城市建设过程中节约用地途径探讨

随着工业化和城市化进程的加速，城市在重要性提高的同时也面临着新的挑战和机遇。我国城市建设中的城镇占地规模的扩大和土地有限性的矛盾将日益突出。文章在分析了当前我国城市用地空间限制因素的基础上，探讨了城市建设过程中土地利用存在的问题，城市用地可持续发展提出了一些建议。     

冬暖型塑料大棚黄瓜不加温越冬栽培的气象条件分析

介绍冬暖型塑料大棚冬季的主要小气候特征，总结大棚黄瓜育苗期的栽培管理措施及适宜气象指标；统计分析瓜秧长度、叶片面积、果实体积增长与棚内气象条件的关系，分析结瓜初期瓜秧长度、展开叶数、叶片面积与此后一定时期的单株结瓜总量的关系。总结了冬季大棚管理的成功经验。     

孔石莼净化高盐废水海藻叶表微生态分析

孔石莼是一种大型潮间带绿藻,在去除氮磷营养盐方面已发挥显著作用,但目前尚不清楚其在净化高盐废水时的叶表微生态情况。利用孔石莼处理高盐废水,通过高通量测序技术分析了孔石莼表面和废水中的微生物群落分布特征。研究结果表明:孔石莼表面的微生物多样性和微生物丰度均高于废水。孔石莼叶表优势菌属包括芽孢杆菌属Bacillus、微小杆菌属Exiguobacterium、虚构芽孢杆菌属Fictibacillus和短芽孢杆菌属Brevibacillus,其中芽孢杆菌属Bacillus最为丰富,占比超过整体的70%。废水中微生物以芽孢杆菌属Bacillus与微小杆菌属Exiguobacterium为主,二者占比总和超过整体的99%。相较于水体的流动性,孔石莼表面更利于微生物的生长与分布。     

赤点石斑鱼增生性肾脏病的血液病理观察

血液病理学测定表明，患病赤点石斑鱼Epinephelusakaara组列的血红蛋白平均值约5.49g．（100ml）－1，颗粒白细胞平均值为48．09％，单核细胞平均值为2．82％，健康鱼组列的血红蛋白平均值为7.26g·（100ml）－1，颗粒白细胞平均值为31.33％，单核细胞平均值为0．11％，两组列间有明显差异（p＜0．05）。患病石斑鱼出现较多星个体小、膜薄易破、难着色的异形红细胞；颗粒白细胞的核分叶较多，病鱼表现出严重贫血症状。     

基于卷积神经网络的京津冀地区高分辨率格点预报偏差订正试验

为了进一步提高RISE系统高分辨率网格化预报产品的准确率,同时考虑到深度学习近年来在地学领域的有效应用,采用2019—2021年高分辨率RISE系统数据,设计出卷积神经网络模型Rise-Unet,实现了未来4～12 h地面2 m温度、2 m相对湿度、10 m-U风速以及10 m-V风速预报结果的订正。订正试验结果表明,采用均方根误差和平均绝对误差作为评分标准,与RISE原始预报结果相比,基于Rise-Unet模型可以有效提高温湿风预报结果的准确率。该基于深度学习的Rise-Unet偏差订正技术可应用于RISE系统的后处理模块,对提升RISE系统百米级分辨率或其他高分辨率模式系统格点预报水平具有重要的科学意义和应用价值。     

矿化度及水型变化对饱和度评价模型中m、n、B值的影响机理研究

在岩石物理实验的基础上，综合运用水岩相互作用、表面物理、电化学等方面的理论，研究水型及矿化度变化对阿尔奇模型中的m、n值以及Waxman-Smits模型中B参数的影响及作用机理.结果表明，水型及矿化度的变化不仅对m、n、B值产生影响，由于在不同的浓度范围内，地层水矿化度对岩石颗粒表面偶电层厚度及平衡离子活动性的影响不同，还导致Archie公式中的m、n值以及Waxman-Smits模型中的B参数在不同矿化度范围内表现出不同的特征：低矿化度情况下，m、n、B值随着矿化度的降低而迅速减小；而当矿化度升高到一定程度以后，m、n、B值趋于稳定，此时的岩电参数是偶电层中扩散层消失后岩石电学特征的反映.     

大比例尺航测成图中航摄比例尺的确定

本文重点说明了在大比例尺航测成图时，对航摄像片比例尺的要求，并根据工作中的实践经验进行了讨论，通过论证确定了航摄像片双例尺。     

重庆市重点危岩滑坡监测方案与技术设计

监测工作按监测预极系统为主，治理效果验测并行，按轻、重、缓、急、重点突破，分期分批进行了原则，分别对裂隙、地下水、地表水、斜坡位移，沉降、挠度、蠕动等进行了系统监测，对防灾减灾起到了良好的作用。     

北京市新冠肺炎疫情信息平台的设计与实现

基于SuperMap iServer平台和天地图底图服务,建立北京市新冠肺炎疫情信息平台,通过将疫情信息细化到街道、乡、镇级别,实现了北京市疫情中高风险地区图、各区无新增病例分布图、各区累计本地确诊病例分布图、确诊病例市场分布图和核酸检测机构分布图等五类专题的查询和展示。通过建立每日更新的机制,及时向社会公众发布疫情信息,为疫情防控决策提供了参考和支持。     

京津冀夏季雷达定量降水估测的误差统计及定量气候校准

雷达定量降水估测（QPE）是短时临近预报的关键部分,在定量降水预报（QPF）、强降水预警、城市积水内涝、地质山洪灾害、精细化天气服务等方面具有重要作用。利用京津冀地区雷达定量降水估测资料和逐时自动气象站降水观测数据,分析了2011—2016年夏季京津冀地区雷达定量降水估测的误差空间分布特征,并重点提出了一种新的雷达本地化定量气候校准算法。结果表明,京津冀地区雷达定量降水估测较好地反映了总降水量东北—西南带状分布特征,但西北部山区、东北部山区及西南部山区估计偏弱,东北部山前地带估计偏强,西北部存在虚假降水估计,而北京市城区估计最为准确。利用雷达本地化定量气候校准算法对1 h雷达定量降水估测进行气候尺度上的约束订正,检验结果表明,经过校准后的雷达定量降水估测偏差（BIAS）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和均方根相对误差（RRMSE）均减小。绝大部分站点偏差减小幅度超过50%,京津冀东部及南部平原地带平均绝对误差、均方根误差和均方根相对误差减小幅度在20%左右,而北部及西南部山区误差减小幅度相对较小。降水个例检验结果表明,经过雷达定量气候校准后的雷达定量降水估测强度更接近自动气象站观测的降水量级,且降水结构细致,偏差、平均绝对误差和均方根误差均减小,与自动气象站观测降水的相关系数增大,因此该算法有助于改进雷达定量降水估测的准确度。