国家海滨公园的发展及中国对策

一、国家海滨公园发展史进入19世纪,随着西方主要国家工业化的进程,大批的土地和自然资源开始经受着掠夺式的开发,自然环境质量开始退化,面临着前所未有的威胁。保护自然资源,保护环境开始受到一些有识之士的关注。1832年,美国艺术家乔治·卡特林(George Catlin)鉴于美国在西部大开发过程中对于美丽的原始森林等自然景观的破坏和对野生动物的无限制猎杀,发表文章提出了“通过政府采取强有力的措施,在一个宏大的公园——国家公园内,使人类和动物在一个美丽的、自然清新的环境中和谐共处”的观点,对美国国家公园的建立起到了直接的推动作用。…     

发展休闲渔业 优化渔业结构——青岛市海洋渔业可持续发展的战略思考

休闲渔业的发展不仅能拓展渔业发展的空间,开创新的渔业增长点,还能带动旅游等多种相关产业的发展,其对地方经济的总体效益远高于渔业本身,这在国内外休闲渔业的发展中得到了验证。本文通过对国内外休闲渔业发展的回顾以及对青岛市海洋渔业发展现状与问题的分析,反思了青岛市海洋渔业转型期休闲渔业发展的意义并提出了相关对策。休闲渔业(leisurefishing)或娱乐渔业(recreationalfish-ing)的概念涵义相对广泛,不同的国家和地区有不同的理解。狭义上说,休闲渔业指所有以娱乐或健身为目的的渔业行为,包括陆上或海上运动垂钓、休闲采集、家庭娱…     

人类移动数据生成方法：研究进展与趋势探讨

人类移动行为与交通、传染病、安全应急等现实应用息息相关。尽管现代信息和通信技术发展使得采集大规模个体移动定位数据成为易事,但涉及个人隐私又存在冗余、缺失和噪声的原始轨迹数据在实际中的可得性和易用性仍有很大局限。通过建模方式生成个体轨迹数据和群体移动数据,使其在统计层面接近并在应用层面可替代真实数据,是值得尝试的解决思路。本文面向个体轨迹数据生成和群体移动数据生成两大研究主题,将生成方法分为基于机理模型的方法和基于机器学习的方法,对其研究进展进行了系统总结,并探讨了其发展趋势和所面临的挑战。本文提出,未来人类移动数据生成方法研究需要多学科深度交叉共同探索人类移动行为底层机制、关注机理模型与机器学习耦合建模、借助生成式人工智能与大语言模型前沿技术、平衡生成数据可用性与隐私保护效果、强调空间泛化与迁移学习能力、控制模型训练与使用成本等。本文认为,人类移动过程是典型的人地交互过程,地理信息科学应在吸纳计算机科学、统计物理学、复杂性科学等多学科理论方法的基础上,充分发挥本学科特色,将空间依赖、距离衰减、空间异质性、尺度等地理空间效应显式纳入建模过程,提升模型性能及合理性。     

建设青岛国家海洋高技术产业基地的战略研究

海洋高技术产业作为21世纪的朝阳产业,其发展速度和前景明显优于其他高技术产业,成为西方发达国家推崇的主导产业。青岛市作为中国的海洋科学研究中心,应建成中国的海洋高技术产业基地。对建设青岛国家海洋高技术产业基地作了分析,提出了青岛市以发展海洋药物及功能食品、海洋天然产物和活性物质提取、海洋精细化工和海洋防腐、海洋水产品苗种培育及养殖、海洋工程设备及仪器仪表五大类海洋高技术产业基地的总体发展目标和战略对策。     

沙澧大地绿意浓

<正>最是一年春好处。五一期间,在桃红梨白、绿树成荫的漯河市城乡一体化示范区境内的京港澳高速一侧,几名管理人员正在对新栽植的重阳木进行修剪灌溉,一望无际的苗木在和煦的春风中绽放出新绿。这是近年来漯河大力实施国土绿化、致力森林漯河生态建设,在沙澧大地上精心绘制的一幅油画,而绿色是这幅画的主色调。     

沙滩休闲旅游价值影响因素分析——以青岛海水浴场为例

沙滩休闲游乐价值受到沙滩的物理、化学、生物学特征及人口统计因素等各种社会、经济因素的影响,特别是游客的个体因素对沙滩休闲游乐价值具有重要的影响。通过对影响游客沙滩选择的因素进行评估,结合沙滩的游客支付意愿和环境保护意愿调查,系统地对不同自然及人口统计因素对沙滩游憩成本、沙滩使用支付意愿及环境保护意愿的影响及关联程度进行了统计分析,得出环境质量、家庭收入、沙滩游览次数等因素对沙滩休闲旅游价值具有显著影响。     

风廓线雷达水平风数据质量控制

基于九龙站风廓线雷达实时水平风数据制定了水平风数据的质量控制方法，首先求取中位数水平风场，其次构建实际观测风场和中位数风场的差值序列，然后求取差值序列的均方差，再根据差值均方差得到质控判别式，最后试验求取质控判别式中的质控阈值。通过对九龙站2017年风廓线雷达水平风数据质量控制发现，实测风向数据有2044185个，25721个没有通过质控，未通过质控的风向数据占总观测的比例是1.258%，风向数据在近地层通过质控的数据最多，随高度增加通过质控的数据量有所下降。实测风速数据有2044185个，18296个没有通过质控，未通过质控的风速数据占总观测的比例是0.895%，风速数据在2000～4000 m出错的最少，近地层次之，4500～7000 m出错的数据最多。质控后风廓线雷达和探空观测风数据的均方根误差减小，相关系数增加，风向数据质量在500～7000 m提升明显，风速数据在1500～8000 m之间提升明显。     

基于拓扑与形态特征的城市道路交通状态空间自相关分析

城市道路交通状态具有空间自相关特征。某一道路交通状态的变化会对其周边道路产生影响,故把握道路交通状态的空间自相关性是提高交通规划、交通预测水平的基础。然而,城市道路交通状态又具有空间异质性,即道路交通状态的影响扩散并非各向同性,其使得道路交通状态空间自相关性的度量更为复杂,因此仅从地理空间下道路之间的邻近关系出发进行分析有失偏颇。同时,城市道路具有拓扑结构特征和几何形态特征,二者对于交通状态自相关性的影响和制约,却未引起足够重视。本文从城市道路的拓扑结构特征和几何形态特征出发,提出了一种新的交通状态空间自相关路段识别规则,即基于交通状态变化的路段空间识别规则,通过拓扑社区发现方法刻画路段在空间上的聚集特征,同时,基于Stroke跟踪的几何形态概化来描述道路交通状态变化影响的空间异质性。结果表明,利用本文提出的识别规则产生的交通状态自相关路段集合,较仅考虑地理空间邻近或拓扑结构的识别规则更为合理,更好地揭示了城市道路交通状态的空间自相关特征。     

大数据时代的人类移动性研究

人类个体/群体移动特征是多学科共同关注的研究主题。移动定位、无线通讯和移动互联网技术的快速发展使得获取大规模、长时间序列、精细时空粒度的个体移动轨迹和相互作用定量化成为可能。同时,地理信息科学、统计物理学、复杂网络科学和计算机科学等多学科交叉也为人类移动性研究的定量化提供了有力支撑。本文首先系统总结了大数据时代开展人类移动性研究的多源异构数据基础和多学科研究方法,然后将人类移动性研究归纳为面向人和面向地理空间两大方向。面向人的研究侧重探索人类移动特性的统计规律,并建立模型解释相应的动力学机制,或分析人类活动模式,并预测出行或活动;面向地理空间的研究侧重从地理视角分析人类群体在地理空间中的移动,探索宏观活动和地理空间的交互特征。围绕这两大方向,本文评述了人类移动性的研究进展和存在问题,认为人类移动性研究在数据稀疏性、数据偏斜影响与处理、多源异构数据挖掘、机器学习方法等方面依然面临挑战,对多学科研究方法的交叉与融合提出了更高要求。     

利用压缩感知方法的高分辨率三维层析SAR研究

利用压缩感知方法解决SAR三维层析成像中的频谱估计问题,弥补了传统谱估计方法的一些缺陷,准确重建了来自不同散射目标的回波信号。实验结果表明,该方法不仅能够有效地区分影像中同一像元中的多个散射体,而且可以较为准确地获取目标散射体相对强度分布及高程信息,为目标的分类和识别提供更多依据,显现出对数据量要求较少及抗噪声性能强等优势。