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稻田面源污染防控技术生态补偿政策设计——基于长三角地区选择实验及偏好机制分析
1
作者
张倩
苏培煌
+1 位作者
周奕韦
孙洪武
《农业环境科学学报》
北大核心
2025年第8期2075-2085,共11页
本文针对稻田面源污染防控技术缺乏推广机制、主体应用意愿低的现实问题,面向江、浙、皖17个行政村、130个水稻生产主体,分别开展了农田智慧排水装置、炭基有机肥生态补偿政策选择实验与偏好机制分析。结果表明:地方财政应针对炭基有机...
本文针对稻田面源污染防控技术缺乏推广机制、主体应用意愿低的现实问题,面向江、浙、皖17个行政村、130个水稻生产主体,分别开展了农田智慧排水装置、炭基有机肥生态补偿政策选择实验与偏好机制分析。结果表明:地方财政应针对炭基有机肥实行价格补贴,对经营规模0.667 hm^(2)及以下主体最宜补贴标准为300~460元·t^(-1),0.667 hm^(2)以上主体则应补贴300~420元·t^(-1);政策方案选择取决于差异化补贴标准下主体对不同有机肥替代量产生的边际产量与边际成本(肥料、施肥)预期,具有明显的规模异质性;当补贴标准达到不同阈值时,其对主体有机肥替代率的影响效应存在断点式跃迁或下跌的门槛特征。在不征收农田尾水排污费情景下,建议将智慧排水装置纳入高标准农田建设内容,补助资金在现有基础上提高2100~3750元·hm^(-2);在加征排污费情景下,建议将智慧排水装置纳入农机购置补贴名录,补贴标准宜为每台1140~2010元。研究表明,针对不同类型技术、主体进行差异化补偿工具选择与标准厘定,方可有效发挥生态补偿政策激励效应。
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关键词
稻田面源污染防控技术
生态补偿
选择实验
偏好机制
长三角地区
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职称材料
基于数据特征学习的网络安全数据分类方法研究
被引量：
10
2
作者
刘延华
高晓玲
+1 位作者
朱敏琛
苏培煌
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2019年第10期50-56,共7页
数据分类在网络安全防护与监测预警中发挥着重要作用。随着网络系统规模的扩大、网络速度的提高以及网络安全事件的增多,安全数据的数量急剧增加,极大影响了数据分类的准确性,从而给入侵检测、安全评估、攻击意图识别等安全应用带来极...
数据分类在网络安全防护与监测预警中发挥着重要作用。随着网络系统规模的扩大、网络速度的提高以及网络安全事件的增多,安全数据的数量急剧增加,极大影响了数据分类的准确性,从而给入侵检测、安全评估、攻击意图识别等安全应用带来极大挑战。文章提出一种结合SMOTE-SVM算法和XGBoost算法的数据分类模型。首先,针对数据不平衡的情况,采用过采样和下采样相结合的方法,设计一种基于SMOTE-SVM算法的数据特征平衡方法,提高了训练数据分布的合理性和训练精度。然后,针对多源异构的安全数据的多样性特点,采用独热编码技术实现数据的规范化。最后,基于XGBoost算法对数据集进行特征提取和分类。实验结果表明,该方法在数据分类查准率、召回率和综合有效性方面具有明显优势,能有效提高网络安全大数据的分析能力,对网络安全态势感知具有重要的应用意义。
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关键词
网络空间安全
不平衡数据
SMOTE
XGBoost
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职称材料
题名
稻田面源污染防控技术生态补偿政策设计——基于长三角地区选择实验及偏好机制分析
1
作者
张倩
苏培煌
周奕韦
孙洪武
机构
江苏省农业科学院
南京农业大学人文与社会发展学院
南京林业大学经济管理学院
出处
《农业环境科学学报》
北大核心
2025年第8期2075-2085,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFD1700800)。
文摘
本文针对稻田面源污染防控技术缺乏推广机制、主体应用意愿低的现实问题,面向江、浙、皖17个行政村、130个水稻生产主体,分别开展了农田智慧排水装置、炭基有机肥生态补偿政策选择实验与偏好机制分析。结果表明:地方财政应针对炭基有机肥实行价格补贴,对经营规模0.667 hm^(2)及以下主体最宜补贴标准为300~460元·t^(-1),0.667 hm^(2)以上主体则应补贴300~420元·t^(-1);政策方案选择取决于差异化补贴标准下主体对不同有机肥替代量产生的边际产量与边际成本(肥料、施肥)预期,具有明显的规模异质性;当补贴标准达到不同阈值时,其对主体有机肥替代率的影响效应存在断点式跃迁或下跌的门槛特征。在不征收农田尾水排污费情景下,建议将智慧排水装置纳入高标准农田建设内容,补助资金在现有基础上提高2100~3750元·hm^(-2);在加征排污费情景下,建议将智慧排水装置纳入农机购置补贴名录,补贴标准宜为每台1140~2010元。研究表明,针对不同类型技术、主体进行差异化补偿工具选择与标准厘定,方可有效发挥生态补偿政策激励效应。
关键词
稻田面源污染防控技术
生态补偿
选择实验
偏好机制
长三角地区
Keywords
non-point source pollution control technologies in paddy fields
ecological compensation
choice experiments
preference mechanism
the Yangtze River Delta region
分类号
X71 [环境科学与工程—环境工程]
X52 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于数据特征学习的网络安全数据分类方法研究
被引量：
10
2
作者
刘延华
高晓玲
朱敏琛
苏培煌
机构
福州大学数学与计算机科学学院
福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2019年第10期50-56,共7页
基金
国家自然科学基金[61772136]
福建省科技厅重点项目[2014H0024]
+1 种基金
福建省科技创新平台建设项目[2014H2005]
福州大学科技项目[XRC-18007]
文摘
数据分类在网络安全防护与监测预警中发挥着重要作用。随着网络系统规模的扩大、网络速度的提高以及网络安全事件的增多,安全数据的数量急剧增加,极大影响了数据分类的准确性,从而给入侵检测、安全评估、攻击意图识别等安全应用带来极大挑战。文章提出一种结合SMOTE-SVM算法和XGBoost算法的数据分类模型。首先,针对数据不平衡的情况,采用过采样和下采样相结合的方法,设计一种基于SMOTE-SVM算法的数据特征平衡方法,提高了训练数据分布的合理性和训练精度。然后,针对多源异构的安全数据的多样性特点,采用独热编码技术实现数据的规范化。最后,基于XGBoost算法对数据集进行特征提取和分类。实验结果表明,该方法在数据分类查准率、召回率和综合有效性方面具有明显优势,能有效提高网络安全大数据的分析能力,对网络安全态势感知具有重要的应用意义。
关键词
网络空间安全
不平衡数据
SMOTE
XGBoost
Keywords
cyberspace security
imbalanced data
SMOTE
XGBoost
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
稻田面源污染防控技术生态补偿政策设计——基于长三角地区选择实验及偏好机制分析
张倩
苏培煌
周奕韦
孙洪武
《农业环境科学学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于数据特征学习的网络安全数据分类方法研究
刘延华
高晓玲
朱敏琛
苏培煌
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2019
10
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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