“大手牵小手”一路朝前走——重庆市潼南区推进土地整治“先建后补”试点经验

仲春时节,重庆市潼南区米心镇吉家村全市首个土地整治“先建后补”试点项目区,正在翻耕的土地泛着泥土芬芳,好一幅一年之计在于春的美好景色. 2015年,潼南区以米心镇吉家村为试点,实施土地整治“先建后补”项目建设.项目实施的业主根据土地利用总体规划,确定“先建后补”范围、工程建设内容和布局,自主组织实施.截至目前,米心镇吉家村试点项目已建成“稻油轮作”的高标准基本农田371亩.     

重庆市城市热岛效应变化特征及减缓措施

利用1961～2016年重庆市逐日气温资料,分析讨论了重庆市主城区56年城市热岛效应的变化趋势和年变化特征,并利用2009～2016年的逐时气温资料分析讨论了城市热岛效应的日变化特征。结果表明:56年来重庆市城市热岛效应总体呈上升趋势,各季节中盛夏上升最明显;重庆市城市热岛效应存在明显的年变化特征,盛夏的热岛效应最强,初春次之,仲春至初夏的热岛效应最弱;重庆市城市热岛效应具有较明显的日变化特征,各季节热岛效应均表现为白天弱,夜间强。重庆市城市热岛效应的形成及其变化,既受到地理位置、气象条件等自然因素的影响,更由城市下垫面变化(绿地和水体的面积及分布)、大气污染、人为热排放等城市化进程因素所决定。结合重庆城市特点综合运用多种措施可以减缓重庆城市热岛效应。      

斯里兰卡近岸风暴潮模拟中风暴潮-潮汐相互作用特征分析:一个个例研究

利用三维普林斯顿海洋模型（POM）以及逐时水位观测数据,研究印度洋北部斯里兰卡北部海岸风暴潮-潮汐相互作用特征.选择了2008年的"Nisha"台风作为台风风暴潮个例进行研究,并进行了3个数值敏感性试验.经验证,该风暴潮模型可以很好地再现该台风期间研究区域内的潮汐和总海水水位.试验结果表明,沿斯里兰卡西北海岸的风暴潮-潮汐相互作用显著,其强度与台风的强度和轨迹相关.当TC在42 h达到较大强度时,可以得到风暴潮-潮汐相互作用导致的最大增水值TSI （0.6 m）和从印度洋外海向斯里兰卡西北部浅滩流入的最大相互作用流场.在TC强度较弱的第30小时,得到最大负TSI （-0.6 m）和向南流出西北部浅水区域的较弱的相互作用流场.在整个台风期间,强TSI都发生在斯里兰卡西北部海滩到对岸的印度洋近岸区域.     

韶关市龙归河治理存在的工程地质问题及治理措施探讨

根据广东省水利厅粤水规计〔2015〕8号《广东省水利厅关于印发广东省山区五市中小河流治理实施方案的通知》及《广东省山区五市中小河流治理实施方案》,全省加强化中小河流治理。本文根据龙归河存在的工程地质问题,重点从堤基、岸坡两方面探讨,提出一些解决中小河流治理的措施。     

地震体波成像中的几个问题

本文在论述地震体波成像中速度模型间断面的引入,体波多震相的利用等优越性的同时,利用研究区之处,能改善或分辨地球内部更深处的远震资料,得到研究区平均相对走时残差的分布。结果表明：１．采用相对走时残差消除了模型区域外的地球模型的影响,从而使 远震理论走时计算中,球状分层各向同性参考地球模型的选取是不重要的;２．平均相对走时残差的分布与研究区内构造分区相关;３．研究区中地球形状的椭率对反演结果影响很小。     

基于卷积神经网络的地震波形智能识别研究

随着世界上多个国家和地区的地震预警系统投入运行,误报和漏报等问题逐渐突显,特别是将标定以及强干扰波形误识别为大震事件,快速、精确地区分地震与其他波形是一个难题。针对于此,该研究提出了基于卷积神经网络地震波形智能识别方法。首先收集并处理了2012—2017年中国境内福建以及周边邻省共683个地震和478个爆破事件,并对这些样本筛选、截取和基线校正等预处理,共得到了27 500条三通道波形。在此基础上,构建了3 s波形输入的卷积神经网络模型(SW-CNN)。结果表明：模型对地震、噪声、爆破和异常波形的识别率分别为97.9、99、99.2和99.3%。相比于人工手动分类识别,该模型更省时和更稳定,为地震预警目前所面临的问题提供了一个新的解决方法。     

海底声学底质分类的ELM-AdaBoost方法

基于自适应增强算法（AdaBoost）结合极限学习机（ELM）,通过迭代、调整、优化ELM分类器之间的权值,从而构建了具有强鲁棒性、高精度的ELM-AdaBoost强分类器,增强了现有的ELM分类器的稳定性。以珠江口海区侧扫声呐图像为实验数据,对礁石、砂、泥3类典型底质进行分类识别,该方法的平均分类精度超过90%,优于单一ELM分类器的平均分类精度85.95%,也优于LVQ、BP等传统分类器,且在分类所耗时间上也远少于传统分类器。实验结果表明,本文构建的ELM-AdaBoost方法可有效应用于海底声学底质分类,可满足实时底质分类的需求。     

南海一次典型海雾过程的特征分析

一、引言 海雾是海上重要的危险性天气现象之一,每年的春季是南海的主要雾季。而1989年1月7日至9日的海雾过程,却是一次比较典型的个例。7～10日有一股较强的暖湿气流自南海西部向东部推进,使沿海人们在隆冬似感初夏的来临,大雾笼罩了整个南海北部海区,水平能见度均小于1海里,使航运、航空等交通被迫中途停断。在隆冬季节出现这种“冬行春令” 的反常天气,在历史上还是少见的。 分析结果表明:这是一次平流雾天气过程,它的发生发展与当时极为有利的天气形势,对流层中层副高的加强西伸,低层较强的暖湿西南气流的水汽输送以及南海冬季沿岸存在一支冷流的作用均有密切的关系。     

电子级硅料清洗质量影响因素分析

电子级多晶硅中金属杂质含量的控制要求较高,其生产工艺、后处理工艺比较严格。电子级多晶硅料在破碎处理中难免会造成二次金属引入的问题,因此对破碎后的电子级多晶硅料进行清洗显得尤其重要。本文分析了电子级多晶硅料清洗质量的影响因素,包括清洗工艺、清洗剂选择、清洗设备材质及环境洁净度和人为操作因素等,并提出相应的控制措施。     

基于海洋地理信息系统的船舶轨迹异常检测分析研究

伴随着定位设备、无线电通讯技术以及智能传感器的普及和发展,大规模高质量的可用轨迹数据被广泛记录。船舶轨迹异常检测可以帮助提升海洋态势感知能力,为海事监管辅助决策等提供支撑,已经成为了数据挖掘领域的一个新的研究热点。随着人工智能技术以及软硬件处理设备的发展,利用海洋地理信息系统(MGIS)决策管理、分析评价和模拟预测等多项功能,对船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)数据进行协同管理与分析,能更高效、准确的建立模型、挖掘信息,对于加强海上安全、维护海上贸易、提供辅助决策等都有着重大意义。