Low-mass and high-mass supermassive black holes in radio-loud AGNs are spun-up in different evolution paths

How supermassive black holes(SMBHs) are spun-up is a key issue in modern astrophysics. As an extension to the study in Wang et al., here we address the issue by comparing the host galaxy properties of nearby(z 0.05) radio-selected Seyfert 2 galaxies. With the two-dimensional bulge+disk decompositions for the SDSS r-band images, we identify a dichotomy in various host galaxy properties for radio-loud SMBHs. By assuming that radio emission from the jet reflects a high SMBH spin, which stems from the well-known Blandford-Znajek mechanism of jet production, high-mass SMBHs(i.e., MBH 107.9 M⊙)have a preference for being spun-up in classical bulges, and low-mass SMBHs(i.e., MBH = 106-107 M⊙)in pseudo-bulges. This dichotomy suggests and confirms that high-mass and low-mass SMBHs are spun-up in different ways, i.e., a major "dry" merger and a secular evolution respectively.     

COSMO-SkyMed颜色变换强度RC法南京建设用地变化检测

基于非局部滤波的SAR强度RC合成变化检测法对小图斑、线型地物等动态监测灵敏,且对数据获取无时空基线要求,在多云多雨城市地表要素变化检测中具备潜力。本文研究以多时相SAR强度RC合成图为数据源,提出一种基于色彩空间变换的变化图斑半自动提取方法,即通过色彩空间转换、训练样本选取、监督分类影像分割、变化区域提取4步骤,可实现基于SAR强度图的城市建设用地动态监测与图斑高效更新。选取南京河西新城与江北新区为示范,以最优参数配置（3特征向量与10样本类别）进行试验,实现了优于88%的建设用地查准率指标。     

深度卷积神经网络支持下的遥感影像飞机检测

针对YOLOv3算法对小目标检测较差及出现较多漏检的问题,本文提出了一种优化的YOLOv3算法.首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框;其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络,用来增强网络高层的感受野,改善小目标的检测效果;然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积,可减少计算量,从而得到一种新型卷积神经网络结构;最后在数据集上进行对比试验.结果表明,优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标,降低漏检率,相比于YOLOv3算法,其召回率提高11.86%,F1-score提高2.99%.     

基于GPS新型L5信号的地表雪深反演研究

利用GPS多路径反射信号测量地表雪深具有全天候和高时空分辨率的特点,因此其可作为一种代替气象站监测雪深的新手段。然而,先前大多数研究仅使用了GPS L1和L2C波段信噪比数据探测积雪深度。为验证新型的L5信号在雪深反演方面的优越性,本文阐述了GPS-R技术反演雪深的原理,利用Lomb-Scargle周期图法所处理的受积雪表层影响的信噪比数据计算了频谱振幅强度,通过获取频谱特征值与天线高度的关系求解雪深值,最后分别与L1反演结果和实测雪深数据进行了对比。试验结果表明：与现有的GPS-R测量雪深结果相比,利用新型的L5反射信号反演地表雪深的精度更佳;采用GPS-R技术探测雪深对把握测站区域内的雪深变化情况和淡水资源储量具有重要价值。     

兼顾志愿者地理信息的国家应急测绘公众服务平台设计

随着互联网技术的进步和新一代网络信息传播模式的深入发展,志愿者地理信息的研究和应用日益广泛,但由于其规范性和均一性方面的缺陷,在应急公共服务领域,志愿者信息的有效利用依旧是亟需突破的难题。本文将重点介绍国家应急测绘公众服务平台设计思路和总体架构,并结合志愿者地理信息特点,探讨该类信息在国家应急测绘公众服务平台建设中的处理流程和应用模式,力求在应急信息资源共享和服务平台共建方面进行新的尝试,为我国突发事件应急体系建设提供有益实践。     

一种基于GA-BP-MC神经网络的高铁桥墩沉降预测模型

提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型（GA-BP-MC）,利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值,初步建立GA-BP神经网络预测模型,结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值,形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型。结合高铁桥墩沉降数据,分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比,结果表明,该预测模型精度最高。     

一种基于Fréchet距离的断裂等高线内插算法

等高线内插是提高地形图精度的一个常用手段,在地图综合等领域中有很重要的作用。在实际地形图数据库中,等高线除了存在完整的计曲线以外,还有一部分断裂的首曲线。已有的等高线内插研究中未考虑对此类数据的处理,为此,本文提出了一种基于Fréchet距离的断裂等高线内插算法。首先提出了等高线度量关系的计算方法,然后对等高线的节点均匀加密,并利用Fréchet距离进行相似度判断以选择参考等高线,最后根据“最近点”的方式进行插值。通过对江苏某地区实际数据的试验,验证了该算法的合理性,对于鞍部地区的内插,有更好的适应性和准确性。     

地灾监测的大数据信息平台研究及应用

重点对地灾监测方面的方案研究进行了阐述,在构建大数据信息平台的设计方案时,以实现高度自动化的全方位监测功能为导向,依托导航卫星数据接收机和多源传感器,集成构建大数据信息平台的系统解决方案,主要包括扼流圈卫星天线、GNSS数据接收机、MEMS传感器、环境测量单元、防雷区域单元等功能元件的组成、多传感器的系统集成,以及全方位监测的功能实现。按照地灾监测大数据信息平台建设、构建大数据平台关键技术突破及检测数据解算软件功能实现的顺序,完成了GNSS实时监测预警应用网络系统HCmonitor的研发。综合应用多种手段实现地灾监测的功能升级,为解决重大灾害预警提供了新的思路和解决方案,该项成果在甘肃舟曲的灾后重建工程得到应用与推广。     

基于扎根理论与文本分析的海洋旅游目的地意象研究

旅游目的地意象在旅游者决策与目的地开发中具有重要作用,也是旅游研究中的热点领域。海洋旅游目的地意象的研究对于提高目的地竞争力与吸引力具有重要意义。本文以夏威夷为例,基于国内旅游者发布在网络上的游记,利用扎根理论与文本分析法对夏威夷的认知意象、情感意象与总体意象进行分析。研究发现,“海洋自然吸引物”、“海洋人文吸引物”、“海洋旅游活动”、“目的地软环境”、“旅游服务”、“公共场所与服务”是构成海洋旅游目的地认知意象的六个主范畴;在此基础上,通过提取游记中的情感语句并结合“情感环状模型”发现夏威夷的情感意象以正面情感为主;从语义网络与重游意愿来看,夏威夷的总体意象较为积极,并未出现明显的负面感知要素。研究旨在为国内海洋旅游目的地的发展提供一定的经验与借鉴。     

丘陵区典型小流域地下水化学特征与补给来源分析

川中紫色土丘陵区频发的季节性干旱严重制约区域农村经济和社会可持续发展。地下水是丘陵区农村居民饮用和灌溉的主要水源,但迄今该区域地下水补给循环过程的相关研究报道极少。本研究选取盐亭大兴小流域(480 hm 2)为典型小流域进行综合水文观测与取样,比较了小流域内浅层地下水(2口泉水、14口井水)在不同覆被条件下雨季和旱季的水化学特征(包括D、 18 O)及水岩作用过程,并通过氯离子平衡法和二元混合模型法对比分析区域降水补给地下水规律。结果表明:(1)研究区内浅层地下水水化学类型为HCO 3 ·SO 4-Ca,主要控制因素为岩石风化水解;(2)由地下水同位素峰值响应特征可知该区域浅层地下水对雨季降水补给响应时间约为50~ 85 d;雨季浅层地下水交换作用比旱季强烈;(3)氯离子平衡法受人为干扰较大,计算结果可能偏小,二元混合模型法未包含更多水源,计算结果可能偏大;(4)优化估算结果表明浅层地下水全年接受降水补给率在12%~38%间变化,雨季单次降水补给地下水比例在4.3%~58.0%间变化。本研究通过揭示丘陵区浅层地下水水化学性质变化规律,初步估算了浅层地下水补给来源及比例,可为区域地下水资源评估提供科学基础。