GeoHash与KNN在共享单车停靠点优化选择中的应用

针对共享单车停靠点供需时空失衡、潮汐效应明显、优化选择水平低的问题,本文把区域编码与分类学习方法相结合,提出一种基于GeoHash与K最近邻模型(K Nearest Neighbor model,KNN)的共享单车停靠点优化选择方法。首先,在分析现有共享单车停靠问题的基础上,利用GeoHash算法的区域编码分割,得到停靠点空间分布;然后,在停靠点可供选择数量和可容纳车辆数量的双重约束条件下,利用KNN聚类算法进行二次划分,完成共享单车停靠点的优化选择;最后,利用厦门市思明区和湖里区共享单车数据进行综合评价。研究结果表明,该方法具有一定的合理性,能够为缓解共享单车停靠点潮汐现象提供有益借鉴。     

短链脂肪酸气相色谱-质谱测定方法的建立

肠道微生物群及其主要代谢物短链脂肪酸(SCFAs)被认为是肠道内环境稳定和代谢疾病发生的重要因素。气相色谱-质谱(GC-MS)是生物样品中最常用的短链脂肪酸谱分析方法。三甲基硅基(TMS)衍生化试剂N，O-双(三甲基硅基)-三氟乙酰胺(BSTFA)是气相色谱/质谱分析中常用的提高灵敏度和准确性的试剂，采用BSTFA对粪便、盲肠和结肠内容物的SCFAs进行GC-MS分析，并采用选择离子监测模式对短链脂肪酸进行高灵敏度的定量分析。在37 ℃条件下，用BSTFA衍生的SCFAs具有良好的线性关系(R2>0.998)，回收率86%~96%，精密度RSD<4%。结论:采用GC-MS和BSTFA衍生化结合的方法可应用于粪便中SCFAs的定量分析，是一种准确、通用的检测方法。     

长春城市群大气污染分布特性和政策作用机理研究

城市群中大气污染阻碍了人民幸福生活,同时大气污染带来的社会问题也引发了广泛关注。空气所具有的流动性、无界性等特性,为大气污染的治理带来了较大困难和挑战。本文主要以长春城市群作为研究对象,在分析其大气污染来源和污染特征的基础上,探索政策作用机理,力求探寻城市群协同治理方案。