基于已知特征平面的移动测量系统安置参数检校

安置误差是影响移动测量系统激光点云精度的主要因素之一。当激光点云中存在特征平面时,安置误差会导致该平面与真实平面之间产生较大的偏差,如果存在多个空间上位置关系较好的特征平面,就能够全面反映出系统的安置误差。本文以此为依据,给出了一种基于已知特征平面的移动测量系统安置参数检校方法,并详细阐述了检校场的布设、数据获取及处理等内容。实验证明,该方法是一种简单、可靠的检校方法,具有较高的实用性。     

香坊老工业区搬迁改造监测分析

利用地理信息技术及遥感监测方法,监测香坊老工业区搬迁改造试点进展情况,主要针对搬迁改造过程中地表覆盖、用地性质、空气质量变化情况,开展综合统计分析,客观评价香坊老工业搬迁改造实施成效。     

基于地理核心素养的新高考地理试题分析与复习策略--以浙江省2019年4月选考29题为例

新高考地理试题不仅承载着选拔和教育功能,也是体现立德树人、检验学生核心素养达成与否的重要途径。本文以浙江省2019年4月选考综合题29题为例,从区域认知、综合思维、人地协调观、地理实践力四大地理学科核心素养角度进行分析,解读试题对核心素养的考查,并提出相应的复习策略,以期为地理教师指导学生高考复习提供导向。     

乡村空间重构的理论研究进展与理论框架构建

在新时代城乡融合发展、乡村地域人地关系日益复杂的背景下，乡村空间重构成为乡村地理学研究的重要课题。西方“后生产主义”语境下，乡村空间研究开始出现消费转向、社会-文化转向和后现代转向，多功能、全球化乡村转型与空间重构研究成为西方乡村空间研究的热点；国内研究主要基于乡村地理学人地关系地域系统理论展开乡村空间重构过程—机理—调控研究以及微观视角下农户经济空间行为研究；当前，中国乡村空间重构呈现自上而下的政治经济学转型特征，具有中国特色的农村集体组织与政府、企业、个人等其他主体之间的空间-权力关系成为乡村空间重构的重要视角。政治经济地理学及“社会-空间”二元辩证法为乡村空间重构研究提供了很好的研究范式与研究方法，乡村空间重构研究应系统整合空间生产、主体能动性、土地资本化、社会关系网络、人地关系地域系统和农户地理等政治经济学、地理学理论，强化自然、经济、社会和文化等多要素相互作用及其空间响应机制研究，重点开展多要素多维度的乡村空间格局形成及演变规律研究、乡村社会空间再生产研究、能动性视角下乡村劳动力空间生产研究、政府政策制度与城乡空间治理体系创新研究。     

中印对尼泊尔地缘影响力的演变分析

尼泊尔在地理位置上处于中国和印度包围之中，由于历史原因，其经济、政治、军事等长期受到制约。随着中国“一带一路”倡议的推进和中印近年来领土和国际政治问题的冲突与分歧，尼泊尔正在成为中印新的角力场。本文首先通过构建地缘影响力模型进行演变格局分析与趋势预测，并加入世界环境和区域环境两方面影响因素，运用定性与定量分析结合的方法，预测中、尼、印三国未来战略行动方向。综合以上分析发现：1）2000年—2016年，中国对尼泊尔地缘影响力较于印度对于尼泊尔地缘影响力上升趋势明显，预计在2022年至2023年中、印对尼泊尔地缘影响力达到平衡。2）硬实力是中国对尼泊尔地缘影响力上升的关键因素；软实力和交流互动力是未来中国增强在尼泊尔地缘影响力的发展因素；地理环境是中国对尼泊尔地缘影响力发展的制约因素。3）未来中国将继续实施积极性合作战略，印度形成对中国遏制性防范战略，尼泊尔维持被动性中印平衡战略。     

两株南极枝孢霉属真菌Cladosporium sp.NJF4和NJF6的次级代谢产物研究

南极因其独特的自然环境成为潜在、重要的微生物资源库,是产生新型生物活性物质和先导化合物菌株的潜在种源地,南极微生物正在成为创新药物研究新的重要资源。虽然近年来对南极微生物次级代谢产物的研究逐渐增加,但与温带和热带微生物研究相比仍处于初级阶段。对从南极普里兹湾海洋沉积物中获得的两株枝孢霉属真菌Cladosporium sp. NJF4和NJF6进行次级代谢产物分离及结构鉴定,获得20个化合物。化合物结构类型包括甾醇(1)、倍半萜类(7—8)、生物碱类(9—14)、二酮哌嗪(2—5、15—17)、芳香酸(6、18—19)等,其中倍半萜类(7—8)为首次从枝孢霉属真菌中分离得到,以上研究将为丰富南极微生物次级代谢产物库奠定一定的研究基础。     

三元插层材料的合成及其在聚丙烯老化中的应用

以FeCl3?6H2O、NiCl2?6H2O、MgCl2?6H2O为原料，以NaOH为沉淀剂采用水热法合成了镁镍铁水滑石 (MgNiFe-LDH)，通过X射线衍射 (XRD)、傅里叶变换红外光谱 (FTIR) 和扫描电镜 (SEM) 分析了MgNiFe-LDH结构及形貌，探讨了不同陈化时间和水热温度对MgNiFe-LDH合成的影响。将制得的MgNiFe-LDH添加至聚丙烯 (PP) 中，制备MgNiFe-LDH/PP复合材料，通过对材料的加速老化测其力学性能，研究了添加MgNiFe-LDH前后材料力学性能的差异。研究结果表明，当Mg2+:Ni2+:Fe3+=2:1:1，反应温度为140℃、陈化时间为24 h时，合成的MgNiFe-LDH为片状，形貌较为规整，颗粒粒径约为2μm；经加速老化后，填充MgNiFe-LDH 复合材料的抗老化性能优于纯PP，当MgNiFe-LDH的填充量为6 wt% 复合材料拉伸强度不变，可明显提高PP的抗老化性能。     

Fe3O4/Mg(OH)2复合材料的制备及形貌控制

通过种子沉积法制备出Fe_3O_4/Mg(OH)_2复合材料并进行XRD、SEM测试分析。探究了氨水的浓度与加入速度、搅拌速度及等因素对磁性复合材料形貌的影响。氨水浓度与注入速度的降低,对氢氧化镁基体形貌的影响是相同的,但要使合成磁性复合材料形貌和四氧化三铁粒子在氢氧化镁中分散性均匀,应控制氨水浓度(ω=2.5%)或加入速度在一个合理的较低值。     

Post-earthquake economic resilience and recovery efficiency in the border areas of the Tibetan Plateau: A case study of areas affected by the Wenchuan Ms 8.0 Earthquake in Sichuan,China in 2008

Journal of Geographical Sciences - The border areas of the Tibetan Plateau and the neighboring mountainous areas have a high incidence of earthquakes with a magnitude greater than Ms 5.0, as well...     

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.