南海西沙西南海域表层沉积物特征

西沙西南海域表层沉积物样品矿物成分，地球化学，微体古生物分析测试结果表明：沉积物可分为７种类型，沉积环境主要是陆坡，部分为深海平原，海洋生物，海洋化学以及火山物质的沉积起到了积极的作用，陆源物质的影响较小，它们主要来源于北部大陆和南部岛礁等物源区。     

西沙群岛海产蓝藻类的研究Ⅰ

我国西沙群岛海产蓝藻类的种类极为丰富。但迄今为止除黎尚豪报导过西沙群岛永兴岛的陆生习性的27种蓝藻外,尚未见过任何报告。本文为西沙群岛海产蓝藻类研究的第一部分。根据的材料是中国科学院海洋研究所1975年和1976年在西沙群岛采集的,计127号。本文仅报道11种,隶于颤藻科(Oscillatoriaceae)的6属,其中4种在我国为海产蓝藻的新记录。     

罗源湾水母类的生态研究

样品于1986年11月至1987年10月在福建省罗源湾10个站位采集。经鉴定有52种水母。它们可分为沿岸暖水、沿岸暖温和大洋广布三种生态类群。水母类总数量和种类数的季节分布呈单周期,两者高峰均出现在7月。低谷分别出现于11月和1月。在平面分布上,以拟细浅室水母Lensia subtiloides占优势的月份,数量从湾口向湾顶递减,而以球型侧腕水母Pleurobrachia globosa占优势的月份,数量却递增。文中还讨论了水母类的分布和环境因素的关系。     

通化市东昌区、二道江区第二次土地调查技术方案

吉林省各地区根据其地理特点及土地利用现状特征制定了不同的技术方案,以适应本地区土地调查工作的开展。本文仅以通化市东昌区和二道江区为工作区域论述第二次土地调查技术方案,以供各地区土地管理部门参考。     

基于分区的局域神经网络时空建模方法研究

区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力.     

柴达木察尔汗盐湖贝壳堤剖面介形类组合及其环境意义

柴达木盆地察尔汗贝壳堤剖面记录了约39.7～17.514CkaB.P.期间古湖泊高湖面扩张、收缩的演化历史。剖面中丰富的介形类,皆为我国东部山间盆地～平原区系与西部高原区系常见种。依据青海地区现代介形类分布调查,可知研究剖面高湖面发育期为淡水湖,其中高分异度介形类组合代表近静水的浅湖环境,单种或近单种土星介大量出现层位指示缓流水环境,大量原生双壳类共生可能指示静水、较深水环境。据地层中介形类分布,自下而上划分为7个组合-沉积环境带,分别为:①少量湖沼种出现（积水洼地形成带）——湖泊前期,②单种缓流水种连续出现（湖泊初始形成带）——高湖面初始形成期,③高分异度组合、介形类富集（浅水大湖带）——高湖面水深加大期,④中分异度组合、介形类少量出现（深湖带）——高湖面最盛期,⑤中分异度组合、介形类少量出现、双壳类连续富集（湖泊变浅带）——高湖面略下降期,⑥缓流水介形类繁盛、双壳类多少不等（湖泊水位下降带）——古湖泊退缩期和⑦介形类稀少带——古湖泊快速消亡期。贝壳堤剖面所见双壳类在现代介形类调查区域没有发现,它们在地层中的出现,进一步指示大体相当MIS3阶段时期柴达木盆地比现代更温暖的气候背景,降水条件好于现代。     

福建上杭上石炭统的蜓类生物地层

在对福建上杭上石炭统蜓类系统研究的基础上,根据蜓类化石在地层中的分布和垂向变化规律,自下而上建立了2个蜓带:Profusulinella带和Fusulina-Fusulinella带.Profusulinella带细分为2个亚带:Profusulinella staffellaeformis亚带和Profusulinella wangyui-Eofusulina triangula亚带;Fusulina-Fusulinella带细分为3个亚带:Fusulinella helence-Pseudostaffella paxadxa亚带,Beedeina meyiensis亚带及Fusulina quasicylindrica亚带.通过与我国华南沉积区和欧美同期蜓类生物地层的对比,解决了本区上石炭统地层的时代归属,为福建以及我国石炭系的划分和对比提供重要的基础资料.     

改进相似性测度的高光谱影像FCM聚类分析

高光谱遥感将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的图像信息有机地结合在一起,能够实现地面目标的精细分类识别。FCM是一种有效的聚类算法,但存在相似性测度模型单一、分类精度的提高受到限制等问题。文中结合高光谱影像的技术特点,综合考虑光谱曲线的形状、地物辐射亮度及其权重,提出可以更好描述光谱向量之间的相似性的距离测度,并将其引入到FCM聚类模型中。聚类分析试验结果表明：通过改进和优化相似性测度的FCM,可以显著提高高光谱影像聚类精度。     

浙江省第二测绘院

浙江省第二测绘院为浙江省测绘局所属社会公益类纯公益性事业单位,机构规格相当于县处级。     

一种用于海底类型聚类的新方法(英文)

By using sonar imaging, this paper presents a new algorithm for the clustering of seabed types based on the self-organizing feature maps （SOFM） neural network. The theory as well as data processing is studied in detail. Some valuable conclusions and suggestions are given