基于软硬协作决策的半监督珊瑚礁底质分类方法

珊瑚礁底质分类对海洋资源开发和海洋生态环境保护起到至关重要的作用。目前,深度学习语义分割方法在遥感图像分类领域应用广泛,但在底质分类方面的研究较少。由于基于全监督深度学习的方法中逐像素标注标签的成本较高,不适用于大规模、高频次的底质分类工作,基于半监督的深度学习方法能够有效利用已标注标签为无标签数据产生伪标签,从而有效降低人工成本,然而现有半监督方法的性能易受伪标签噪声的干扰。针对以上问题,本文提出了一种基于软硬协作决策的半监督底质分类方法。首先,利用多模型联合决策生成高质量的伪标签;然后,提出了一种能够顾及伪标签像素置信度的损失函数来指导模型进行训练;最后,采用软硬协作的决策方式得到精确的底质分类结果。在美属维尔京群岛圣克罗伊岛北部的巴克岛礁和夏威夷群岛的中途岛东南约400 km处的珍珠与爱马仕环礁的浅层底栖生物栖息地地图数据集上评估了本文方法的精度,实验结果表明,本文提出的方法与全监督学习方法精度相当,比主流的语义分割方法精度平均高3.08%,能够有效服务于珊瑚礁底质调查工作。     

黄河流域动力系统泥沙时序混沌特征分析——地理系统综合研究的一种尝试

选取黄河头道拐、潼关、花园口和利津断面1952²000年的泥沙含量为时序,在G-P重构相空间的基础上,分别计算了各断面泥沙时序的关联维（D2）、K2熵和Hurst指数。结果表明,各断面的最小饱和镶嵌维（m）、D2和K2熵分别为5、3.24和0.13,说明黄河流域各级系统均具有混沌特征,并且从上游到下游混沌特性逐渐增强。随着混沌特性的增强其平均可预报时间下降,头道拐断面为8年,其余断面为3年。各断面Hurst指数均大于0.68,在可预报时间内,各断面泥沙时序具有持续性下降趋势,并用2001²004年实际数据得到了验证。文章还给出了黄河流域动力系统的一般形式,该系统至少需要8个状态变量,2个控制变量。     

多普勒雷达资料同化在台风“灿都”(2010)预报中的应用研究

文章基于中尺度天气预报模式(WRF)及其三维变分同化系统(WRF-3DVAR), 采用了两部雷达径向风资料, 进行单一时间分析以初始化台风“灿都”(Chanthu), 比较研究了同化雷达径向速度(V_r)对台风“灿都”分析和预报的影响。结果表明: 同化雷达径向风的作用主要体现在台风强度和环流结构的调整, 且在同化达到一定时长后, 对改进同化后的预报分析有积极效应。同化试验改进台风的初始风场以及台风环流中心的热力和动力结构、强度和位置, 进而提高18h预报的台风结构、路径、强度。     

北黄海冷水团对獐子岛微微型浮游生物分布的影响

Picoplankton distribution around the Zhangzi Island(northern Yellow Sea)was investigated by monthly observation from July 2009 to June 2010.Three picoplankton populations were discriminated by flow cytometry,namely Synechococcus,picoeukaryotes and heterotrophic prokaryotes.In summer(from July to September),the edge of the northern Yellow Sea Cold Water Mass(NYSCWM)resulting from water column stratification was observed.In the NYSCWM,picoplankton(including Synechococcus,picoeukaryotes and heterotrophic prokaryotes)distributed synchronically with extremely high abundance in the thermocline(20 m)in July and August(especially in August),whereas in the bottom zone of the NYSCWM(below 30 m),picoplankton abundance was quite low.Synechococcus,picoeukaryotes and heterotrophic prokaryotes showed similar response to the NYSCWM,indicating they had similar regulating mechanism under the influence of NYSCWM.Whereas in the non-NYSCWM,Synechococcus,picoeukaryotes and heterotrophic prokaryotes exhibited different distribution patterns,suggesting they had different controlling mechanisms.Statistical analysis indicated that temperature,nutrients(NO3–and PO43–)and ciliate were important factors in regulating picoplankton distribution.The results in this study suggested that the physical event NYSCWM,had strong influence on picoplankton distribution around the Zhangzi Island in the northern Yellow Sea.     

海洋运输网络研究进展与趋势探讨

随着经济全球一体化快速发展,国际海运贸易的规模不断扩大,全球海运网络研究成为当前的研究热点领域。该研究是海洋运输、地理信息科学、数学物理、统计科学、复杂网络科学、大数据科学、计算机科学等多学科交叉领域共同关注的研究主题,对国家宏观战略与政策制定具有重要作用。本文总结了海运网络研究数据基础、理论模型和研究方法,包括数学物理统计理论方法,基于复杂网络的分析方法、数据挖掘理论方法等,然后从海运网络运输模式设计与优化,网络结构静动态特征,网络结构和交通流演化机制等角度总结海运网络的研究进展、分析所存在的问题,提出海运网络研究在跨学科跨领域研究方法的交叉、多源异构数据融合分析、理论与实际应用结合等方面的未来研究趋势。     

四川杨柳坪Cu—Ni—PGE矿区基性—超基性岩的地球化学特征及其含矿性

杨柳坪矿区的基性-超基性岩主要呈层状产出，可以分为2类，即含矿的强蚀变超基性岩和不含矿的弱蚀变或未明显蚀变的基性岩，前者属于苦橄岩并具有科马提岩的地球化学特征（不具鬣刺结构，但可称为科马提质的苦橄岩），同时还具有高H2O^ 、高CO2的特点，并且H2O^ 、CO2越高矿化越强，表明成矿作用与热液蚀变有关，后者在地质特征和地球化学特征上与峨眉山玄武岩相似，成矿元素含量正常。     

星载雷达与C波段地基雷达数据一致性个例分析

为提高单部雷达与多部雷达组网探测降水的精度,对地基雷达进行了一致性定标。星载雷达作为标准参考源已应用于S波段天气雷达的一致性定标,但对于C波段天气雷达的适用性仍有待研究。为此,本文选择了位于较高纬度的兰州C波段业务雷达,设计了以星载雷达标定C波段雷达的方法。通过对两个降水个例进行分析发现:定标后的C波段雷达回波强度和降水反演精度均有一定改善。说明采用星载雷达对C波段雷达进行定标也是可行的,这有利于解决西部地区地基雷达组网探测的一致性定标难题,展现了良好的应用前景。     

二维大气模型在海上电波传播中的应用

电磁波在海上波导环境下传播特性的研究对提升舰载雷达探测性能有重大意义。通用的波导环境折射率模型是基于莫宁相似理论的5参数经验模型,其缺陷在于将折射率的水平结构看作是均匀的。本文运用的二维波导环境10参数模型克服了先前模型的缺陷,对实际波导环境有更近似的描述。最后运用基于离散傅里叶正弦变换的抛物方程方法具体分析了波导环境中折射率水平方向的变化对电波传播产生的影响,结果表明折射率水平变化会改变电磁波的空间场强分布,二维折射率模型更具实用价值。     

九十年代摄影测量与遥感技术发展趋势综述

<正> 一、信息技术发展迅速当代科学技术的发展非常迅速,技术革命日新月异,传统的生产技术和方法逐步为新的工艺所取代。当代科学技术发展的另一大特点,是各学科的互相融合,互相渗透,产生许多新的技术分支。一些新的名词、术语大量引进我们的学科领域,使传统的测绘技术发生了革命性的变化。GIS的出现,把传统航测、制图、地理学、遥感技术、计算机技术融为一体,组成了一门跨学科的边缘科学,有人把他称为“Geomatics”。在加拿大和荷兰,已有以此命名的专业和课程。     

重大事件发生前后的海运网络动态分析（英文）

Investigating the influence of international events on global maritime networks is a challenging task that must comprehensively incorporate geographical, political, and maritime sciences. Understanding global maritime network dynamics is an initial and critical step in this investigation. This study proposes an automatic identification system(AIS)-based approach to understanding maritime network dynamics before and after international events. In this approach, a spatiotemporal modeling method is introduced to measure the similarity in shipping trends before and after international events. Then, a spatiotemporal analytic framework is proposed to understand the maritime network dynamics by grouping similar situation, and assessing possible indirect effects within a network. Finally, three case studies of international events, military conflict, lifted economic sanctions, and government elections, were used to investigate the observed network dynamics possibly affected by international events. The results indicate that container, tanker, and bulk shipping between India and its connected countries all declined more than 69% after military conflicts between India and Pakistan in August 2015. Tanker shipping between Iran and the United Arab Emirates increased 51% after economic sanctions on Iran were lifted. Container shipping between Sri Lanka and Singapore, Malaysia, and India increased more than 74% after the general election in Sri Lanka. These investigations demonstrate the feasibility of the proposed approach in assessing the possible effects of international events on maritime network dynamics.