推进国土资源供给侧改革 优化要素支撑

正党的十九大报告对加快生态文明体制改革、推进绿色发展、建设美丽中国作出重点部署,推进供给侧结构性改革,是适应和引领经济发展新常态的重要举措,是破解当前慈溪市国土资源素质性、结构性、体制性矛盾,推动实体经济做大做强的关键之举。推进慈溪市国土资源供给侧改革,优化要素支撑,要围绕创新活力之城美丽幸福慈溪建设的定位目标,深入分析国土资源工作在新时代面临的新形势、新问题,从优化规划空间,提升节约集约利用水平,推进农村土地制度改革,强化耕地保护,     

基于F-范数的不确定性平差模型的解算方法

为提高基于F-范数的不确定性平差模型的解算效率,给出直接迭代算法进行参数估计。该算法无需SVD,解算过程简单且易于编程计算,同时给出迭代不收敛时的SVD-解方程算法。二元线性拟合及沉降观测AR模型的算例结果表明,这2种算法正确可行,与SVD-迭代算法具有等价性。当迭代收敛时,宜使用直接迭代算法,收敛速度更快,解算效率更高;当迭代不收敛时,可釆用SVD-解方程算法。     

相变前的热力学平衡态对铁电液晶排列的影响

本实验选用ZLI-3654型铁电液晶(FLC)以及SE-3140型取向剂制备FLC器件样品,通过改变FLC相变过程中的降温速率以及相变前的热力学平衡态来研究FLC相变前的热力学平衡态对FLC排列的影响,共进行了十组实验.实验后,将FLC器件静态对比度进行比较,得出手性向列相到近晶A相(N^*-SmA)相变前的热力学平衡态对FLC实现均匀排列起着极其重要的作用的结论.实验结果表明:器件的静态对比度可高达620 ∶1, N^*-SmA相变前的热力学平衡态有利于形成高对比     

非等间距GM(1,1)模型的总体最小二乘算法及其病态问题

在非等间距GM(1,1)模型中,系数矩阵中有无误差的常数项和有误差的随机项,并且系数矩阵与观测向量误差同源,即系数矩阵与观测向量中有相同的元素存在,这些相同元素应该有相同的改正数,为此本文推导了一种适合非等间距GM(1,1)模型求解的总体最小二乘算法。同时,考虑到非等间距GM(1,1)模型中存在病态问题时影响总体最小二乘计算结果的稳定性,提出对系数矩阵常数列乘以某一常数的方法,以改善病态问题。     

既要保耕地 又要保发展

近日,商丘市国土资源局睢阳分局路河国土资源所本着执法与服务并重,保护与保障共赢的理念,积极谋划,即避免了15亩耕地被占用,又盘活了闲置多年的存量土地16．7亩,使一项民生工程——河南省无线发射传输管理中心商丘发射台顺利奠基开工,受到了项目单位和乡政府领导的一致好评。     

努力破解保护与保障难题

在新的历史时期、新的发展阶段,全面开展深入学习实践科学发展观活动,是推进实施省党代会提出的"创业富民、创新强省"战略必然要求,是进一步推进特色社会主义的实践和行动,是建设全面小康社会的必由之路,是实现"率先实现、走在前列"的战略举措.     

鲤鱼(Cyprinus carpio L.)体重和体长QTL的定位

利用265个AFLP标记、127个微卫星分子标记、37个EST-SSR标记和16个RAPD标记(共445个标记)对大头鲤/荷包红鲤抗寒品系的F2代雌核发育群体44个个体进行基因型检测,构建鲤鱼(Cyprinus carpio L.)遗传连锁图谱;利用软件WinQTLCart2.5采用复合区间作图法对体重和体长两个性状进行了QTL定位分析。结果共检测到与两个与体重性状相关的QTL,分别定位到LG24连锁群(qBWh-24-1)和LG20连锁群(qBWh-20-1)上,可解释的表型变异分别为7.98%和20.05%;检测到两个与体长性状相关的QTL,分别位于LG2连锁群(qFS-2-1)和LG20连锁群(qFS-20-1),可解释的表型变异分别为5.69%和12.69%,4个QTL的加性效应均为负值。     

鲤鱼（Cyprinuscarpio L．）体重和体长QTL的定位

利用265个AFLP标记、127个微卫星分子标记、37个EST-SSR标记和16个RAPD标记（共445个标记）对大头鲤／荷包红鲤抗寒品系的F2代雌核发育群体44个个体进行基因型检测,构建鲤鱼（CyprinuscarpioL.）遗传连锁图谱;利用软件WinQTLCart2.5采用复合区间作图法对体重和体长两个性状进行了QTL定位分析。结果共检测到与两个与体重性状相关的QTL,分别定位到LG24连锁群（qBWh-24-1）和LG20连锁群（qBWh-20-1）上,可解释的表型变异分别为7.98％和20.05％;检测到两个与体长性状相关的QTL,分别位于LG2连锁群（qFS-2-1）和LG20连锁群（qFS-20-1）,可解释的表型变异分别为5.69％和12.69％,4个QTL的加性效应均为负值。     

EWT-Elman组合模型短期电离层TEC预报

针对电离层总电子含量(TEC)非线性、高噪声的特点,建立基于经验小波变换(EWT)和Elman神经网络的短期电离层组合预报模型。运用该模型对不同地磁环境的电离层TEC时间序列进行建模预报,结果表明,EWT-Elman组合模型可反映电离层TEC的变化特征,地磁平静期预测平均相对精度为93%,均方根误差为1.04 TECu;地磁扰动期预测平均相对精度为92.4%,均方根误差为2.18 TECu。单一Elman模型、EMD-Elman组合模型以及EWT-BP组合模型在地磁平静期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为1.33 TECu;地磁扰动期平均相对精度最高为90.7%,均方根误差最小为2.57 TECu。对比其他模型,本文方法预测效果最优。     

EEMD-多尺度排列熵的GPS高程时间序列降噪方法

针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果。仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降噪评价指标RMSE、SNR和d_nSNR均为最优,说明该降噪方法效果最好,本文方法获得的降噪结果能够更好地反映出时间序列本身的非线性变化特性,可为GPS高程时间序列分析提供可靠依据。