宁夏生态移民村空间剥夺测度及影响因素

生态移民村是一种具有扶贫脱贫与生态保护双重意义的特殊乡村类型,是乡村振兴不可或缺的重要对象。在空间重构过程中形成的空间剥夺现象,是当前生态移民村全面振兴面临的一个新问题。为探究生态移民村空间剥夺规律,以宁夏70个生态移民村2017年相关数据为基础,构建了以收入就业、教育培训、社会生活、居住环境及公共服务可达性为主要内容的空间剥夺指标体系并进行水平测度,进而运用地理加权回归和地理探测器对其影响因子进行探测。结果显示：① 宁夏生态移民村空间剥夺整体水平较低,但总指数均值相对于非生态移民村显著高出0.023;② 宁夏生态移民村空间剥夺时空分异特征明显,总指数均值在时间上呈现“先较低—后上升—再下降”趋势,在空间上呈现“北部低—中部高—南部次高”分布;③ 民族构成、地形地貌、移民时段、依托资源和经济区带是影响生态移民村空间剥夺的重要因子,前3项对空间剥夺总指数的解释力分别达到了22.4%、10.6%和14.0%。空间剥夺水平测度为生态移民生产生活评价和政策调整完善提供新的客观依据,相关部门可据此优化调节生态移民村空间资源配置,增加其获取资源的能力和机会,推动生态移民村全面振兴。     

基于卫星遥感数据的森林病虫害监测与评价

森林病虫害由于在森林资源中造成的重大破坏而被人们称为“不冒烟的火灾”,其对生态系统的研究具有重要意义。现有基于遥感数据的病虫害研究多集中在森林病虫害的监测、爆发原因以及发病区域内生产力的变化情况,而对于森林病虫害发生后森林中植被指数与叶面积指数之间的相关性的变化情况还相对较少,处于需要持续性深入探讨的阶段。以加拿大不列颠哥伦比亚地区2002—2012年森林病虫害数据为基础,分析不同严重程度的病虫害对叶面积指数（LAI）与归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）的影响。结果表明：① 受病虫害感染的像元在轻度（Light）、中度（Moderate）和重度（Severe）三个严重级别中,NDVI与LAI之间的相关性由弱变强,又由强变弱;② EVI与LAI之间的相关性,在轻度（Light）、中度（Moderate）和重度（Severe）三个严重级别的像元中则依次变强。这一研究将为今后利用遥感数据识别病虫害、评价生态系统影响提供基础。     

一种潜艇装备作战能力比较研究方法

对潜艇装备作战能力评估问题进行了研究，发现运用定量评估方法的过程中存在指标评价所需数据无法完全获取的问题。结合美弗吉尼亚潜艇改进情况，分析了影响潜艇作战能力的一些关键因素，重点基于潜艇武器装载能力，对国外典型潜艇进行了作战能力比较分析，最后对分析结果进行了评价，并讨论了未来潜艇作战能力评估方法的发展方向。     

杭州湾中部实测波浪特性分析

利用杭州湾中部一年实测波浪资料,分析该地区的波参数统计变化特性,采用最小二乘法拟合得出相关参数之间的关系式,并统计分析了频谱特性。结果表明:杭州湾中部以小浪和轻浪为主,在各月分布较为均匀,年平均周期为2.97 s;最大一次波浪过程为冷空气影响所致,影响强度大于台风莫拉克;常浪向分布在东北至东南向,其中又以小浪出现较多,对应的波周期以2~4 s为主;强浪向主要分布在西北和东北方向,对应的波周期主要分布在3~5 s;多数特征波参数之间相关关系较好;由谱分析得知风浪占多数,且以单峰为主。研究结果可为相关工程和理论研究提供基础资料。     

基于航海应用的海图数据库比例尺分级研究

介绍了我国海图生产现状及基于数据库的海图制图技术,针对以航海图生产为主要目的的海图数据库建设中的比例尺分级问题,依据统一的样本海图选择原则,计算海部要素载负量,计算结果表明,海图载负量数值受地形、人为等因素影响大。定义一个全水深的理想海部区域,通过确定水深注记间距和载负量之间的关系、参考现有海图水深注记最小间距值和航海应用对海图比例尺分级的需求等因素,最终确定了海图数据库比例尺分级方案。     

河西走廊西段戈壁灌木群落多样性及其分布格局研究

通过野外样方调查河西走廊西段荒漠戈壁典型灌木群落多样性状况，研究探讨了 8 种典型 灌木群落物种多样性的空间分布格局及其与地理因子的关系，对荒漠戈壁植物群落的多样性的保 护和可持续发展具有重要意义。结果表明：(1) 8 个典型灌木群落 Shannon-Wiener 指数、Simpson 指 数、Margalef 指数和 Pielou 指数从高到低为：盐爪爪群落>麻黄群落>合头草群落>红砂群落>梭梭群 落>泡泡刺群落>多枝柽柳群落>沙拐枣群落；波动范围分别为 0.314 ~ 1.355、0.179 ~ 0.666、0.334 ~ 1.222 和 0.051 ~ 0.218，说明荒漠戈壁灌木群落物种多样性指数偏低，群落结构简单，物种组成稀 少。(2) 不同灌木群落内物种数越多，群落间 Jaccard 相似性系数越大。大部分灌木群落类型间 Jac? card 相似性在 0.20 ~ 0.60 之间，群落间相似水平较低，群落相对稳定。(3) 随着海拔的升高，Margalef 指数、Pielou 指数和 Shannon-Wiener 指数均呈先增加后降低的单峰型分布格局，最大值出现在海拔 2 000 m，且与海拔显著相关（P<0.05）；在经度梯度上，从东到西，Margalef 指数、Pielou 指数和 Shan? non-Wiener 指数呈递增格局，但与经度无显著相关性（P>0.05）；在纬度梯度上，从南到北，Margalef 指数、Pielou 指数和 Shannon-Wiener 指数呈显著递增趋势（P<0.05）。总体上，荒漠戈壁灌木群落物 种多样性呈现出明显的垂直（海拔）和纬度地带性分布格局。     

基于深度域地震成像的中沙海槽盆地东北部结构构造研究

文章基于叠前深度偏移地震成像分析, 结合前人重磁反演等地球物理资料成果, 对中沙海槽盆地东北部结构构造进行探索研究。研究表明: 中沙海槽盆地东北部发育新生代地层, 厚度在1500~2500m之间, 地层层速度为1500~ 3500m·s^-1, 不存在中生界沉积层, 盆地基底为海山或前寒武系基岩及岩浆岩隆起。中沙海槽盆地新生代陆源海相烃源岩丰富, 盆地新生界地层厚度大, 盆地凹陷、断裂发育, 具有一定的油气勘探潜力。     

甘肃酒泉荒漠戈壁灌木群落优势物种生态位特征

了解物种利用资源和占据生态空间的能力，对维持完善和科学保育荒漠戈壁植物群落的多样性具有重要意义。在综合反映各生态因子作用的群落类型和海拔梯度组合而成的两条资源轴上，测度分析了甘肃酒泉荒漠戈壁灌木群落主要优势种的生态位特征。结果表明：(1)在群落类型和海拔梯度两条资源轴上，红砂（Reaumuria songarica）、泡泡刺（Nitraria sphaerocarpa）和合头草（Sympegma regelii）的重要值和生态位宽度均较大，说明这些物种适应能力强,能够较好地利用环境资源，分布范围大，作为荒漠戈壁灌木群落中的广域种具有重要的生态地位和作用。(2)荒漠戈壁优势物种间的生态位重叠值多数较小，在群落类型和海拔梯度资源轴上生态位重叠值小于0.5的分别占总种对的62.63%和77.89%。生态位宽度大的物种之间一般生态位重叠值较高，物种利用资源能力强且存在竞争关系；然而，生态位宽度较小的物种与其他物种之间的生态位重叠程度较低，不同物种在环境资源的需求上产生互补，可以和谐共存；生态位宽度小的物种之间生态位重叠值仍较高，物种分布呈斑块现象；因此，生态位重叠与生态位宽度之间无显著相关性。(3)荒漠戈壁优势物种间总体表现为不显著的正关联，表明该植被群落结构及其物种之间处于稳定共存的状态。     

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.     

Mobile Agent系统结构及其关键技术

Mobile Agent技术是一门新兴的技术,具有移动性、智能性和异步计算的特点,已成为计算机网络和分布式系统最具活力的发展方向.现对Mobile Agent的概念、系统结构及其关键技术进行了分析和探讨.