中国木叶鲽属鱼类一新纪录种

2008年8月,在浙江舟山附近海域(东海)采集到4尾木叶鲽属鱼类,经鉴定为中国鱼类新纪录种--长木叶鲽,其主要特征为:体棕褐色,有眼侧和无眼侧颢上枝前端有小分枝,鳞片小但不狭长,背鳍鳍条数72～74(73.3);臀鳍鳍条数56～59(57.5);有眼侧胸鳍鳍条数8～10(8.8),无眼侧胸鳍鳍条数为8;有眼侧与无眼侧腹鳍鳍条数均为6;尾鳍鳍条数19～20(19.5),脊椎骨数为36;鳃耙数为3+7.基于线粒体COI基因片段得到的长木叶鲽与角木叶鲽的K2P遗传距离为9.4%,2种间遗传分化达到了种间水平.     

桓仁夕卡岩型多金属矿床分带研究

桓仁夕卡岩型多金属矿床受控于寒武纪灰岩与燕山期闪长杂岩体接触带之间的夕卡岩.矿物成分多样,结构构造复杂,围岩蚀变强烈,矿化分带明显.对桓仁矿床的空间分带特征进行了的探讨,并选取了不同深度的穿透岩体及矿体的典型穿脉作为研究对象.通过岩石类型的划分和金属元素的测试,并结合其他地质特征,分析讨论了矿体、岩体在水平及垂直方向上的分带规律.详细讨论了不同金属元素的空间赋存性,并在此基础上总结了该矿床的成矿规律,为今后在其的深部、边部找矿提供理论依据.     

大陈洋产卵场保护区综合健康状况评价

产卵场保护区建立是养护渔业资源和渔业可持续发展的重要方式,为验证大陈洋产卵场保护区建立的效果,以大陈洋产卵场保护区为研究区域,基于层次分析法(analytic hierarchy process),以2018年春(4月)、秋(11月)两季渔业资源和环境调查数据为依据,从产卵场保护区的环境和生态(一级指标)角度考虑,建立以污染物、水质、群落结构、资源密度等7个二级指标和26个三级指标的评价体系,通过综合健康评价指数(comprehensive health indicator,Ic,h),表征大陈洋产卵场保护区健康状况,并利用2021年春(4月)、秋(11月)两季渔业资源调查数据与保护区建立初期渔业资源情况进行对比。结果显示:2018年大陈洋产卵场保护区春季和秋季Ic,h分别为0.514和0.511,均处于亚健康状态。虽然保护区内环境状况优良,但保护区内生物多样性低,资源密度和资源补充群体数量不足,这表明大陈洋产卵场保护区渔业资源情况不容乐观。经过一段时间的恢复,保护区内渔业资源情况略有所好转,说明保护区的设立有一定的效果。综合健康评价体系在一定程度上客观地反映了大陈洋产卵场保护区健康状...     

基于Ecopath模型的舟山海域褐菖鲉(Sebastiscus marmoratus)生态容量评估

根据2021年渔业资源调查数据构建了含有23个功能组的舟山海域生态系统Ecopath模型,分析了当前舟山海域生态系统总体特征并估算了褐菖鲉在舟山海域的生态容量。结果表明:舟山海域生态系统营养级范围为1.000 (浮游植物和有机碎屑)～4.277 ( 鳐类),石首鱼科、虾类和 鳐类为舟山海域生态系统中的关键种。碎屑食物链和牧食食物链是舟山海域生态系统主要的食物链。碎屑和浮游植物对食物网的贡献率分别为61.32%和38.69%。始于浮游植物和碎屑的营养传递效率分别是9.34%和10.50%,系统总营养传递效率是9.82%。总初级生产量/总呼吸量为2.26,系统连接指数为0.372,系统杂食性指数为0.222。生态系统总体特征反映了舟山海域生态系统的成熟状态较低,生态系统处于不稳定阶段,容易受到外界环境变化的影响。根据模型估算,当褐菖鲉生物量增加至8.6倍时,褐菖鲉达到生态容量0.007 95 t/km²,此时生态系统仍保持平衡,且生态系统总体特征基本稳定。因此,褐菖鲉在舟山海域尚有较大增殖潜力。     

浙江近海海洋鱼类增殖放流现状分析

20世纪80年代以来,浙江近海的主要渔业资源呈现衰退趋势,因此从2000年至今相关单位持续开展人工增殖放流以修复渔业资源。文章基于2017—2021年浙江近海鱼类增殖放流统计数据作出分析,对比放流资金、放流数量、放流物种等变化趋势得出：2017—2021年主要在浙江近海12处重要的增殖放流海域投放了大黄鱼（Larimichthys crocea）、黑鲷（Acanthopagrus schlegelii）、黄姑鱼（Nibea albiflora）、条石鲷（Oplegnathus fasciatus）等16种海洋鱼类,累计投入放流资金11 285.9万元,投放海洋鱼类苗种共计46 799.8万尾,其中标志鱼投入共330.1万元,放流苗种48.8万尾。调查和文献报道显示,增殖放流对增加浙江近海海洋鱼类生物资源量、恢复海洋鱼类群落结构、保护海洋生物多样性,促进海洋渔业的发展等方面起到积极的作用。根据调研情况和相关文献梳理了增殖放流存在的问题并提出了相关的改进建议,以期为今后科学规范实施增殖放流提供参考。     

基于DBSCAN算法的北京市顺丰快递服务设施集群识别与空间特征分析

电子商务跨越式发展为快递物流行业注入了新鲜血液促使国民经济达到新的增站点,服务网点作为连接快递企业和用户之间的桥梁纽带,逐渐成为城市地理和物流地理的重要研究对象。本文以北京市顺丰快递服务网点为研究对象,首次将DBSCAN聚类算法和无人值守的智能快递柜引入城市物流快递行业研究中,综合使用核密度分析、Ripley's K函数等空间点模式分析方法,定量对比分析有人值守的合作网点和无人值守的智能快递柜两类顺丰快递服务网点的空间布局、集聚特征及影响因素。结果表明：① 基于密度的DBSCAN聚类算法能够快速有效地识别出任意形状的快递服务网点集群,算法识别出24个智能快递柜集群,14个合作网点集群;② 顺丰快递服务网点高密度区主要集中在人口密度大、经济繁华、交通便利的居住区和包含热门商圈的职住区附近,如双井、金融街、三里屯、学院路等;③ 合作网点和智能快递柜两类服务网点均呈集聚性分布,但集聚规模各不相同,具体表现为快递柜集聚规模明显大于合作网点,而集聚强度却小于合作网点;④ 智能快递柜集群密度大,服务半径小,更倾向服务于步行可达范围内的居住小区;合作网点集群密度小,服务半径大,服务对象随服务半径扩展至周边各大职区,对交通可达性的要求更高。⑤ 顺丰快递服务网点布局是地区经济水平、人口规模、交通状况、土地利用类型及城市功能区定位等多种因素综合作用的结果。     

格网邻域滤波在车载激光点云道路边线提取中的方法研究

结合城市车载激光扫描点云道路数据与地物点各自的特点和空间分布,用路面点云控制道路两侧地物点云进行滤波,从而实现道路路面点和地物点的分离,并根据城市道路中含有高出路面边缘的路缘石的结构特性设置阈值来提取路缘石,通过设置合适的格网及其邻域格网中点的密度特性进一步滤波路缘石,生成道路边线。     

面向3DGIS渲染逼真度的方法研究

为了提高3DGIS中的仿真逼真度,引入目前最流行的延迟渲染技术,并结合基于物理的双向反射分布函数（BRDF）光照模型、屏幕环境光遮蔽（SSAO）和高动态范围光照（HDR）技术,提出了一种新的3DGIS渲染方法-BSHRF。该方法中,基于物理渲染的BRDF光照模型提高了3DGIS中的材质效果;SSAO技术利用较少的计算量,大大提高了场景真实度的光照细节;HDR技术将图像的逼真度再次提升一个层次。最后,为了验该方法的可行性与先进性,在3DGIS软件平台Gaea Explorer上,应用BSHRF方法对植被场景和三维建筑场景分别进行渲染,并从渲染效果与效率两个方面,与当前流行的3DGIS软件Google Earth和ArcScene进行对比。实验结果表明,BSHRF方法在不损失渲染效率的情况下,能够得到更好的渲染逼真度。