硅藻实验提取方法——最佳静置沉降时间的探讨

湖泊沉积中的硅藻对环境反应敏感,记录了年际甚至季节尺度的高分辨率的古气候信息,成为古环境研究中重要手段之一.     

自然禀赋与政区类型对中国县域经济发展的影响

传统研究对经济发展的影响分析多集中于社会经济指标,对"先天赋予"的自然禀赋与"后天叠加"的行政"身份特征"研究较少.在探究自然禀赋因素的同时,引入市辖区、省会、城市群以及各个交互项的行政身份虚拟变量,使用2015年夜间灯光数据表征县域经济,利用空间自相关展现中国县域经济发展格局,并通过回归分析揭示自然禀赋与政区类型对县...     

潍坊市夏玉米产量性状与产量的灰色关联度分析

应用灰色关联度分析方法,对潍坊气象站1997-2011年夏玉米8个产量性状与单株籽粒重的关联度进行了分析。结果表明：潍坊夏玉米产量性状与产量的关联度顺序为：果穗长〉双穗率、茎粗〉秃尖比〉百粒重〉果穗粗〉密度〉植株高度。综合分析产量性状与产量的关联度以及产量性状与产量的关联度的年际变化,对潍坊夏玉米产量影响较大的是果穗长、双穗率两项产量因素。     

新形势下镇/乡域土地利用率评估分析——以内江市隆昌县龙市镇为例

十八大提出改革征地制度提高农民收益,优化国土空间开发格局,节约用地提高土地利用效率,严守耕地保护红线,严格土地用途管制。本文在四川省隆昌县永久性基本农田划定成果基础上,利用复种指数、产出指数和效益指数模型对龙市镇进行了土地利用率评估分析。研究结果表明,龙市镇土地利用率高区域一是以云龙为中心新技术农业区,二是临近公路两侧和便利交通的带状区域,三是以崇佛村为中心特色农业区。研究成果能够为该区土地资源集约利用和科学管理提供参考。     

新型冠状病毒奥密克戎变异株感染者胸部CT表现及动态变化

目的:探讨新型冠状病毒奥密克戎(Omicron)变异株感染者胸部CT表现及短期动态变化。方法:纳入2022年11月至2023年1月在首都医科大学附属北京地坛医院确诊的200例新型冠状病毒Omicron变异株感染者,根据临床分型分为轻型组、中型组和重型/危重型组,回顾性分析其临床、实验室和胸部CT资料。结果:200例新型冠状病毒Omicron变异株感染者中,临床表现以发热、咳嗽咳痰、咽痛、乏力为主。轻型组与中型组之间、轻型组与重型/危重型组之间外周血白细胞计数值比较差异有统计学意义。轻型组与中型组之间、轻型组与重型/危重型组之间红细胞沉降率值比较差异有统计学意义。轻型组病变以胸膜下分布为主(53.6%),中型组(77.9%)和重型/危重型组(88.9%)病变以混合型分布为主。铺路石征在轻型组和重型/危重型组之间、轻型组和中型组之间差异有统计学意义。支气管充气征在3组之间差异均有统计学意义。发病与首次胸部CT不同间隔时间内磨玻璃密度影(GGO)的出现频率均最高,间隔时间大于4 d的患者肺内GGO伴实变/实变、支气管充气征的比例逐渐增加。铺路石征在间隔时间5~9 d内出现比例最高(95.4%),之后比例下降。间隔时间≥14 d的患者肺内索条影出现频率、胸膜增厚及胸腔积液的比例增加。GGO、GGO伴铺路石征、GGO伴实变或实变和索条出现的中位时间为4 d(2 d,7 d)、9 d(7 d,11 d),13 d(10 d,16 d)和16 d(13 d,19 d)。结论:胸部CT能够反映新型冠状病毒Omicron变异株感染者病变分布、病变形态和动态影像发展和转归,有助于临床治疗决策的制定和疗效评价。     

德令哈13.7m望远镜重力变形研究

借助于数字摄影测量结果调整天线面板,使德令哈13.7 m望远镜在仰角52°时获得最佳反射面面形,从而使天线效率在观测仰角范围内得到整体优化.与之前基于经纬仪测量的面板调整结果相比,天线口径效率提高约1倍.依据不同俯仰姿态下的测量结果,得到了天线的重力变形模型,包括副面偏移和倾斜、主面焦距和面形偏差随仰角变化的规律.根据不同仰角的面形偏差测量数据反演反射面重力变形模型时,采用了数据拟合方法,这样可以减小测量误差对模型精度的影响.     

土地出让信息

11月5日,信阳市国土资源局成功挂牌出让2宗国有建设用地使用权,出让总面积为143074.69平方米,成交总价款为11400.732万元。（涂艺凡）     

《巩义市征收集体土地补偿安置标准》发布实施

<正>11月10日,巩义市印发了新的《巩义市征收集体土地补偿安置标准》,全面提高了各类补偿标准,明确了各类安置房补助标准,进一步维护了群众的合法权益。在党的群众路线教育实践活动中,巩义市针对群众反应强烈的征地补偿标准低的问题,多次召开专题会议听取有关情况汇报,组织调研组深入基层多方调研,两次召开听证会,广泛征集市财政、园林、林业、水利等部门有关专家及各界代表的建议,在此基础上形成了完善的切合群     

卷积神经网络在大规模图像分类中的应用

针对大规模无序图像分类处理中成对图像的匹配和几何验证的计算量大的问题,该文通过研究和学习机器学习及图像识别领域先进的方法,提出了一种基于孪生神经网络的大规模图像有序化方法。该算法主要是:通过抽取已训练好的VGG19的网络模型的卷积层作为图像的特征,将提出的特征分别加权后,连接起来,再次卷积和池化,利用响应函数判定图像之间连通性,实现对输入图像对连通性判定。经实验证明,该算法可有效地识别具有场景重叠的图像对,效率和精度上也有所提高,无须执行详尽的推定匹配和几何验证,适用于运动恢复结构,图像连接等各种场景。     

广州市白云区夏茅村岩溶地面塌陷特征及致灾因素和风险分析

广州市白云区夏茅村岩溶塌陷地质灾害严重,塌陷区内地质环境条件极其复杂,隐伏灰岩岩溶土洞发育强烈,溶洞、土洞规模较大,且发育多层溶洞,溶洞间相互连通,岩溶塌陷区基岩面起伏较大,高程变化剧烈,第四系覆盖层厚度较大,底部粉质黏土层土洞发育,土体中规模巨大的土洞是产生岩溶地面塌陷的基础条件。基岩断裂构造带及其影响带范围内,岩石破碎,形成导水断层,存在地下水迳流通道,沿断裂带地下水循环活跃,溶蚀强烈,形成岩溶强发育带,为岩溶塌陷的发生提供了良好的动力条件。区内楼房基础施工扰动了地下水和土洞间的平衡状态从而成为了地面塌陷发生的诱发因素。运用7项地质环境条件指标和5项经济人口指标分别定性评估岩溶地面塌陷的易发度和易损度,并将二者叠加进行地质灾害风险评估。研究结果表明,夏茅村潜在地质灾害风险大,只有严格控制地下水动力条件,才能避免再次发生岩溶地面塌陷。