Braess模型与城市网络的空向复杂化探讨

Braess交通网络模型是经典的图论模型，但该模型同时具有很强的地理学色彩。Braess借助一个简单的网络揭示了出人意料的地理现象：增加交通路线有时反而降低运输效率。从理论地理学的角度对Braess网络进行了数学抽象，然后利用规划理论、图论和微分方程解析等方法揭示出区域一城市地理系统的空间复杂化两个重要动因：空间相互作用和宏观对称破坏。     

闲暇时间约束对中山陵景区国内客源市场空间结构的影响

闲暇时间是旅游需求得以实现的必要条件之一,居民闲暇时间的变化必然对旅游地客源市场空间结构产生影响。选择"五一"小长假、"十一"黄金周及暑假3类6个不同闲暇时长的时段,基于现场问卷调研,使用客源地地理集中指数、客源吸引半径、距离衰减曲线及引力模型研究闲暇时间约束对南京市中山陵景区客源市场空间结构的影响,发现随着假日时长的增加,居民出游距离受闲暇时间的约束降低,从而旅游地客源吸引半径增大,客源地集中指数降低、距离衰减曲线变缓、距离衰减指数降低。研究结果表明,在不同时长的闲暇时间约束下,距离因素对景区客流量的影响最大,其次为收入(客源地人均地区生产总值),而客源地人口规模因素的影响最小。     

东天山戈壁荒漠景观区地球化学勘查中某些工作方法的研究

通过东天山地区地球化学勘查中某些方法的试验,研究了一套适宜于戈壁荒漠景观中地球化学勘查的工作方法.（1）查明了盛行风对岩屑异常特征的影响程度;（2）推荐消除风成沙影响的合理采样粒级;（3）利用水溶态铜、金异常指示被运积物掩盖的铜、金矿体;（4）明确了荒漠区盐磐层不会阻碍在残积物覆盖区发现矿致岩屑异常和在运积物覆盖区发现后生晕.     

正交矩阵的若干性质

通过对正交矩阵的深入研究，得到正交矩阵的一系列常用性质。     

羧甲基壳聚糖对肿瘤生长的影响研究

研究评价了不同分子量及不同取代度的3种羧甲基壳聚糖(CM-CTS)对肿瘤生长的影响。用MTT比色法测定3种CM-CTS对人正常肝细胞L02及3株肿瘤细胞:Bel-7402、SGC-7901及Hela生长的影响;ELISA方法检测3种CM-CTS对2种肝细胞L02及Bel-7402分泌TGF-α及VEGF水平的影响;建立小鼠移植性肿瘤Heps模型,腹腔注射分子量最大的CM-Ⅰ,研究CM-CTS的抑瘤作用。研究结果表明,分子量及取代度不同的3种CM-CTS在0.05~0.8 mg/mL浓度范围内,对L02细胞增殖具有显著促进作用,对Bel-7402、SGC-7901及Hela细胞的增殖则具有一定的抑制作用;3种CM-CTS能提高L02细胞TGF-α分泌水平,抑制Bel-7402细胞分泌TGF-α及VEGF水平;在动物水平上,CM-CTS能抑制小鼠Heps肿瘤生长,且量效关系显著。说明不同分子量及取代度的3种羧甲基壳聚糖对肿瘤生长具一定的抑制作用。     

对台风麦莎(2005)的熵流特征初步分析

根据热力学第二定律推导出熵平衡方程,并在数值模拟输出结果的基础上利用熵平衡方程中的熵流项来分析2005年台风"麦莎"发生、发展和消亡各阶段的熵流特征.(1) 从对流层的低层到对流层的高层,台风中心附近的熵流分布会逐渐由负熵流占优势互补趋向于以正熵流为主;(2) 对流层中层500 hPa的负熵流分布显示出,随着台风的强度加强(减弱),台风中心附近的负熵流强度也会随之加强(减弱);(3) 台风中心附近的负熵流分布和强度特征对于台风强度和未来移动路径有一定的指示意义.     

Geographical distribution of ecological footprint and sustainability analysis for Liaoning Province

This paper presents the detailed results and analyses on the ecological footprints and bio-capacities of the individual cities and the province as a whole for the year 2001, providing a clear picture of sustainability for the province. Results show that the ecological footprints of most cities in Liaoning exceeded their respective bio-capacities, incurring high ecological deficits. The ecological deficit of the province as a whole was 1.31 ha/cap. Those cities with resources extraction and/or primary material-making as their major industries constitute the "ecologically black band", whose ecological deficits ranged from 2.45 to 5.23 ha/cap, the highest of all cities in the province. Fossil energy consumption was the major source of footprint amounting to 1.63 ha/cap at the provincial level, taking up 67.3% of the total. For cropland, modest ecological surpluses occurred in Jinzhou, Tieling, Huludao, and Panjin while modest ecological deficits in Dalian, Benxi, Fushun, and Dandong, resulting in an overall surplus for the province. Liaoning had a certain level of surplus in fishing ground (water area), mainly distributed in the coastal cities of Dalian, Panjin, Huludao, Yingkou, Jinzhou, and Dandong. Most cities had a small ecological deficit in pasture and all had a small ecological surplus in forest. The eco-efficiency, expressed as GDP value per hectare of footprint, exhibits high variations among the cities, with the highest (Shenyang) more than 10 times the lowest (Fuxin). Cities with manufacture, high-tech, and better developed service industries had high eco-efficiency, while those with resources extraction, primary material-making, and less developed service industries had low eco-efficiency. Based on the components and geographical distribution of ecological footprint, strategic policy implications are outlined for Liaoning's development toward a sustainable future.     

面向对象的湿地景观遥感分类——以杭州湾南岸地区为例

在ENVIEX软件的Feature Extraction平台上,利用LandsatTM影像数据,采用面向对象方法对杭州湾南岸地区湿地景观进行遥感影像分类;通过与基于最大似然法、人工神经网络法、支持向量机法等传统像元方法的相应分类结果进行比较,系统分析了面向对象方法在中低分辨率遥感影像的湿地景观生态分类中的有效性。研究结果表明:①较之单一依据像元光谱值进行分类的传统方法,面向对象方法综合考虑了对象的光谱、空间、纹理、色彩等多种属性特征,因而对于类型复杂多样、分布界限模糊、光谱混淆与混合像元现象严重的沿海滩涂、湖泊、河流等湿地景观具有更好的鉴别能力,也因此获得更高的分类精度(研究区景观分类总精度为88.80%,Kappa系数为0.8765);②面向对象方法在分类中提取的是由同质性像元组成的"对象",且在合理的影像分割下得到的对象破碎化程度较低,因而能在较大程度上减小分类结果中的"椒盐噪声"干扰;而基于像元方法提取的景观类型以离散像元形式组成,难以清晰表征景观的边界、形状等信息,所以分类结果中会有明显的噪声现象;③影像分割在运用面向对象方法进行遥感影像分类过程中具有重要影响,实验结果表明,60%的分割尺度和归并尺度组合较有利于中低分辨率影像的遥感分类;④面向对象分类过程中诸如影像分割精度的评价、最优分割尺度的选取、特征空间的优化等问题,则有待今后进一步探讨。     

无惩罚系数SVM高光谱影像分类算法研究

惩罚系数是支持向量机(SVM)机器学习中的一个重要参数,它的设置对分类结果有很大影响。但它没有规律可循,高光谱影像数据量大、数据复杂,为其选择合适的惩罚系数非常困难。提出无惩罚系数的SVM算法,利用最近点算法(NPA)计算二分类,对错分数据不设惩罚系数,而是对其重新构造凸集,计算最优超平面,迭代循环直到错分率达到所设的阈值为止。此算法简化了计算过程,降低了误分率。最后用AVIRIS高光谱影像进行实验,实验效果显示,本算法的分类精度和速度都得到很大提高。