安阳市生态安全评价

运用＂压力一状态一响应＂模型,联系城市生态安全的特征,建立了安阳市城市生态安全评价指标体系,运用层次分析与主成分分析相结合的方法,对安阳2001-2008年的生态安全进行了分析和评价。所得结论为,安阳市生态安全水平在2001-2008年呈持续上升态势,但子系统内部各指标增长速度不均衡,反映了安阳市生态安全系统的自我调节和协调能力还不够强。     

初创企业孵化器运营绩效评价的实证研究 ——创业生态系统视角

从创业生态系统视角,运用数据包络方法,对选取的12家初创企业孵化器运营效率进行评价,发现初创企业孵化器存在生态系统资源互补性差、开放共享性差、服务团队专业能力弱等问题,严重影响其效率的提升。从优化生态系统战略布局、优化生态系统能力结构、打造开放兼容的生态服务系统和建立专业品牌名声等方面提出改进措施。     

数据资源如何重塑数字创新生态系统多主体竞合关系？——基于智能驾驶数字创新生态系统的解构与重组

作为数字创新生态系统全新的生产要素,数据资源全面参与并影响主体竞合行为与过程。如何建立多主体间竞合关系以促进数据资源流通、提升数据资源价值,已成为数字创新生态系统高效运行的关键问题。基于数字创新生态系统下数据资源对竞合关系的解构与重组作用,依据“多主体特征—竞合维度—关系分类—竞合关系重塑策略”理论逻辑,本文构建了数字创新生态系统下多主体竞合关系分析框架,根据改进的Logistic模型和Lotka-Volterra模型,以三主体智能驾驶数字创新生态系统为背景,建立数字创新生态系统无竞合关系重塑策略和有竞合关系重塑策略下数据资源收益演化模型,以检验其对数据资源收益演化的理论逻辑。研究结果表明：当合作式主体、嵌入式主体均维持与主导式主体之间的友好型竞合关系时,协同型竞合关系能有效促进合作式主体与嵌入式主体的数据资源收益产出;当主导式主体采用激励共享型竞合关系重塑策略时,各主体易形成互惠型竞合共生状态,数字创新生态系统数据资源的综合效益实现最优。研究结论拓展了数据资源在数字创新生态系统领域的应用情境,为主体制订竞合战略、消除资源隔阂、开拓价值空地提供了新思路。     

生态系统服务消耗及其影响

对生态系统服务直接与间接消耗的模式、机制与影响研究,以及如何把人类对生态系统服务消耗与自然生态系统本身结合起来,是富有挑战性和前瞻性的研究工作。但是,生态系统服务消耗仍然是一个及其需要强化的研究领域。本文结合村落及区域尺度研究进展,分析了生态系统服务直接与间接消耗的特点,阐述了消耗及其格局变化对生态系统本身的影响,以及对土地资源质量和数量、对水资源数量和产能影响的特点。同时,论述了实现从农户到区域尺度个体生态服务消耗模式变化及区域演变规律的跨尺度定量模拟与表达,为实现可持续消耗模式及生态系统适应性管理提供参考。     

我国科技金融生态系统评价及空间演化趋势分析

基于科技金融与生态概念相融合的区域科技金融发展的崭新视角,首先依据生态原理构建科技金融生态系统;其次建立评价体系,基于熵权TOPSIS法对科技金融生态系统发展展开评价分析;最后采用空间自相关分析法,分析2009—2016年我国科技金融生态系统空间演化趋势。研究发现:我国科技金融发展水平较高的省份基本聚集在东部地区,东部与其他地区科技金融发展的差异最显著且该差异逐年递增;总体呈现正向空间自相关性且处于萧条区的省份多;未来可能会形成东部地区辐射扩散、中部地区稳步增长、西部地区差异化发展的空间格局。     

鄱阳湖流域主要生态系统服务综合监测评估方法

本文参考千年生态系统评估的方法,建立了鄱阳湖流域生态系统评估的概念框架和指标体系。在已有监测研究开展的基础上,对该区域生态系统服务的定量化评估方法、数据需求及其可获取性进行了探讨。认为利用已有生态系统监测数据,结合模型和替代指标等手段,开展鄱阳湖流域生态系统服务评估是可行的。开展生态系统服务空间分布研究,揭示生态系统服务的动态变化,对生态系统服务评估具有重要意义。同国外流域尺度的研究相比,鄱阳湖流域的生态系统服务监测指标体系不够健全、生态系统监测能力存在差距,且缺乏相应的数据共享机制,这限制了该区域生态系统服务研究的进一步开展。认为应将生态系统服务监测纳入部门常规监测中,开展部门间综合监测研究;将生态系统服务的监测与生态系统功能的研究相结合,加强生态系统新的监测能力;同时建立以流域为平台的生态系统监测评估与运行系统,实现流域范围内数据共享。     

森林生态系统服务流量过程研究

生态系统服务研究是生态学和生态经济学研究的热点和前沿,但迄今为止对生态系统服务流量过程的研究在世界范围内仍处于薄弱环节。本文以千烟洲中亚热带人工林生态系统为例,以2005年-2007年3年的定位监测数据为基础,研究了4类典型生态系统服务的流量过程。研究表明,千烟洲森林生态系统的年均生物量生产、气体调节、水源涵养和土壤保持服务价值的范围分别为（497.48±33.66） 元/（hm²·a）、（2189.21±247.18） 元/（hm²·a）、（1432.40±454.32）元/（hm²·a）和（224.55±8.82）元/(hm²·a)。4类典型生态系统服务流量均表现出显著的季节变化,生物量生产、气体调节和水源涵养服务表现为连续性实现,而土壤保持服务为离散型实现。年内某些日,森林生态系统产生负的气体调节和水源涵养流量。就各月平均流量而言,水源涵养和土壤保持服务的最大流量发生在6月份,分别为274.74 元/（hm²·month）和47.89元/（hm²·month）,生物量生产的最大流量出现在8月,为65.19元/（hm²·month）,最大的气体调节服务流量出现在7月,为303.67元/（hm²·month）。对于生物量生产、气体调节、水源涵养和土壤保持服务,夏季产生的相应服务价值分别占38.11%、37.15%,25.67%和42.53%。本研究有助于增进对生态系统服务形成机理与强度的认知,同时能为生态系统服务的保育提供依据。     

自然保护区人类生态系统的冲突分析——以辽宁蛇岛老铁山国家级自然保护区为例

人类生态系统是指由自然资源、社会系统和资源流组成的长期可调整的闭合系统。对蛇岛老铁山保护区范围的人类生态系统中的组分及其相互关系进行探讨,分析各组分的现状、存在问题及对该人类生态系统中其他组分的影响。为使本案例及我国具有相似背景的自然保护区人类生态系统朝着可持续的方向运行,从政府措施、长期监测、加入外部合作者以及当地居民合作4个方面提出管理方面的参考建议。     

基于信息生态视角的现代信息服务产业集群发展模式研究

针对现代信息服务产业集群发展存在的信息共享不足、信息流动不畅、协同机制缺乏等问题,从信息生态系统的视角考察其协同运营的机制与商业模式,以强化现代信息服务产业集群中的信息人、信息环境的整合、互动、共享和协同等机制为基础,构建一种基于信息生态系统观的现代信息服务产业集群协同创新发展模式的基本框架。这种以信息流为中心,将资金流、物流、业务流、价值流等集成一体化的协同模式,有利于提高这一产业集群中信息与知识的共享、开发与利用效能,强化价值创造、实现和共享的意愿和能力。通过实例表明,此模式为现代信息服务业的一体化协同创新发展提供了一种新的、可资借鉴的参考模式与实现途径,从而促进现代信息服务产业集群的健康可持续发展。     

Big and open linked data analytics ecosystem: Theoretical background and essential elements

Big and open linked data are often mentioned together because storing, processing, and publishing large amounts of these data play an increasingly important role in today's society. However, although this topic is described from the political, economic, and social points of view, a technical dimension, which is represented by big data analytics, is insufficient. The aim of this review article was to provide a theoretical background of big and open linked data analytics ecosystem and its essential elements. First, the key terms were introduced including related dimensions. Then, the key lifecycle phases were defined and involved stakeholders were identified. Finally, a conceptual framework was proposed. In contrast to previous research, the new ecosystem is formed by interactions of stakeholders in the following dimensions and their sub-dimensions: transparency, engagement, legal, technical, social, and economic. These relationships are characterized by the most important requisites and public policy choices affecting the data analytics ecosystem together with the key phases and activities of the data analytics lifecycle. The findings should contribute to relevant initiatives, strategies, and policies and their effective implementation.