沿海城市人口素质研究——以大连市为例

人口素质对社会发展具有重要的推动和支撑作用,沿海城市作为快速经济发展地区又对人口素质提出了新的要求,为人口素质的发展提供了新的动力。文章以大连市作为研究空间,以研究大连人口素质的状况为基础,依据课题研究数据把大连市人口素质状况与其他地区进行了比较,发现大连人口素质存在的问题,并针对问题提出了相应的解决对策。     

沿海城市旅游业的SWOT分析和发展战略探讨——以大连市为例

文章结合大连市旅游业发展的实际，对大连市旅游业进行了SWOT分析，在此基础上提出了未来大连市旅游业的发展目标及应达到的相应标准，并为实现和达到这些目标提出了旅游业的管理、宣传、人才培养等多方面的相关举措。     

沿海城市生态安全评价及预测研究——以大连市为例

文章采用压力一状态一响应（PSR）评价框架,以大连市为例,基于沿海城市的海水入侵现状构建生态安全评价指标体系,并采用层次分析法和熵权法计算大连地区1997--2007年生态安全发展趋势。     

低碳目标下的滨海城市土地利用优化配置——以大连市为例

滨海城市的土地开发利用及其优化配置对经济发展和生态环境起重要作用。以大连市为例,依据2002-2013年能源消费和土地利用等数据,在遥感和GIS技术支持下对其土地利用变化情况进行分析,借助碳排放量计算模型核算其土地利用碳排放量,通过相关性分析明确碳排放与土地利用类型之间的相关性,在低碳目标下进行土地利用类型的优化配置,以此保证滨海地区土地开发利用的合理性。结果表明:(1)从2002到2013年,各个土地类型在利用数量上发生明显变化。其中耕地面积先由2002年的2 500 km~2增加到3 950 km~2,又减少至2013年的3 291 km~2;林地面积减少了1 858 km~2;建设用地面积增加了454 km~2;(2)大连市碳排放总量增加1 695.8万t,各土地利用类型对碳排放的贡献率差异显著,其中建设用地碳排放量占总量的98%,耕地碳排放量所占比重不足2%;(3)土地利用类型变化与碳排放量之间的关联程度密切,建设用地、林地与碳排放量之间的相关系数分别为0.877 4和-0.970 1;(4)线性土地利用优化配置下各个土地利用类型的碳排放量比大连市2020年规划下的碳排放总量减少96.79万t。     

沿海城市城镇化水平与农民收入关系研究——以大连市为例

文章以大连市为例用格兰杰因果检验分析1997—2011年间大连市城镇化进程与农民人均纯收入的相互影响关系,得出城镇化发展是农民人均纯收入增加的格兰杰原因,表明城镇化水平对农民人均纯收入具有长期影响;通过偏离-份额动态分析法,分析了不同阶段大连市农民收入结构相对于辽宁省的偏离态势,结果表明:工资性收入和家庭经营收入对农民收入增长的贡献最大,总体上大连市各类农民收入增长都高于辽宁省,工资性收入的增长主要得益于结构优势的贡献,家庭经营收入增长区位竞争力优势较突出,财产性收入与转移性收入的增长结构优势的贡献作用要强于区位竞争力。     

临港产业的地域组织研究——以大连市为例

长期以来,临港产业已经成为拉动世界及我国沿海地区经济发展的一个重要因素。文章在分析大连市临港产业现状、存在问题以及对大连市、辽宁省,甚至整个东北老工业基地重要战略意义的基础之上,提出了临港产业发展由"点"到"带"的地域组织思路。     

我国沿海城市构建节水型、清洁型城市经济系统及其布局探讨--以大连市为例

水资源总量有限且水质日益低下已成为沿海地区持续发展的瓶颈.文章依据可持续发展原则,从开源节流两方面,以城市产业结构调整为基础、协调城市空间布局为核心,探讨沿海城市通过建立节水型清洁型城市经济系统实现城市生产活动合理有效的持续发展.     

基于GM(1,1)灰色模型预测沿海城市用水量——以大连市为例

随着社会经济的发展,合理而准确地预测城市未来的需水量将对城市水资源规划和解决将来的用水危机起到指导作用。利用大连市2001-2008年度城市供水量资料,应用灰色理论建立GM(1,1)预测模型,并对所建模型进行残差检验和后验差检验;利用所建模型对大连市年需水量进行预测,结合大连市地理位置、特点和水资源利用现状,分析了大连市水资源量的保证程度及海水利用前景,结果表明:在未来10 a左右,大连市的用水量将超出水资源供给能力,可能会出现严重的淡水危机,如不采取措施加以控制,将会影响人们正常的生活生产秩序。建议在充分利用本地水资源的基础上,制定相应的扶持海水利用发展的政策,大力发展推广海水淡化及海水直接利用等技术,实现淡水资源的增量和替代。     

海域集约利用评价指标体系的建立与探讨

文章参考并借鉴现阶段土地集约利用的研究方法,结合海域利用的特点,提出海域集约利用的概念,对其内涵进行分析,从海洋投入强度、海洋利用结构程度、海洋经济效益和生态环境4个层面选取指标,建立了海域集约利用评价的指标体系,并对各指标的设立进行了解释说明,以期能为以后对海域集约利用的研究、制定正确有效的集约利用政策提供参考。     

浅谈海域空间资源填海造地开发适宜性分区——以大连市为例

随着沿海地区经济的高速发展,填海造地的需求日益旺盛,海域空间资源利用步入大规模填海开发阶段,填海造地活动引起广泛的关注,为了科学地引导填海造地开发活动,避免盲目的填海活动破坏重要的海洋生态敏感区和生态安全区。文章收集并分析大连市社会经济、海洋资源、海洋环境质量和海洋灾害等方面的现状,利用层次分析法对大连市海域空间资源的填海开发适宜性进行分区评价。最后,文章指出填海造地活动不宜在海洋资源环境敏感区进行,海洋空间资源的开发利用应维护海洋本底资源环境的生产和服务功能。     

人工神经网络技术在海浪预报中的应用

利用人工神经网络中的BP算法，建立了南海硇洲岛海区风浪的预报方案。结果表明，人工神经网络方法在海浪的定性及定量预报上，均有较好的拟合历史风浪浪高的能力。该方案对风浪浪高的预报也达到一定的精度。文中还针对BP网络容易产生振荡，易发生不收敛的情况，建立了不同的预报方案并进行了对比分析，达到了较好的预报效果。     

沿海城市海水入侵问题研究

近年来，沿海城市的海水入侵问题逐渐成为人们关心的焦点之一。文章通过资料搜集与整理，对沿海城市的海水入侵状况作了全面描述与分析。系统地总结了海水入侵的若干特点及海水入侵的成因分析与规律，较为详细的分析了海水入侵的基本事实、基本矛盾和各发展阶段的发展原因，在此基础上总结了海水入侵的基本理论。为进一步的研究打下良好的基础。     

应用人工神经网络计算孤立波爬高

运用附加动量法和自适应学习速率对具有一层隐含层的BP网络进行改进，并由此建立神经网络模型来计算孤立被的爬高。将试验值分别与Synolakis公式以及本文结果进行比较，证实神经网络模型计算方法对于计算孤立波的爬高是合适的。     

基于陆海统筹的海岸线保护与利用管理

为提高我国海岸线保护与利用管理水平,促进陆海统筹和海洋生态文明建设,文章概述我国海岸线及其管理,分析目前海岸线管理存在的问题及其产生的原因,并提出对策建议。研究结果表明:海岸线是陆域和海域的分界线,具有资源和生态价值,我国根据海岸线修测成果对其保护与利用进行管理;目前我国海岸线管理存在海岸线划定缺乏统一性和科学性,对海岸线修测成果贯彻不力,对海岸线管理政策落实不足以及海岸线开发利用失序、失度和失衡等问题,主要原因包括新发展理念尚未牢固树立、法律体系尚未健全、自然资源统一监管格局尚未形成、管理制度尚未完善以及占用海岸线的历史遗留问题尚未妥善解决;对此,我国应全面深入推进海洋生态文明建设,完善法律体系,构建陆海统筹的监管体系,加强制度建设、能力建设和信息化建设,妥善解决历史遗留问题,科学合理开发利用海岸线以及形成海岸线管理的监督合力。     

基于BP神经网络的海水盐度建模研究

针对受诸多因素影响的复杂的海水盐度参数非线性输入输出特性,训练并建立BP神经网络模型,介绍了该模型的结构特点和原理。分析表明,该方法在海水盐度建模等复杂系统方面具有实用性和可靠性,并有很好的应用前景。     

滨海城市环境景观物质评价——以大连市为例

以大连市为例,从城市环境景观特质的自然和文化成因入手分析其主要特质构成,并结合问卷调查进行评析,结果发现滨海资源是城市主体与之互动最为强烈的景观,也是滨海城市最具价值的体现之一.但是由于城市发展过程中尚存在不合理的建设开发及管理行为,造成城市景观特质的形成受到严重影响,景观特质中仍存有不足.基于此,提出几点建议,以期在实例中寻求滨海城市特色塑造的新思路与新方法.     

浮游植物密度的人工神经网络预测研究

将人工神经网络模型应用于藻类密度数据的预测计算之中,并利用遗传算法对其网络结构进行优化计算以保证计算结果的准确性且自动确定网络结构,分别对神经网络的“当天模型”和“预测模型”进行了计算。结果显示：几种人工神经网络模型在计算精度以及预测数据的趋势上都有较好的效果,目前国内学者使用的人工神经网络“当天模型”无法对其后数据进行预测,不能起到实际预测的作用,而经过遗传算法优化后的人工神经网络“预测模型”不仅达到了很好的预测效果,而且网络结构简单,适用于浮游植物密度的预测计算。     

Estimation of scour around submarine pipelines with Artificial Neural Network

The process of scour around submarine pipelines laid on mobile beds is complicated due to physical processes arising from the triple interaction of waves/currents, beds and pipelines. This paper presents Artificial Neural Network (ANN) models for predicting the scour depth beneath submarine pipelines for different storm conditions. The storm conditions are considered for both regular and irregular wave attacks. The developed models use the Feed Forward Back Propagation (FFBP) Artificial Neural Network (ANN) technique. The training, validation and testing data are selected from appropriate experimental data collected in this study. Various estimation models were developed using both deep water wave parameters and local wave parameters. Alternative ANN models with different inputs and neuron numbers were evaluated by determining the best models using a trial and error approach. The estimation results show good agreement with measurements.     

人工神经网络在凡纳滨对虾养殖水质预测中的应用研究

以BP神经网络为基础,建立了凡纳滨对虾养殖水质预测模型。采用3层结构,通过灵敏度分析得到网络的输入变量,在确定了模型的各结构参数后,建立了凡纳滨对虾养殖水质预测模型,并根据整个对虾养殖周期内的水质监测数据对模型进行了训练和仿真。结果显示,水质的实测值与预测值之间的相关系数为0.991 8,预测误差率结果显示,最大误差率为4.37%,最小误差率为0.12%,平均误差率为1.20%,总体预测结果较好。BP神经网络能够以较高精度预测养殖水质状况,为水质恶化的早期预报提供了有效途径。     

Estimation of Tsunami Run-up Height by Three Artificial Neural Network Methods

Tsunami run-up height is a significant parameter for dimemsions of coastal structures.In the present study,tsunami run-up heights are estimated by three different Artificial Neural Network (ANN) models,i.e.Feed Forward Back Propagation (FFBP),Radial Basis Functions (RBF) and Generalized Regression Neural Network (GRNN).As the input for the ANN configuration,the wave height (H) values are employed.It is shown that the tsunami run-up height values are closely approximated with all of the applied ANN methods.The ANN estimations are slightly superior to those of the empirical equation.It can he seen that the ANN applications are especially significant in the absence of adequate number of laboratory experiments.The restdts also prove that the available experiment data set can he extended with ANN simulations.This may be helpful to decrease the burden of the experimental studies and to supply results for comparisons.