利用短期静态PPP结果反演海潮负荷位移

采用香港11个GPS测站的观测资料进行1 h、2 h、3 h和4h静态PPP解算，获得4组PPP坐标序列，利用调和分析求取11个测站处8个主要分潮的负荷位移参数（振幅和相位），将其与海潮模型计算的负荷位移参数进行对比，并比较分析PPP反演值与海潮模型值改正海潮负荷信号的效果。结果表明，垂直和水平方向上，不同PPP结果反演8个分潮的负荷位移分别具有约5 mm和7 mm的差异；PPP反演8个分潮垂向负荷位移优于全球海潮模型，但水平方向上的反演效果稍弱。     

基于熵权TOPSIS模型的海岛地区资源环境承载力研究——以舟山普陀区、定海区为例

随着海洋强国、"一带一路"、生态文明建设等国家战略的不断推进,海岛在国家政治、军事、经济、社会、生态中的地位不断提高,海岛开发、利用的规模越来越大,其生态保护也面临着新的挑战。本文依据资源环境承载力内涵,兼顾海岛资源环境特点,研究形成海岛地区资源环境承载力评价指标体系,综合应用熵权法、TOPSIS(逼近理想解排序方法)模型评价了典型海岛地区——普陀区与定海区2009-2015年间的资源环境承载力状况,结果表明:普陀和定海资源环境承载力水平呈稳步提升趋势,各个时期的环境保护政策和节能减排相关措施在环境保护与污染治理等方面起到了较为积极的作用。最后,在基于生态系统的海岛综合管理框架内提出了对策建议。     

秦皇岛近岸海域绿藻微观繁殖体的分布以及在绿潮形成中的作用

2015年以来，秦皇岛近岸海域暴发了绿潮，对北戴河旅游区的环境和生态系统造成了严重影响。绿藻微观繁殖体在绿潮的形成过程中起到重要作用，主要包括孢子、配子、幼苗和营养片段。绿藻微观繁殖体作为绿潮的“种源”，其分布规律可以反映绿潮的“藻源”位置。本研究于2016年4-9月和2017年1月对秦皇岛近岸海域绿藻微观繁殖体的调查，探究了其分布规律以及生物量变化。结果显示，绿藻微观繁殖体主要分布在近岸海域，由近岸向远岸海域逐渐降低。绿藻微观繁殖体的数量在7、8月份最高，在冬季最低。受绿潮影响严重的海域微观繁殖体数量高于其它海域。秦皇岛近岸海域的绿藻微观繁殖体为该海域绿潮的种源，其分布规律表明秦皇岛近岸海域绿潮起源于本地。     

HPLC法同时测定滋阴温阳活血颗粒中两种指标性成分的研究

目的：建立滋阴温阳活血颗粒中两种指标性成分（腺苷和山奈酚-3-O-β-D-葡萄糖苷）的同时测定方法。方法：采用HPLC法，选用phenomex Kinetex C_{18色谱柱（4.6mm×250mm，5μm），0.1%磷酸-乙腈为流动相，梯度洗脱，流速1.0ml/min，柱温30℃，进样量10μm，检测波长254nm；以腺苷和山奈酚-3-O-β-D-葡萄糖苷为指标性成分，共测定10批滋阴温阳活血颗粒。结果：10批颗粒中，腺苷的含量在2.706～4.132mg/g范围内，山奈酚-3-O-β-D-葡萄糖苷的含量在3.692～4.948mg/g范围内。结论：本研究所建立方法快速、准确、高效，能够对滋阴温阳活血颗粒的质量进行科学评价。}     

日照市露天开采矿山地质环境问题及恢复治理措施

通过1∶5万矿山地质环境调查和遥感解译手段,对日照市矿山进行了全面的调查,查明各类矿山546处,主要集中在莒县和五莲县境内。除莒县刘官庄煤矿外,其余全部为露天开采矿山,主要选用直接开挖的方式,不仅破坏了地表环境,而且矿山生产活动产生的固体废弃物占用了大面积的土地。该文根据矿山地理位置及开采方式的不同,将相同类型的多个矿山划分为同一治理区,针对不同治理区的特点,采取科学有效的治理方法,建立健全矿山地质环境监督管理机制,切实解决矿山地质环境问题,改善生态环境。     

不同类型的高位虾池排污对秋茄幼苗生长的影响

中国多数红树林陆地边缘存在着大量的养虾池塘。这些养虾池塘可通过：（1）换塘外排废水，（2）清塘直排污泥影响周围的红树林。本研究共包含两个实验，来探讨这两种类型的排污对秋茄幼苗生长的影响。实验一模拟虾池常规换塘情况，研究换塘废水对秋茄幼苗生长的影响。实验二设置四种虾池清塘污泥沉积厚度（0 cm，2 cm，4 cm，8 cm），研究虾池清塘污泥的累积效应对秋茄幼苗生长的影响。结果如下：在5，15和25三种盐度下，虾池换塘废水未对秋茄生长指标造成显著影响；而清塘污泥对秋茄生长的影响与其沉积厚度有关，大多数生长参数在污泥沉积厚度为4 cm时呈现最大值。秋茄幼苗在适量的沉积厚度下加速了生长，且本实验秋茄幼苗对虾池清塘污泥的耐受性为沉积厚度8 cm。     

A machine learning approach for predicting computational intensity and domain decomposition in parallel geoprocessing

ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.     

A modified numerical model for moisture-salt transport in unsaturated sandy soil under evaporation

Soil salinization, caused by salt migration and accumulation underneath the soil surface, will corrode structures. To analyze the moisture-salt migration and salt precipitation in soil under evaporation conditions, a mathematical model consisting of a series of theoretical equations is briefly presented. The filling effect of precipitated salts on tortuosity factor and evaporation rate are taken into account in relevant equations. Besides, a transition equation to link the solute transport equation before and after salt precipitation is proposed. Meanwhile, a new relative humidity equation deduced from Pitzer ions model is used to modify the vapor transport flux equation. The results show that the calculated values are in good agreement with the published experimental data, especially for the simulation of volume water content and evaporation rate of Toyoura sand, which confirm the reliability and applicability of the proposed model.     

情境教学的课堂评价与教学改进研究——以“资源枯竭型城市的发展方向”为例

情境教学是培养学生核心素养的重要教学方法,本文提出了情境教学的课堂评价原则:情境具有真实性、情境与教学目标具有关联性、情境应划分水平。同时提出从情境的结构和关系、解决情境中的问题所涉及地理要素的数量及其关联程度两个角度分别对情境水平进行划分,并结合“资源枯竭型城市的发展方向”课例,提出目前情境教学中存在的问题及教学改进建议。     

基于细分行业的安徽省创新型企业集聚研究

创新型企业作为塑造创新地理格局的重要力量，其区位选择的外部特征及内在机理亟须予以系统化研究。基于对安徽省创新型企业的细分行业与空间建库，采用核密度估计和地理探测器等方法，对细分行业下的创新型企业空间集聚特征及影响因素进行研究。结果表明：（1）安徽省创新型企业类型以先进制造和自动化为主，并以生物与新医药、新材料、电子信息为辅；（2）创新型企业空间集聚的不均衡特征显著，呈现出“一核一带多节点”的集聚分布特征，且合肥、芜湖是两个重要集聚区；不同细分行业视角下创新型企业的空间分布形态各异，可归纳为点-轴式、极核式、双核式及多核分散式等4种空间组织形态。（3）创新型因子对于创新型企业的空间集聚最为重要，但传统型和政策型因子的重要性仍不容忽视。其中，产业基础、人力资本、创新投入是最核心的因素，但各行业创新型企业的影响因素作用力则表现出一定的异质性。