青藏高原"一江两河"农区居民食物消费结构与特征

居民食物消费受自然地理环境、城镇化等因素影响,同时通过市场机制影响区域粮食安全和农牧业发展。以西藏“一江两河”地区为例,基于分层抽样,通过2019年实地入户调研,获取了262户农村居民上年度食物消费数据,对青藏高原农区居民的食物消费结构及其影响因素进行分析。结果表明：① 样本内居民的植物性食物的消费量是动物性食物的3.19倍,植物性食物以蔬菜和粮食为主,动物性食物以肉类和牛奶为主;青稞及青稞酒在藏民饮食中占有重要地位。② 居民食物消费规模和结构与食物自给率指标密切相关,自给自足特征显著。③ 不同地区、家庭规模、务工规模、收入水平以及家庭年龄之间,居民的家庭食物消费结构均有所差异,且不同家庭之间面粉和水果的消费差异最显著。④ 区域差异、家庭规模类型和家庭务工规模是影响样本农区居民食物消费综合差异的主要因素。结果可为青藏高原地区居民食物消费结构改善、膳食营养提升以及农牧业转型发展提供科学基础和决策借鉴。     

地形对黄土高原滑坡的影响

高分辨率地形与影像数据的缺乏已成为研究地表现象、特征与过程的重要瓶颈。低成本无人机设备和摄影测量技术的发展,打开了地学领域获取高分辨率数据的大门,大大提高了地质灾害野外调查与灾害编目的精度与效率。本文通过无人机野外调查和遥感室内目视解译,构建了一个包含307个黄土滑坡属性的数据库。在此基础上,通过数字地形分析和数理统计等方法,总结归纳了黄土滑坡样本数据的分布规律,探讨了地形对黄土滑坡分布的影响,阐述了地形相对高差对最长滑动距离、滑坡周长、滑坡面积的影响,提出了基于传统经验公式拟合的滑坡规模快速预测公式。结果表明：① 滑坡规模—频率分布具有明显的规律性,不同最大长度、最大宽度和周长的黄土滑坡数量分布均呈现正偏态分布,而不同面积的滑坡数量分布则服从幂函数分布;② 地形对黄土滑坡发育控制作用明显,不同地形高差、平均坡度、坡形的斜坡单元滑坡发育数量差异较大;③ 地形相对高差与滑坡的最长滑距、周长和面积的拟合曲线很好地符合幂律分布规律,但不同地形区的拟合效果有所差异,黄土丘陵区拟合效果最好,黄土高原全区次之,黄土台塬区最差;④ 本文建立的黄土滑坡规模快速预测模型,为黄土滑坡灾害调查提供了经验公式支撑。     

基于问题探究式学习开展初中跨学科教学的研究——以九年级"小龙虾的'逆袭'"为例

在新一轮课改的指引下,如何将不同学科知识体系融合在真实情境中,引导学生解决具体问题,以培养学生跨学科的学习意识和分析能力,成为教学实践者普遍关心的问题。本文对基于问题探究式的初中跨学科教学的背景、意义与教学模式展开研究,并以九年级“小龙虾的‘逆袭’”为例,进行了基于问题探究式学习的课堂教学设计。     

多维视角下京津冀地区人口集疏时空变化

城镇化过程中,人口集疏是区域空间结构演化的根本动力。基于四普、五普、六普及2015年人口抽样数据,从多维视角分析京津冀地区近25年人口空间分布特征与集疏态势,研究发现：①京津冀地区人口总体分布仍呈西南稠密而东北稀疏格局,交通干线沿线人口地理集中度高;1990—2015年区县尺度上数量差异加剧,且在空间上存在强相关性：人口热点分布呈现以京、津和沿海区域为轴的“T”形结构,冷点区域则小幅扩张呈“C”形结构;②1990—2015年,京、津两市人口集疏空间表现出明显圈层特性,且人口扩散表现“核心-边缘”特性;河北各市人口集中在市辖区,且其周边区县人口流失程度呈阶段性加重。③综合城市规模等级与行政等级视角,城市规模与行政等级挂钩,城市行政等级越高其人口规模越大,人口集聚能力越强;主体功能分区视角下,开发区人口份额在提高,生态功能区人口份额在下降;京津冀地区人口集疏空间在2010年后发生转变,向沿海地区集聚趋势突出,表现出显著临海性。     

天然气水合物开采储层出砂研究进展与思考

天然气水合物开采井眼出砂问题是当前水合物产业化急需突破的瓶颈之一,解决水合物开采时防砂与产能平衡问题是实现水合物安全高效、长期可控开采的关键.我国海域典型水合物储层属于弱固结的低渗泥质粉砂储层,其面临的防砂控泥与增产矛盾较为突出.厘清不同水合物储层和开采条件下的井眼出砂规律并揭示其机理,进而制定科学合理的防砂控泥措施以实现产能最大化是解决上述矛盾的途径所在.从理论分析、数值模拟、室内实验和现场试采4个角度介绍了世界范围内已开展的水合物出砂防砂情况,分析总结了水合物储层出砂影响因素及出砂机理,最后探讨了目前出砂研究存在的问题和挑战,并给出了相应的建议,旨在为后续水合物开采井眼出砂预测和防控研究提供思路和参考.     

规则格网DEM局地坡面凸凹性精度分析

DEM地表形态精度分析理论与方法的建立,对DEM数据的生产和广泛应用具有重要意义。本文从局地坡面形态的凸凹性角度,剖析规则格网DEM格网点位置、格网分辨率对DEM局地坡面凸凹性的影响,以期进一步完善和发展DEM质量分析的理论与方法。论文首先阐述了DEM局地坡面凸凹性的基本概念,研究建立了规则格网DEM的局地坡面凸凹性量化分析方法,并以黄土丘陵5、10、15、25、……、155 m DEM为例,采用比较分析方法研究了局地坡面凸凹性随DEM格网点位置和格网分辨率的变化特征。研究表明:对于本研究中的1:5万DEM,10 m(跃变率≤0.3%)是其最佳的格网分辨率阈值,当DEM实际格网分辨率高于该阈值时,实际DEM与最佳格网分辨率DEM具有近乎相同的局地坡面凸凹性,主要在正地形与负地形的过渡区域会发生不同程度的坡面凸凹性变化;当DEM实际格网分辨率低于该阈值时,实际DEM的局地坡面凸凹性,会随着DEM格网点布设位置和DEM格网分辨率发生较大的不确定性变化。     

基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法

采用GRNN（Generalized Regression Neural Network）和RF（Random Forest）2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则（Minimization of the Mean of the Shortest Distances）抽稀为8种不同采样密度的样本（分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本）,分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。     

基于MODIS数据的太湖浮游植物物候变化及其对水表温度的响应

浮游植物物候能够反映浮游植物的生长变化与湖泊生态系统的变化,水温、营养盐浓度等因素对物候有重要影响。太湖富营养化程度较高,水温的影响作用日趋显著,物候与水温关系的研究对理解、控制和改善太湖生态系统具有重要意义。本研究利用2003—2018年MODIS遥感数据计算浮游植物物候指标和湖泊水表温度（Temperature of Water Surface,LSWT）,通过分析太湖浮游植物物候时空变化特点探究了不同区域的物候特征,并结合LSWT揭示了浮游植物物候对LSWT变化的响应关系。结果表明：① 不同浮游植物物候指标具有不同空间分布特点,水华发生次数、峰值叶绿素a（Chla）浓度和水华总持续时间呈现由西部沿岸向湖心区递减的趋势;浮游植物生长开始时间和峰值Chla发生时间分布复杂但在沿岸区域相对较早;② 太湖可被划分为4种具有不同物候特征的区域,Ⅰ类区域主要位于贡湖湾、东部沿岸以及太湖中部开阔水域,该区Chla浓度范围为50~60 μg/L,且波动平缓,水华发生次数最少、开始最晚、持续时间最短;Ⅱ类区域主要分布于太湖西部沿岸,Chla浓度范围为50~90 μg/L且变化剧烈,该区水华发生次数最多、开始最早、持续时间最长;Ⅲ和Ⅳ类属于过渡区域,前者主要分布于梅梁湾、竺山湾及入湾口,后者主要位于南部沿岸以及太湖中部;③ 浮游植物物候对LSWT变化的响应受营养水平影响,当营养水平较高时,浮游植物的生长受LSWT的促进作用显著,LSWT年际变化的升高趋势对浮游植生长物候提前、生物量增加的影响明显,反之,则LSWT变化对浮游植物生长的影响减弱。     

深度学习预测GPS时间序列在探索门源MS6.4地震前兆中的应用

以2016-01-21门源M_S6.4地震为例,提出用深度学习预测的GPS时间序列研究地震前兆。用震中附近门源台（QHME）、民乐台（GSML）及古浪台（GSGL）无震时的GPS时间序列训练LSTM神经网络,得到高精度的GPS时间序列预测模型,再分别对该地区无震时和地震前一段时间的GPS时间序列进行回溯性预测。对比预测时间序列与真实时间序列发现,震前2条时间序列大部分的相似性指标比无震时低,说明震前预测时间序列与真实时间序列差异明显,同时考虑震前时间序列的趋势异常,认为出现了异常时段;3个台站分别在E、N、U方向出现多个异常日期,且不同台站具有相同的异常日期,说明探索到了地震前兆。     

基于GPS的地基增强系统机载端完好性算法研究

针对地基增强系统（GBAS）非完好性事件的极端性,开展GBAS完好性算法研究,给出H0和H1假设下的机载端保护级计算方法,并分析GBAS中引起“虚警”和“漏警”两类非完好性事件的主要误差源。实验结果表明,机载端伪距经过差分校正后其位置精度优于1 m,可用性大于99.999 9%,满足CAT Ⅰ精密进近着陆导航需求。同时,进行非完好性事件仿真验证的结果表明,卫星几何分布和电离层风暴是引起“虚警”和“漏警”的主要误差源,未来CAT Ⅲ GBAS需将单星座扩展为包括北斗在内的多星座,将单频升级为双频,其中多星座可以优化卫星的几何布局,双频可以消除电离层风暴的影响。