方强
- 作品数：9 被引量：17H指数：2
- 供职机构：南京大学更多>>
- 发文基金：中美国际合作项目江苏省环境监测科研基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：经济管理环境科学与工程自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 高校试剂管理系统建设探讨被引量：2
- 2020年
- 近年来,涉及危险化学品的环境污染事故影响巨大,而屡见报端的高校实验室安全事故和投毒事件反映出高校试剂管理的种种弊端。建设试剂管理系统已成为各大高校在政策导向下选取的解决途径。提出了一个功能相对完整的试剂管理系统框架,对国内外高校试剂管理系统的建设现状进行了梳理,指出国内发展的不足及其原因,为其日后的完善提供一些可参考的意见。
- 唐玉琼王志勤蒋丽娟方强王遵尧
- 关键词：高校
- “数字区域”市情数据库集散平台的构建被引量：1
- 2007年
- 探讨了"数字区域"市情数据的集散理念,提出了一种基于WebGIS的Web服务技术的"数字城市"市情数据库集散平台框架。以四川省宜宾市为例,基于Geodatabase空间数据库模型,对分散、自治和异构的市情数据进行整合,以web服务实体的形式组建集散平台,达到快速提取和集成市情数据的目的,并充分模拟系统的真实运行环境,检验了系统最终运行效果。
- 方强李满春
- 排污权有偿使用及排污交易政策设计的初步设想
- 在资源环境压力不断增大的今天，实践已经证明环境保护已经远远超出技术革新和行政命令的范畴，植根于经济增长的环境问题需要从根本上探究其产生和解决的本质，深化资源价格改革是完善社会主义市场经济体制的重要内容，也是促进经济增长方...
- 毕军张炳刘蓓蓓葛俊杰叶维丽于洋方强王仕俞钦钦
- 关键词：排污权有偿使用
- 遗传神经网络在累积性环境风险评价中的应用被引量：10
- 2012年
- 以太湖流域常州段为研究对象,构建了累积性水环境风险评价指标体系,利用主成分分析法选取输入变量,并应用MATLAB建立遗传神经网络综合评价模型。运用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,将遗传算法全局搜索能力和BP算法局部搜索能力相结合,提高了收敛速度和精度。应用模型对2004—2009年常州市累积性水环境风险进行了综合评价,结果表明,2004—2009年风险综合指数总体上处在中级与高级之间,累积性水环境风险较大;2008—2009年风险综合指数不断增大,趋于低级;农业和畜禽养殖业等面源风险源、污水处理和风险管理投资等控制机制以及人口和环境敏感目标等风险受体是造成太湖流域常州段累积性水环境风险较大的主要原因。
- 陈凯黄蕾方强
- 关键词：遗传神经网络太湖流域
- 化学工业园尾水回用可行性判别方法
- 本发明提供了一种化学工业园尾水回用可行性判别方法。本发明从系统层面、工序层面和企业层面入手，分别从技术上和经济上为化学工业园尾水回用可行性提供了判别的步骤：一、系统水资源代谢，二、工序层面的技术可行性分析，三、企业层面的...
- 袁增伟毕军张炳葛俊杰刘蓓蓓黄蕾方强
- 文献传递
- GIS支持下的发展空间分区评价研究——以四川省宜宾市为例
- 本文以科学发展观为指导，对城市发展空间分区的方法、类型、指标体系等方面进行初步探讨，引入GIS空间数据管理和空间分析方法，提出了以多因素因子综合判别模型为基础的分区方法，并将城市发展空间分区类型归纳为主导产业功能分区和适...
- 方强
- 关键词：城市发展空间GIS空间数据管理
- “数字宜宾”市情数据库框架建设及其应用研究
- 当前，“数字区域”的建设虽然取得了一定成绩，但在当政府需要处理突发性重大事件和宏观经济社会发展规划决策时，对信息的快速集中获取和分布散发的客观需求相比，还存在很大差距，主要表现为基础地理数据源的支持不足、地理数据的现势性...
- 方强
- 关键词：WEBGIS可持续发展
- 基于Bootstrap与ArcGIS API的流域水生态环境管理决策支持系统构建被引量：4
- 2016年
- 在太湖流域水环境管理的需求下,文章基于Bootstrap技术框架、ARCGIS API等技术,研究设计主流、合理、科学的架构,开发太湖水环境管理决策支持系统,实现太湖水质、水生态数据的管理、模型库的模拟和辅助决策支持等功能,从而有助于流域水环境管理部门进行水质污染预测,水环境状况分析、评价及决策,提高流域水环境管理的效率,也为今后环境管理决策支持平台的建设提供参考。
- 方强李江刘洋周浩
- 关键词：水生态环境决策支持WEBGISBOOTSTRAPARCGISAPI
- GIS支持下的发展空间分区评价研究——以四川省宜宾市为例
- 本文以科学发展观为指导,对城市发展空间分区的方法、类型、指标体系等方面进行初步探讨,引入 GIS 空间数据管理和空间分析方法,提出了以多因素因子综合判别模型为基础的分区方法,并将城市发展空间分区类型归纳为主导产业功能分区...
- 方强
- 文献传递
