β系数及其稳定性对投资风险判别和资产配比选择具有重要意义。为分析房地产板块的β系数变化特征及其稳定性, 利用单指数方程测算中国A股2013—2022年房地产板块的月度和年度β系数, 并开展基于Chow检验的相邻公历月和公历年的β系数稳定性判别。研究结果表明：房地产板块的月度β系数在不同年份的变化趋势各异, 年度β系数整体先升后降; 与年度β系数相比, 月度β系数稳定性更强; 房地产板块与建筑板块β系数的整体变动轨迹具有相似性及相关性, 房地产板块β系数总体稳定性则低于建筑板块但高于金融板块。该文建议, 在使用房地产板块的中长期β系数进行投资决策时, 应根据宏观经济等因素适时修正; 进行与房地产相关的组合投资时, 需重点关注建筑业和金融业与房地产业的关联波动。
建设老年友好社区是中国面对人口老龄化挑战做出的重大决策。然而, 当前仍未出现针对老年友好社区建成效果的系统性评价研究。该文利用北京市全国示范性老年友好社区居民调查数据, 考察老年友好社区建设对老年人生活满意度的影响。研究结果表明：老年友好社区建设提升了老年人的生活满意度与心理健康水平, 且心理健康水平在老年友好社区建设与老年人生活满意度间起中介作用; 老年友好社区的7项评价标准均在不同程度上提升了老年人的生活满意度, 而仅社区氛围、社区服务、智慧养老、社会参与4项评价标准提升了老年人的心理健康水平; 相比之下, 老年友好社区建设对低龄、自理能力较强、文化水平较高、收入较低的老年人的生活满意度与心理健康水平的提升作用更强。
在国际国内形势百年变局加速演进, 经济发展面临需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力的背景下, 加快推进数字技术成果转化、以数字技术促进创新主体和各类创新要素有效协同、形成合力, 对于中国经济高质量发展至关重要。在城市更新活动中, 该文以国土调查、地籍调查、不动产登记等法定数据, 以及人口、经济社会、历史文化、自然地理和生态、景观资源等方面调查数据为基础, 构建了城市更新大数据体系, 以数字技术与城市更新应用深度融合为主线, 研发了数字合作的城市更新大数据平台, 实现城市更新中不动产权益、工程建造、城市管理、运营维护等全流程数据的互联互通, 维护了城市更新所涉资源、资产、资本的权益。该文旨在以数字技术创新为驱动、以信息网络为基础, 实现数字的产业化、传统产业的数字化快速转化, 探索“土地经济”向“数字经济”的转型, 不断做强做优做大中国数字经济。
进度管理是施工管理的重要组成部分, 包含监控实际施工进度并与施工计划进行比较。传统的施工进度更新方法依赖施工人员的手动记录, 滞后性高, 更新频率慢且易出错。为解决该问题, 该文提出了一种基于建筑信息模型(BIM)和大语言模型的施工进度更新方法, 使施工人员能够通过口头上报施工进度的方式来更新建筑三维模型。通过解析工业基础类(IFC)格式的BIM文件和施工计划, 从中提取并关联构件的ID、位置信息及计划施工时间等内容, 进而建立建筑构件数据库; 通过对大语言模型进行提示词微调, 使其能够根据自然语言输入在数据库中检索构件信息和判断进度状态, 并指导Blender中的模型进行动态更新。测试结果显示：经过提示词微调后, 大语言模型在进度判断和更新指令生成方面的平均准确率达到96%, 一致性达到87%, 验证了所提出的更新方法的有效性和可行性。
起重机吊装是钢结构施工的重要环节, 但相关安全事故频发, 亟需有效的防范措施。该研究通过定位和测距等传感器实现了对起重机位置与姿态的实时监测, 并结合起重机的作业特点, 对其工作空间进行了危险等级划分。采用YOLO11-OBB模型和透视变换方法对施工现场工人的位置进行实时定位, 并将起重机和工人的工作空间信息实时集成于三维平台, 实现了两者碰撞风险的实时监测。测试结果表明：所提出方法的中、高风险的监测精度分别为±2.600 m和±2.611 m, 工人定位方法在20 m范围内的平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差分别为67.44 mm、4.32%和86.16 mm。针对西安某项目开展的为期9个月的实地监测表明, 该方法有效提升了施工现场的安全警示能力, 减少了工人进入起重机高风险区域的次数。
在绿色建筑设计中, 传统节能方案的选择依赖设计师经验, 难以考量技术、成本等多维因素, 决策效率受限。该文提出基于经验知识的建筑节能方案智能决策模型。通过构建含有147个绿色星级认证建筑的案例库, 利用案例推理方法, 根据初步设计已知属性计算余弦相似度进行相似案例检索, 为目标案例提供技术方案参考; 通过比较分析4种机器学习算法, 以确定的技术方案为输入参数, 建立基于机器学习算法的增量成本预测模型; 以夏热冬冷地区建筑为例对所构建的模型进行有效性验证。结果表明：基于案例推理的建筑节能方案智能决策模型可找到最相似案例并重用其技术方案, 提高了决策效率; 基于极端梯度提升算法的增量成本预测模型的预测准确率最高, 为72.41%。该研究所构建的智能决策模型可提高建筑节能方案的科学性与决策效率, 为绿色建筑设计提供重要支持。
隐性知识的高效转移对提升建设工程项目团队合作韧性、促进协同创新具有重要意义。该研究利用近红外超扫描技术, 监测建设工程项目不同类型隐性知识转移过程中知识发送方和接收方的脑部激活情况, 并构建脑间同步水平测度模型, 进而探究隐性知识转移过程中的脑间同步和转移完成后知识转移绩效(调用效率和内化程度)之间的关系。结果表明：建设工程项目隐性知识转移时转移双方均呈现脑区激活表征, 认知组接收方的脑部激活值显著高于技能组; 转移任务中发送方和接收方存在显著的脑间同步, 认知组的脑间同步水平显著低于技能组; 转移双方的脑间同步水平与双维度的转移绩效之间均存在显著的因果关系。该研究揭示了建设工程项目隐性知识转移的认知过程, 为强滞后性的隐性知识转移绩效提供了可靠的预测指标。
管廊作为常见的城市基础设施, 其安全性对于城市居民极其重要。该研究针对现阶段管廊监测系统效率低、成本高的问题, 提出了一种基于计算机视觉技术的高效沉降监测方法。该方法创新性地使用特征平面叠加的方法, 采用基于组合缩放因子的空间监测方案, 利用不同的像素精度及灵活的截面叠加实现实时沉降监测。以北京市慈云寺桥地下管廊为例对该方法进行验证。实验结果显示：随着监测距离的增加, 监测误差能够收敛于特定常数值, 该方法可以通过校准的方式实现有效的高精度、高性能监测。环境因素定量监测结果也显示, 即使大部分监测截面处在不同温湿度、气压、粉尘的影响下, 该方法的监测结果仍具有较高的稳定性。
大型基础设施具有规模大、复杂程度高、参建方多、建设风险高的特点, 提升其建设管理效率对中国经济社会发展至关重要。业主是大型基础设施建设的关键参与方, 但已有文献缺乏从业主视角系统研究项目群建设管理关键因素及其作用机理。该文通过调研与文本分析识别了大型基础设施建设管理需求, 运用系统聚类法建立了业主项目群管理能力指标体系, 构建并验证了大型基础设施项目群建设管理模型, 揭示了业主项目群管理能力、项目群外部条件、伙伴关系、资源配置对项目群绩效的显著正向效应及作用路径, 并提出了相应建议。该研究可为大型基础设施项目群建设管理提供理论与实践参考。
为实现“双碳”目标, 中国大力推动清洁能源项目建设, 加速能源绿色低碳转型。清洁能源项目涉及复杂的技术、经济、社会和环境风险, 涵盖设计、采购、施工、运营各个阶段。鉴于利益相关方合作和数字化技术应用对于清洁能源项目风险管理的重要性, 该文从数字化和伙伴关系双元视角, 构建了清洁能源项目风险管理影响机理模型, 并通过问卷、访谈和案例分析进行了实证。模型检验结果表明, 项目数字化水平、伙伴关系、知识管理、参建企业能力和项目风险管理共同对项目绩效有显著的影响作用。通过调研深入分析了清洁能源项目风险管理及相关管理因素的现状、问题及成因, 明确了当前清洁能源项目风险管理应重点关注的因素, 提出了相应风险管理建议。该研究可为清洁能源项目风险管理提供理论与实践参考。
“双碳”目标下清洁能源项目开发迅速, 而环保管理是项目实施的关键之一, 但目前缺乏从项目参建各方合作的角度进行环保管理研究。该文构建并验证了基于伙伴关系的清洁能源项目环保管理模型, 揭示了伙伴关系、环保管理体系、环境影响评价、信息化环保管理、建设过程环保管理对项目环保管理绩效的影响机理, 识别出3条作用路径：“伙伴关系→环保管理体系→建设过程环保管理→环保管理绩效”“伙伴关系→环境影响评价→建设过程环保管理→环保管理绩效”“伙伴关系→信息化环保管理→建设过程环保管理→环保管理绩效”。建立了清洁能源项目环保管理测量指标体系, 通过调研明确了清洁能源项目环保管理应重点关注的因素, 提出的管理建议包括建立完善的环保管理体系、加强项目全过程的环保管理以及推行信息化环保管理。该研究可为清洁能源项目环保管理提供理论和实践参考。
清洁能源开发是落实中国“双碳”目标的重要举措, 设计管理对清洁能源项目实施影响巨大, 但目前缺乏从参建各方协同视角进行清洁能源项目设计管理研究。该文从项目参与方合作伙伴关系视角, 提出并验证了清洁能源项目设计管理模型, 揭示了伙伴关系、前期论证及业主方设计管理对项目绩效的显著正向效应及作用路径。通过调研深入分析了清洁能源项目前期论证与设计管理现状, 明确了清洁能源项目设计主要问题及应重点关注的因素, 并结合案例分析提出了相应设计管理建议。该研究可为清洁能源项目设计管理提供理论与实践参考。
药物影响下驾驶是指驾驶人服用药物后驾驶交通工具的行为。该行为易引发交通事故, 具有高风险, 严重危害公共安全。针对药物影响下驾驶(简称药驾)的国际研究整体较为丰富。该文基于《Web of Science核心合集数据库》, 通过检索“drug (medicine) and drive (driving)”等关键词, 并限制研究方向为“transportation”、发表时间为“1999—2023年”, 得到关于药物影响下驾驶的英文文献共264篇。应用科学知识图谱(MKD)方法分析得到文献的年度分布、来源期刊、关键词共现等情况, 进而厘析有关药物影响下驾驶的研究的具体进展。结果表明：从20世纪90年代起, 国际在药驾流行病学调查、药物使用与驾驶风险的关联性、药物使用对驾驶表现的影响等方面开展了大量研究, 并在不同国家地区形成相关法律法规对药驾行为进行约束和惩戒。该研究可以为关于药驾的研究提供方向, 为药驾管理提供建议与指导。
核设施退役之前主要使用放射性测量技术来开展源项调查工作。该文针对退役核设施结构件, 构建一种有效的放射性活度分布测量方法。对准直γ探测器的扫描测量过程进行建模, 识别影响测量结果的关键因素; 对典型的结构件进行分类, 设计相应的扫描测量策略; 提出等分辨率重建和超分辨率重建两种放射性活度重建方法, 对比分析两种方法的适用性与局限性, 并通过Monte Carlo模拟对所提出的重建方法的有效性进行验证。结果表明：该放射性活度测量方法能够有效测量退役核设施结构件的放射性活度分布, 并且具有良好的位置分辨率和角分辨率, 可用于退役核设施结构件放射性活度分布的测量。
作为森林生态系统与居民居住地相交叉的过渡区域, 森林-城镇交界域可燃物分布复杂, 燃烧特性多样, 与森林、城镇等单一场景相比, 火蔓延特性存在较大差异。随着城镇化不断深入和全球气候变化, 森林-城镇交界域火灾发生次数和规模都呈上升趋势。该文通过考虑不同网格的属性、影响范围和具体燃烧特性, 构建了植被引燃建筑和建筑引燃植被2个模型, 并融合植被火蔓延模型和建筑火蔓延模型, 形成了森林-城镇交界域火蔓延组合模型。以美国典型森林-城镇交界域火灾(Getty火灾)为研究案例, 对提出的组合模型进行验证。通过对比组合模型的模拟结果与实际案例数据及FlamMap6软件模拟结果, 验证了组合模型的有效性和精确性。
为研究爆炸激波管内爆破片非理想破裂机制及其对管道内激波传播特性的影响, 在13 m长的爆炸激波管内进行了不同爆炸强度条件下的爆破片破裂实验。采用高速应变和动压采集法获得了爆破片不同开口率对应的破裂时间及压力峰值, 并使用高速摄像和纹影法观测了不同开口率的爆破片破裂对下游激波传播的影响。高速应变及超压实验结果表明, 爆破片的破裂过程经历了裂尖形成期、花瓣演化期和塑性完成期3个不同阶段。裂尖形成期主导了驱动段内压力变化速率的变化, 而花瓣演化期和塑性完成期则决定了激波管其余位置的超压峰值。通过激波流动理论分析, 提出了爆破片不同开口率对应的下游管道Mach数差值的半经验模型。结合入射激波衰减率阐明了实验段内入射激波衰减过程, 并构建了量化激波传播模型。结合刚体定轴偏转理论, 基于Drewry模型, 建立了适用于瞬时爆炸载荷下爆破片破裂角度的高精度预测模型, 模型预测误差率从32.59%下降到6.31%。该研究为揭示爆破片非理想破裂效应下管道内流场的演化规律提供了实验与理论依据, 有助于提高爆炸激波管等爆炸模拟装置的安全性和可靠性。
为分析消防员在负重爬楼梯过程中的步态特征及其对能量消耗的影响, 该文基于步态参数建立支持向量机(SVM)模型预测能量消耗。实验选取24名受试者先后进行A、B两组实验, 分别在无负重和负重条件下进行爬楼梯, 采集步态数据并进行统计分析。结果显示：在负重状态下, 受试者步频、步长、跨步长、双脚支撑相、速度显著减小, 而能量消耗、单脚支撑相、周期时间等步态参数显著增大。步态参数相关性分析表明, 能量消耗与双脚支撑相、周期时间、速度、步长、跨步长之间存在显著关联。该研究构建了SVM模型来预测能量消耗, 模型展现出良好的拟合度(R2=0.858 36)。对负重爬楼梯过程中的疲劳风险进行评估, 发现大多数受试者面临较高的运动强度和疲劳风险。该研究为优化消防员训练和提高其工作效率提供了理论和实证支持。
可靠的脆弱性评估模型及空间分异特性研究有助于提升灾害应急处置能力。针对传统脆弱性评估只考虑基础设施的抵御能力且权重计算方法单一等问题, 该文围绕暴露度、敏感性、应对能力将城市基础条件与人的主动应对能力纳入指标体系, 构建洪涝脆弱性评估模型, 并采用博弈论组合优化主客观权重值。以洪涝风险较高的西安市为例, 借助多源数据在1 km栅格尺度中进行模型应用, 并通过全局Moran's I和局部空间关联指数(LISA)分析脆弱性空间集聚特征。结果表明：西安市暴雨洪涝脆弱性呈现出显著的自相关与空间分异特性, 整体脆弱性评估等级偏低, 其主要致脆因子为暴露度较高且应对能力较弱, 在高与较高脆弱性等级区间中, 敏感-应对能力不足致脆型和强综合脆弱型居多。该模型可为城市暴雨洪涝脆弱性的减缓与治理等提供启示和借鉴。
热点事件的发生往往会引起网络谣言的肆意扩散。为避免煽动公众情绪、激化社会矛盾, 政府部门需要在网络谣言危机暴发前进行及时且精准的态势研判与应对效率分析。该文开展了网络谣言危机触发机制与拥塞效应分析研究。在分析网络谣言演化体系的基础上, 构建了基于改进传染病传播机理-预警研判模型(SE (ER) IR-SPN)的网络谣言危机触发机制与拥塞效应分析模型; 通过细化潜伏者人群构建SE (ER) IR-SPN触发机制模型, 通过传播平衡点、触发阈值及不同特征人群比例变化趋势获取平衡系统状态和更精确的触发时间, 并通过库所繁忙率和变迁利用率分析进行谣言暴发后危机事件应急处理的流程拥塞效应分析; 以A市某医疗卫生谣言事件为例进行模型适用性验证。研究结果表明：SE (ER) IR-SPN模型可更早发现高危网络谣言事件, 并根据处置流程中库所繁忙率与变迁利用率为政府部门提供应急处置阶段的决策支持。
