基于高斯烟羽模型的船舶尾气扩散研究

为有效对港区大气污染进行治理、分析船舶尾气,本文详细介绍了一种基于高斯烟羽模型,通过MATLAB模拟仿真模型,其包括实验仿真过程、技术原理及理论模型对船舶尾气扩散进行的研究。该模型是在传统的高斯烟羽模型的基础上,通过对实源像源进行加权选择输入参数;通过矢量合成确定了气体扩散的方向,利用合成后的"风速"进行计算仿真,有效模拟了船舶尾气在港区或者海洋环境中的气体扩散模型。其模型简单且可以有效模拟船舶尾气扩散。并且进一步对后续模型的精确优化进行分析。     

山东半岛漂浮铜藻和底栖铜藻气囊及生殖托的形态学比较分析

铜藻(Sargassum horneri)是主要分布于北太平洋西部的暖温带性海藻,是我国海藻场的重要组成物种之一,对于海洋环境、渔业资源具有重要支撑作用。除底栖生活外,铜藻可营漂浮生活。气囊和生殖托是铜藻适应漂浮生活的重要结构,但是二者与漂浮生活相适应的结构特点尚研究有限。本文对漂浮铜藻和底栖铜藻气囊、生殖托的数量以及主要形态学特征进行了统计学分析,结果显示:漂浮铜藻气囊体积显著小于底栖铜藻(P0.01),漂浮铜藻生殖托个数远少于底栖铜藻(P0.01),推测铜藻为了适应漂浮生境,其漂浮能力和有性生殖能力已经发生改变。     

基于神经网络模型的湛江湾水体有色溶解有机物的遥感估算

有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter, CDOM)是水体中重要的水质参数之一,是水色遥感的重要研究对象,如何构建适合特定区域的近海二类水体CDOM反演模型一直是国内外研究难点。本文利用2017年5月26～29日对南海西北部海域湛江湾20个站位采集的水样和测量的光谱资料,分析归一化遥感反射率与CDOM浓度a_g(400)的相关性,发现最大负相关系数出现在586nm处,选择580、585、590、595nm这四个波段处的归一化遥感反射率与a_g(400)建立了多元线性回归模型、BP(Back-Propagation)神经网络模型和RBF(Radial-Basis Function)神经网络模型,并与其他算法模型进行对比分析。结果发现, BP和RBF神经网络模型的平均相对误差和均方根误差均远小于多元线性回归模型和其他算法模型,神经网络模型的预测值与实测值拟合效果要优于多元线性回归模型。研究表明,神经网络模型更适合于湛江湾有色溶解有机物的遥感估算。     

利用侧扫声呐和单道地震提取海底微地貌的方法

文章简要介绍侧扫声呐和单道地震系统的工作原理,并以海南岛南部近海海域为例,分析通过侧扫声呐图像和单道地震剖面提取沙波、沙脊、海底礁石和陡坎等海底微地貌的可行性及其过程。研究表明:沙波和海底礁石可通过对侧扫声呐图像的判读和识别,对比单道地震剖面图,直接在侧扫声呐图像上圈定;陡坎和沙脊可通过对单道地震剖面图的判读和识别,提取海底水深剖面数据制作平面剖面图,并结合潮流动力方向圈定;综合利用侧扫声呐和单道地震数据,可有效提高海底微地貌的解译精度。     

无人机影像在测绘1∶500海岛地形图中的应用

通过介绍无人机航摄系统的优点,结合无人机航摄系统高效快捷、地面分辨率高、成本低等特点,对无人机影像采集、影像处理、制作成图的流程进行了归纳;通过虎平岛的实例,对无人机在海岛1∶500地形图测绘中的应用进行了全面的分析和精度比对,进而说明无人机影像可应用于海岛大比例尺地形图的制作。     

基于地理坐标的海洋环境监测站位代码设计

为解决目前我国海洋环境监测站位编码不统一、不唯一和不稳定等问题,提高监测数据应用水平和海洋信息化能力,文章参考我国渔区编码规则,基于海洋环境监测站位的地理坐标设计站位代码,并以山东省海域为例具体说明。海洋环境监测站位代码由监测区、监测小区和监测点3个部分组成8位阿拉伯数字,将海域按经、纬度各30′划分监测区并顺序编码0000~9999(第1~4位),将每个监测区按经、纬度各3′划分监测小区并顺序编码00~99(第5~6位),将每个监测小区按经、纬度各0.3′划分监测点并顺序编码00~99(第7~8位)。该代码设计规则仅与监测站位的地理坐标相关,具有统一性、唯一性和稳定性,且容量较大,可满足我国海洋环境趋势性监测和绝大部分海洋环境业务化监测的需要。     

海洋渔场地貌图的设计方法研究

渔场地貌是分析预报渔情、选择渔业作业方式和选用渔具设备的重要依据之一。基于数字高程模型(DEM)和数字晕渲制图等技术,应用ESRI Arc GIS软件系统,通过实验方法选定DEM插值算法及阴影光源参数,制作了表现海底地形起伏变化特征及鱼类生物资源分布状况的渔场地貌图,实现了多源、多维和异构数据的融合。作为一项探索性工作,期望设计成果能够为今后相关产品的研发和应用提供有益借鉴。     

室内用户语义位置预测研究

位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务（Location-based Service,LBS）领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法（Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型（Long Short-Term Memory,LSTM）挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。     

稳健的回光反射平面靶心定位算法

针对因回光反射平面标靶点云数据缺失或冗余而难以准确计算靶心坐标的问题,本文提出一种基于距离标靶重心最远点的边缘点提取和靶心定位算法。首先,进行点云数据预处理,先人工大概选取出标靶点云所在位置,并根据回光反射强度信息提取出标靶点云,对标靶点云进行粗差剔除、投影以及坐标旋转等工作;然后,进行边缘点提取,应用所提的边缘点提取算法对投影到二维平面的标靶点云进行边缘点提取;最后,进行靶心定位,先应用抗差最小二乘对边缘点进行拟合计算圆心坐标,然后将其旋转回三维空间作为靶心坐标计算值。实验结果表明,本文提出的边缘点提取算法能高效、准确地提取出标靶边缘点,比文献[12]中的边缘点提取算法节约了大量时间,并且应用所提取出的边缘点能稳健地计算出靶心坐标,与基准值的偏差在亚毫米以内,优于文献[11]、[12]算法靶心计算精度,有效地解决了残缺或冗余的回光反射平面标靶点云靶心定位问题。     

南极陆缘天然气水合物特征及资源前景

首先,根据地震反射剖面的似海底反射特征、深海钻探计划(DSDP)和大洋钻探计划(ODP)钻孔沉积物的高甲烷含量、高有机碳含量以及孔隙水盐度、氯离子浓度和硫酸根离子浓度异常等地球物理和地球化学证据推测,南极陆缘有7个潜在的天然气水合物分布区,它们分别为南设得兰陆缘、南极半岛的太平洋陆缘、罗斯海陆缘、威尔克斯地陆缘、普林斯湾陆缘、里瑟-拉森海陆缘和南奥克尼群岛东南陆缘等。其次,从气源条件、沉积条件、热流及温压条件和地质构造条件等对南极陆缘天然气水合物的成藏条件进行了分析,认为该陆缘具备天然气水合物形成和赋存的有利地质条件。最后,对南极陆缘天然气水合物的资源前景进行了探讨,认为其资源量非常可观。