土地规划与土地使用制度改革的关系

文章在论述土地利用总体规划和土地使用制度政策的基础上,分析了两者之间的关系,并就土地利用中出现的问题提出对策.     

巯基棉富集分离—冷原子吸收法测定天然水中痕量汞

用巯基棉富集水中痕量汞,用饱和氯化钠的盐酸溶液解吸,冷原子吸收法测定。当水样取１ Ｌ时,最低检测浓度可达０－００３ μｇ／Ｌ,方法相对标准偏差为３－８ ％ ～６－９ ％ ,巯基棉汞平均回收率为９１－１％ 。该法操作简单、快速、富集倍数大,适用于天然水中痕量汞的分析。     

溶藻弧菌asp基因在大肠杆菌中表达活性研究及条件优化

为进一步研究溶藻弧菌碱性丝氨酸蛋白酶(ASP)蛋白生物学活性和功能,将构建的pET23d-asp在大肠杆菌BL21(DE3)中表达,对表达产物进行纯化分析,并优化表达条件。结果表明:在咪唑洗脱缓冲液浓度为100 mmol/L时,表达的可溶性ASP被大量洗脱,纯化的ASP相对分子质量约为42 000,具有蛋白活性;在诱导温度28℃、异丙基-β-D硫代半乳糖苷(Isopropyl-β-D-thiogalactopyranoside,IPTG)浓度1 mmol/L及诱导时间16 h时,表达的活性ASP蛋白最多。     

黑潮延伸体海域典型涡旋的次中尺度特征分析

本文基于卫星遥感资料和高分辨率ROMS(Regional Ocean Modeling System)数值模拟结果, 对黑潮延伸体海域典型中尺度涡旋的次中尺度特征进行了探讨。卫星观测和模拟结果显示, 黑潮延伸体涡旋海域伴随着活跃的次中尺度现象。涡旋演变与多尺度能量分析结果表明, 涡旋海域次中尺度动能的强弱与涡旋海域地转流动能有着密切联系, 锋生可能是涡旋边缘次中尺度动能增强的重要机制。次中尺度现象在中尺度涡旋海域具有沿地转流方向的复杂涡丝状结构特征, 意味着涡旋边缘较强的水平浮力梯度和地转流侧向剪切为次中尺度过程形成与发展提供了有利条件。此外, 垂向结构分析表明, 次中尺度过程能引起较大的垂向速度, 最大可达100m·day^-1, 该垂向速度可以影响至混合层下200m深度处, 对海洋内部的垂向物质能量交换、海—气相互作用等有着重要的影响。     

南海季风型海-气耦合模态的时空特征及其与中国夏季降水的关系

使用NCEP/NCAR的海表温度(SST)、海面10 m风场的月平均再分析资料,用联合SVD(CSVD)的方法研究了不同季节南海的海气耦合模的时空分布特征及其与中国夏季降水的关系。通过对不同季节的海-气耦合模的年际变化特征的分析。结果发现:第一模态为最显著模态,模态协方差贡献比在四季均超过80%,空间上SST表现为与南海等深线相一致的海盆模态,风场上主要表现为弱的冬季风或弱的夏季风,各个季节的海-气耦合模态都主要反映了SST-蒸发-风反馈这样1种正反馈的海-气相互作用过程,而且冬季风期间这种相互作用要更强烈些。时间系数均主要表现为一致的上升趋势和1976年前后的年代际突变,以及与ENSO相关的年际变化特征。冬、夏季弱的季风对应暖SST的特征体现了这种耦合模态隔季相关的特征,都对应夏季华南旱(涝)、江南涝(旱),华北、山东半岛旱(涝),东北涝(旱)这样1种波列状的旱涝相间分布。     

高速远程崩滑动力学的研究现状及发展趋势

高速远程崩滑动力学机理的研究,一直是国内外工程地质与山地灾害领域崩塌、滑坡灾害研究的前沿热点问题。对这一研究领域,最近几十年来所取得的研究成果、研究现状及发展趋势进行了述评。厘定了高速远程崩滑的定义;详细地阐述了国内外众多典型重大高速远程崩滑灾害事件的几何学、运动学特征;概述了迄今为止所提出的高速远程崩滑形成的各种动力学机理;分析与讨论了高速远程崩滑动力学机理研究的发展趋势与动向;提出了今后进一步研究的总体思路、目标与应重点解决的关键问题。     

Dynamic process analysis of the Niumiangou landslide triggered by the Wenchuan earthquake using the finite difference method and a modified discontinuous deformation analysis

The Niumiangou landslide was the largest landslide triggered by the 2008 Wenchuan earthquake, which was significantly affected by the amplification effect of seismic acceleration. The ringshear experiments indicated that the materials in the source area of the Niumiangou landslide were subjected to friction degradation under a big shear displacement, which may result in rapid movement of the landslide. In order to better understand the landslide movement and study the effect of the friction degradation on movement mechanisms, the dynamic process of Niumiangou landslide was simulated with a new numerical method, which combines the finite difference method(FDM) and the discontinuous deformation analysis(DDA). First, the FDM was used to study the initiation time, amplification effect and velocity of the landslide. Afterwards, these initiation velocities were applied to the blocks in the DDA model by corresponding coordination in the FDM model. A displacementdependent friction model of the sliding surface was incorporated into DDA code to further understand the kinetic behavior of the landslide. The results show that the displacement-dependent friction strongly decreases the friction coefficient of sliding surface under a big displacement, which can obviously promote the run-out and velocity of landslide. The model output well matches the topographic map formed by the landslide. This implies that the proposed model can be applied to the simulation of earthquake-induced landslides with amplification effect, and the friction degradation model is important to clarify the movement mechanism of high-speed and long-distance landslides.     

顾及地理-语义动态的城市热点预测框架

城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GCPredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。     

融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法

针对旅游线路推荐过程中的数据稀疏与冷启动问题,本文提出了一种融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法。首先,通过携程网、望路行程、百度指数等网站获取景点信息与对应的群体智慧数据,包括景点的位置、票价,用户评论、评分、浏览数据等;其次,结合用户特征与群体智慧数据构建景点对不同特征用户的综合吸引力并计算旅游线路吸引力指数;最后,定义旅游线路推荐多目标优化函数并利用多目标遗传算法NSGA2生成线路推荐列表。相较于传统旅游线路推荐方法,本文所提出的方法充分考虑了用户实际需求（消费侧）与景点吸引力（供给侧）,使得用户能够以较少的时间开销,尽可能多地游览热门景点。同时,推荐过程中根据用户的性别、年龄、出行方式、出行时间对用户群体进行划分,使得推荐准确性更高。实验结果表明,该方法考虑的因子可以有效提高用户在路线规划过程中的满意度,所推荐的旅游线路不仅具有更高的综合吸引力指数,还能够有效减少路程时间。此外,推荐结果也更加具有多样性,有助于推动智能化旅游线路推荐的发展。     

洞庭湖中枯水期水情变化及其驱动因素

为揭示洞庭湖中枯水期水情变化特征及其驱动因素,采用长短期记忆神经网络模拟洞庭湖出湖流量及湖区水位,通过情境模拟开展水情变化归因分析。洞庭湖1992—2019年9—10月出湖流量大幅减少,主要受长江流量降低的影响。洞庭湖中枯水期水位主要呈下降趋势,其中9—10月平均水位在西洞庭湖、南洞庭湖降幅约1 m,在东洞庭湖降幅约2 m。地形变化对中枯水期水位主要起拉低作用,长江和流域四水流量变化在9—10月起拉低作用、在12月至次年3月起抬升作用,其中对东洞庭湖水位的影响相对更为显著。研究结果可为洞庭湖中枯水期水资源管理和湿地保护提供参考。