基于连续帧间差分的抛弃式探头三维下沉运动处理方法研究

抛弃式探头由无人机装载,能够在较远目标区域和危险海域开展海洋水文环境剖面参数的测量。通过安装不同传感器,可以实现对温度、盐度的剖面测量,其深度的测量采用数学方法计算得到。针对双摄像机水箱实验获得的5个不同攻角实验结果,分析了常用的运动目标的检测方法,最终选择基于连续帧间差分法,确定探头的三维坐标位置,进而得到探头下沉运动的三维运动轨迹和速度曲线等信息。探头从水面释放后攻角在下沉过程中不断调整,改变运动姿态,同时伴随自身的旋转,抵消水平方向阻力作用,初始攻角产生的深度测量误差主要体现在加速过程,探头达到匀速运动后测量误差不变,在不考虑横流的情况下,探头最后以匀速垂直下落运动。     

基于PSR-WSVM模型的边坡位移预测

为建立高精度的边坡位移预测模型，采用相空间重构（PSR）将边坡位移时间序列数据转换为多维数据，同时构造小波核函数改进的支持向量机模型，建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机（SVM）模型、小波支持向量机（WSVM）模型和基于相空间重构的支持向量机（PSR-SVM）模型预测结果进行对比，通过平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）和均方根误差（RMSE）3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明，PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型，边坡位移预测的精度明显提升。     

张掖盆地地下水硝酸盐污染与人体健康风险评价

地下水是张掖盆地的重要水资源，其硝酸盐污染尚未得到足够重视。对张掖盆地2004、2015年地下水硝酸盐浓度进行了系统分析，并采用美国环境保护署（USEPA）推荐的健康风险评价模型评估了地下水硝酸盐的健康风险。结果表明：自2004年以来张掖盆地地下水硝酸盐污染日趋严重。2015年硝酸盐浓度最高已达到283.32 mg·L^-1，17.61%的采样点硝酸盐氮浓度超过GB5749-2006《生活饮用水卫生标准》中饮用地下水限量值（20 mg·L^-1）。研究区人群经皮肤接触途径摄入硝酸盐的健康风险在可接受水平，而饮水摄入硝酸盐的健康风险较高，总风险中饮水途径引起健康风险的贡献率占99.40%，远大于皮肤接触途径。儿童经饮水摄入和皮肤接触两种途径的健康风险均显著高于成人，分别为成人的1.544倍和1.039倍。32.39%的采样点地下水硝酸盐对儿童的健康风险超出了可接受水平，14.79%的采样点地下水硝酸盐对成人的健康风险不可接受。甘州区城区、临泽县北部边缘及高台县城区周围硝酸盐浓度最高，这些区域内所有人群都面临硝酸盐引发的高健康风险，其余区域硝酸盐引发的健康风险相对较低。     

辽宁省海洋文化景观概述

文章介绍海洋文化景观的属性、定义和构成;将辽宁省海洋文化景观资源分为海洋物质文化景观和非物质文化景观2个大类,其中海洋物质文化景观包括海洋自然文化景观、海洋遗迹文化景观、海洋聚落文化景观、海洋宗教文化景观、海洋旅游文化景观和海洋设施景观,海洋非物质文化景观包括海洋历史文化景观、海洋民俗文化景观和海洋艺术文化景观,分别概述具体类别资源的代表内容;提出可采用模糊综合评价法评价辽宁省海洋文化景观,研究海洋文化景观对于海洋文化建设和提高海洋意识等具有重要意义。     

南极中山站全天信息采集系统

南极高原拥有独特的天文观测优势,为了对南极中山站夜天文观测条件进行实测研究,中国科学院云南天文台专门研制了一套具有耐低温、自动除雪除霜等适应南极气候特征的全自动全天信息采集系统,该系统可以提供实时的全天云量、天光背景和全天图像,并将信息推送到网页实时显示。介绍了系统的研制及为适应南极气候进行的耐低温实验,统计分析了中山站2016~2017年的全天信息数据,结果显示,中山站2016和2017年的可观测时间为772.21 h和437.38 h,可观测夜数为93 d和51 d,天光背景最大真实值为22.05 Mag/arcsec 2,年平均气温为-10.6℃,最高气温19.1℃,最低气温为-44℃,2016年平均相对湿度为55.2%。     

铜藻(Sargassum horneri)在营养限制胁迫后对NH4-N的超补偿吸收研究

以经济马尾藻铜藻(Sargassum horneri)为研究材料,研究了其在营养限制胁迫后对NH_4-N的超补偿吸收情况。实验分营养限制和恢复营养两个阶段进行,每个阶段均设置饥饿处理组、饱和处理组和正常对照组。铜藻在低营养限制胁迫(饥饿)下培养10天后,恢复营养盐培养3天,分别采用次溴酸盐氧化法和锌镉还原法测定培养液中的NH_4-N和NO_3-N的浓度。本文研究发现,饥饿处理组中铜藻吸收氨氮的速率远高于正常对照组和饱和处理组,在恢复培养第一天时,饥饿处理组对NH_4-N的吸收速率最高为14.94μmol/(g·h),与正常对照组及饱和处理组间差异显著。在恢复培养的后两天,三个处理组中铜藻对NH_4-N的吸收速率差异慢慢变小,直至最后几乎相同。三组对NO_3-N没有表现出较高的吸收,最高仅为6.15μmol/(g·h),结果表明:氮源包括NH_4-N和NO_3-N时,铜藻优先选择吸收NH_4-N。实验后称重测定生长速率:对照组、饥饿处理组和饱和组生长率(SGR)分别为8.48%、8.86%、8.01%,ANOVA方差分析表明,三者存在显著差异(P=0.0320.05),从而证实了铜藻也存在超补偿生长的现象。     

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。     

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。     

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.     

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。