL PLAIN OF THUA THIEN HUE PROVINCE

The coastal plain of Thua Thien Hue province covers an area of 1,080 km2, which is susceptible to soil salinization due to significant impacts by climate change. In this study area with highly sensitive risk of soil salinization, about 6.290 hectares of saline soil scattered distribution tends to increase terrestrial areas in the next time. To assess and map risk of soil salinization, the authors chose 09 criteria including: annually average rainfall, annually average temperature, annually average evaporation, number of sunny hours, number of months of dry season, soil type, vegetation cover, density of river network, submerged areas following the strategies of sea level rise. The spatial data for determing criteria were processed by using GIS (Geographic Information System) and the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. The study results show that the area with the high risk of soil salinization is about 16.4% of total area located in the coastal region of Phu Vang, Quang Dien and Phong Dien district

ASSESSING AND MAPPING THE RISK OF SOIL SALINIZATION IN THE COASTAL PLAIN OF THUA THIEN HUE PROVINCE

The coastal plain of Thua Thien Hue province covers an area of 1,080 km2, which is vulnerable to soil salinization due to significant impacts of climate change. In this study area highly vulnerable to soil salinization, saline soil occupies the area of about 6,290 hectares, is scatteredly distributed and tends to increase. To assess and map the risk levels of soil salinization, the authors chose 09 criteria, including: annual average rainfall, annual average temperature, annual average evaporation, annual average sunshine hours, number of months of dry season, soil type, vegetation cover, density of river network, submerged areas in  different scenarios of sea level rise. The spatial data for determining criteria were processed by using Geographic Information System (GIS) and the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. The study results show that the area highly vulnerable to salinization occupies about 16.4% of total area and that the coastal region of Phu Vang, Quang Dien and Phong Dien districts are the most vulnerable

CLIMATE CHANGE IMPACTS ON SOIL ENVIRONMENT IN THE COASTAL PLAIN OF THUA THIEN HUE AND PROPOSAL FOR RESPONDING

Thua Thien Hue has lager areas of low land along the Tam Giang- Cau Hai lagoon across most of district in Thua Thien Hue. The population in there is rather crowded as fertile soil, rich aquatic crectures in an area of the largest lagoon of the Southeast Asia. Climate change, however, would make a part of the lagoon submerged under water sea level, affecting soil quality and land use. This article analysed the causes, happening and consequence of climate change in Thua Thien Hue. After that, carrying out assessment of climate change impacts on submerged land in both soil type and current use of land according to climate change strategies, the authors proposed solutions for responding and using propriately land in order to reduce damages

ASSESSMENT OF SOIL EROSION IN VINH LINH, QUANG TRI USING RMMF MODEL (REVISED MORGAN - MORGAN - FINNEY)

Vinh Linh, the northern district of Quang Tri province is characterized by a diversified topography with a large variety of elevations, high rainfall, and decreasing land cover due to forest exploiting for cultivation land. Thus, there is a high risk of erosion, soil fertility washout. With the support of GIS technology, the authors used the rMMF model to measure soil erosion. The input data of model including 15 coefficients related to topography, soil properties, climate and land cover. The simulations of rMMF include estimates of rainfall energy, runoff, soil particle detachment by raindrop, soil particle detachment by runoff, sediment transport capacity of runoff and soil loss. The result showed that amount of soil loss in year is estimated to vary between 0 kg/m2 minimum and 149 kg/m2 maximum and is divided into 4-classes of erosion. Light class almost covers the region researched (75.9% of total area), while moderate class occupies 8.1% of total area, strong classes only hold small area (16% of total area). Therefore, protection of the forest floor in sloping areas is one of the most effective methods to reduce soil erosion

ASSESSMENT OF SOIL EROSION IN VINH LINH, QUANG TRI USING RMMF MODEL (REVISED MORGAN - MORGAN - FINNEY)

Vinh Linh, the northern district of Quang Tri province is characterized by a diversified topography with a large variety of elevations, high rainfall, and decreasing land cover due to forest exploiting for cultivation land. Thus, there is a high risk of erosion, soil fertility washout. With the support of GIS technology, the authors used the rMMF model to measure soil erosion. The input data of model including 15 coefficients related to topography, soil properties, climate and land cover. The simulations of rMMF include estimates of rainfall energy, runoff, soil particle detachment by raindrop, soil particle detachment by runoff, sediment transport capacity of runoff and soil loss. The result showed that amount of soil loss in year is estimated to vary between 0 kg/m2 minimum and 149 kg/m2 maximum and is divided into 4-classes of erosion. Light class almost covers the region researched (75.9% of total area), while moderate class occupies 8.1% of total area, strong classes only hold small area (16% of total area). Therefore, protection of the forest floor in sloping areas is one of the most effective methods to reduce soil erosion

ĐỀ XUẤT QUY HOẠCH PHÁT TRIỂN CÁC VÙNG CHUYÊN CANH HÀNG HÓA KHU VỰC GÒ ĐỒI QUẢNG BÌNH

Vùng gò đồi Quảng Bình với diện tích khoảng 190.721,44 ha, chiếm khoảng 35% diện tích của toàn tỉnh, là nơi có điều kiện tự nhiên tương đối thuận lợi cho phát triển một nền nông nghiệp toàn diện. Trong những năm gần đây, một số địa phương trong tỉnh đã chuyển đổi cơ cấu cây trồng theo hướng sản xuất hàng hoá và bước đầu đã mang lại những kết quả khả quan. Bên cạnh đó thì nhiều vùng chuyên canh sản xuất hàng hoá của tỉnh Quảng Bình đều hình thành một cách tự phát, manh mún và thiếu quy hoạch nên không khai thác hết tiềm năng thế mạnh của từng vùng. Căn cứ vào kết quả thành lập bản đồ đơn vị đất đai vùng gò đồi tỉnh Quảng Bình, kết quả đánh giá mức độ thích nghi  cũng như hiệu quả kinh tế của các loại hình sử dụng đất, chúng tôi đã đề xuất 04 loại hình chuyên canh sản xuất hàng hóa cho vùng này