以鲢、鳙养殖为主的长江中下游武山湖浮游植物群落结构特征

武山湖是紧邻长江的通江型富营养化湖泊，是国家级湿地公园.为切实了解该湖在以鲢、鳙养殖为主的情况下浮游植物结构特征，于2017年9月-2018年8月对其浮游植物群落结构特征及水质开展了监测.监测结果表明武山湖水质全年处于轻度富营养到重度富营养水平之间；12次共采集浮游植物7门100种（属），浮游植物优势种共有23种，其中蓝藻门有9种，绿藻门有8种，硅藻门和隐藻门各有3种.夏季和秋季蓝藻门优势种最多且优势度高，冬季和春季绿藻门和硅藻门优势种多且优势度高.武山湖浮游植物每月优势度最大的种类主要有蓝藻门微囊藻和细小平裂藻、绿藻门小球藻以及硅藻门小环藻.浮游植物生物量峰值出现在6月，达34.77 mg/L；丰度峰值出现在7月，达341.46×10⁶ cells/L.冗余分析（RDA）和线性相关分析均表明浮游植物丰度和生物量与总磷、温度和pH均呈显著正相关，且蓝藻门生物量和丰度以及优势属与总磷和温度均呈显著正相关.研究结果表明武山湖浮游植物丰度和生物量在夏季均很高，发生蓝藻水华的风险较大.相对于氮，磷是更重要的限制浮游植物生长的营养元素.     

一种LiDAR平面配准方法辅助的IMU室内定位算法

室内环境由于缺乏观测条件,无法使用全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)进行定位,而单独惯性导航系统(inertial navigation system,INS)由于传感器的误差累积,定位结果快速偏移且无法受到限制.因此,针对室内未知环境下移动背包的定位问题,提出激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)与惯性测量单元(iner?tial measurement unit,IMU)的组合导航系统,使用LiDAR平面配准获得的载体速度作为扩展卡尔曼滤波器观测量,对IMU位姿推算的误差进行修正.结果表明,该方法可以有效控制惯性导航误差的漂移,从而提高室内定位精度.     

PCA-BP神经网络在SO2浓度预报中的应用

将基于主成分分析(PCA)的BP神经网络预报方法引入大气污染预报,建立SO2浓度预报模型.结果表明:应用主成分分析对数据进行前处理,以原始预报因子的主成分作为BP神经网络的输入,降低了数据维数,消除了样本间存在的相关性,大大加快了BP神经网络的收敛速度.对模型进行预报验证,预报值与实际值之间的绝对误差为0.0098,预报值与实际值的相关系数达到0.885,得到较好的预报效果.并且比一般的BP神经网络模型具有较高的拟合和预报精度.     

大地测量学发展的新动向——记国际大地测量协会1982年东京会议

国际大地测量协会（IAG）全体大会于1982年5月7日至20日在日本东京举行，共有41个国家的376人参加，提交的论文约200篇，举行下列九个专题学术讨论会：     

基于EMD-NAR神经网络的大坝变形预测

为了使大坝变形的预测精度更高,针对大坝形变量的时间序列中存在着非平稳和非线性等曲线特性,使用一种经验模态分解(EMD)和非线性自回归动态神经网络(NAR)相结合的EMD-NAR模型对大坝形变时间序列进行预测。以某大坝实测的时间序列数据为算例,分别使用BP模型、NAR模型和EMD-NAR模型进行实验对比,结果表明,BP、NAR、EMD-NAR模型预测的均方根误差(RMSE)分别为0.9449,0.6993,0.4678;模型预测的平均相对误差(MRE)分别为0.1492,0.1065和0.0688,从三种模型预测结果对比可知,组合的EMD-NAR模型预测精度最高且稳定性最好,为时间序列的大坝形变预测提供一种新的参考思路。     

北斗三号系统进展及性能预测——试验验证数据分析

2017年11月5日第一和第二颗北斗三号系统卫星发射升空,开启了中国北斗全球系统组网建设工程.为了验证北斗全球卫星导航系统的信号载荷和设计性能,2015至2016年间先后发射了五颗北斗三号试验卫星,较全面验证了北斗三号系统的性能.文章侧重描述北斗三号试验系统卫星钟、星间测距、时间同步和卫星定轨性能;详细分析了北斗三号民用信号的信噪比、伪距误差随高度角变化、多路径误差、空间信号综合质量、授时精度等;并与北斗二号系统相关性能进行了比较;最后基于现有试验卫星信号性能,预测了未来北斗全球系统的定位、导航和授时(PNT)性能.     

基于无人机影像的非增量式多视图几何 三维重建研究

增量式多视图几何三维重建对最初始的视图重建要求高,在后续重建过程中,需要不断的进行捆集调整,因此,最后重建的精度和效率都不高。非增量式三维重建对初始视图重建的精度要求不高,首先求出所有的摄像机参数,通过全局方式一次性计算目标三维点,在重建的精度和效率上要明显优于增量式三维重建。非增量式三维重建的主要难点在于如何精确的求出视图的全局旋转矩阵,为了提高全局旋转矩阵的计算精度,使用最优随机抽样一致方法(A Contrario-Random Sample Consensus,AC-RANSAC)来去除三维重建中错误的二视图关系,与传统的RANSAC设定固定阈值相比,AC-RANSAC能够自适应的设定阈值,避免了不同阈值对重建结果的误差影响。本文编程实现了非增量式多视图几何三维重建,并分别使用增量式和非增量式重建方式对一组无人机影像进行实验。实验结果表明,非增量式三维重建效率高、精度高,适用性更强。     

四川盆地涪陵地区茅口组热液白云岩储层预测

在分析四川盆地涪陵地区中二叠统茅口组热液白云岩储层发育主控因素的基础上,确定了"基底断裂精细描述+有利沉积相带分析+精细地震反演的热液白云岩储层综合预测"技术路线。针对该区灰岩与白云岩的波阻抗值重叠、仅用叠后波阻抗反演方法难以识别储层的难题,在钻井资料统计分析基础上,综合应用叠后地震反演获得的波阻抗值和叠前地震反演获得的纵横波速比V_p/V_s,实现了对热液白云岩储层的有效预测。     

外来种福寿螺(Pomacea canaliculata)对3种沉水植物的牧食偏好及水体理化因子的响应

外来种福寿螺(Pomacea canaliculata)相较我国本土螺类其牧食量更大且繁殖速度更快,对栖息地水生植物的现存量和实施水生植被恢复的生态治理工程的成功性可能构成威胁,目前对福寿螺影响浅水湖泊沉水植物的重建缺乏足够的研究.本文通过设置不同沉水植物种类组合系统,研究福寿螺对3种常用于浅水富营养化湖泊治理的沉水植物密刺苦草(Vallisneria denseserrulata)、轮叶黑藻(Hydrilla verticillata)、穗花狐尾藻(Myriophyllum spicatum)的牧食偏好以及不同植物配置系统理化因子的响应变化,结果表明福寿螺对沉水植物植株附着偏好为密刺苦草轮叶黑藻穗花狐尾藻,而牧食破坏强度为轮叶黑藻穗花狐尾藻密刺苦草,轮叶黑藻最容易受到福寿螺牧食影响而快速消亡,穗花狐尾藻叶片也会被全部牧食仅剩下茎,而苦草存活受到的影响较小.福寿螺会导致轮叶黑藻+密刺苦草组合系统中总氮、氨氮、总磷、正磷酸盐浓度显著升高,而密刺苦草+穗花狐尾藻组合中总磷、正磷酸盐浓度显著升高,但是在轮叶黑藻+穗花狐尾藻组合中仅总氮浓度显著升高.研究表明福寿螺能够影响沉水植物间的竞争关系,但是3种沉水植物均不能阻止福寿螺的牧食;福寿螺牧食会显著降低沉水植物生物量,最终会影响草型清水态系统的稳定性.