Measurement and Scenario Simulation of Effect of Urbanisation on Regional CO2 Emissions Based on UEC-SD Model:A Case Study in Liaoning Province,China

Based on the logical causal relationship and taking Liaoning Province, China, which is the Chinese traditional industrial base and is in the stage of accelerated urbanisation, as a case study, this study builds the ′Urbanisation-Energy Consumption-CO2 Emissions System Dynamics(UEC-SD)′ model using a system dynamics method. The UEC-SD model is applied to analyse the effect of the urbanisation process on the regional energy structure and CO2 emissions, followed by simulation of future production and living energy consumption structure as well as the evolutionary trend of CO2 emissions of three urbanisation scenarios(low speed, intermediate speed and high speed) under the assumed boundary conditions in urban and rural areas of Liaoning Province, China. The results show that the urbanisation process can alter production and the living energy consumption structure and thereby change regional CO2 emissions. An increase in the urbanisation rate in case area will lead to regional CO2 emissions rising in the short term, but when the urbanisation rate approaches 80%, CO2 emissions will reach a peak value and then decrease. Comparison of different urbanisation rates showed that production and living energy consumption exhibit different directions of change and rules in urban and rural areas. The effect of urbanisation on CO2 emissions and energy structure is not direct, and urbanisation can increase the differences in energy and CO2 emissions between urban and rural areas caused by the industrial structure, technical level and other factors.     

Corrigendum to:Preliminary validation of SMOS sea surface salinity measurements in the South China Sea

<正>Corrigendum to:Chinese Journal of Oceanology and Limnology Vol.33 No.1,P.551-551,2015http://dx.doi.org/10.1007/s00343-014-3338-5The presentation of Eq.1 in Section 2 on page 263 was incorrect in the hardcopies.The correct version is given below.     

基于SCM模型的信道预测方法

信道信息对通信系统而言至关重要,但现有的信道估计技术往往存在估计开销大、估计精确度不够等问题。考虑到信道具有时域相关性这一特点,根据信道的时域相关性提出两种信道预测方法,并使用MATLAB仿真得到这两种信道预测算法,在各个OFDM时隙处预测所得信道信息与实际信道信息的MSE值,并用现有协议下系统所持信道信息与实际信道信息的MSE值进行对比分析。仿真结果表明,提出的两种信道预测方法在用户高速移动场景下能增加系统获取信道信息的准确性。     

海南岛三亚珊瑚礁区大型底栖动物群落特征

为了解海南省三亚市3个典型珊瑚礁区的底栖生物群落现状,并依此反映该区域珊瑚礁生态系统的健康现状和受扰动程度,作者于2011年11月22日~23日在海南岛三亚西岛、鹿回头和亚龙湾3个珊瑚礁自然保护区内采用潜水方法采集底栖动物,并对分析群落的物种组成、优势类群、丰度、生物量、Shannon-Wiener指数、物种丰富度指数和物种均匀度指数以及生物量/丰度比较曲线特征等进行研究。结果共获得三亚珊瑚礁大型底栖动物166种,优势类群为甲壳动物,优势种为珊瑚铠甲虾(Galathea coralliophilus)。调查区底栖动物平均栖息丰度为566.29个/m2,平均生物量为82.146 g/m2;Shannon-Wiener指数、物种丰富度指数和均匀度指数的平均值分别为3.0581、7.9116和0.8494。其中亚龙湾的上述3项指数均高于其他两个采样地点。生物量/丰度比较曲线表明亚龙湾的底栖群落最稳定,受扰动程度最小。     

河口往复流中潮流不对称与推移质输沙的关系

潮流不对称现象是近岸潮波运动的基本特征之一,为了研究潮流不对称对推移质泥沙长期净输运的作用机制,首先在往复流情况下对Bagnold推移质输沙率公式(1966)由于不包含起动流速所可能导致的误差进行理论分析,进而由统计学中的"偏度"的概念出发,推导了河口潮流不对称与推移质输沙之间的定量关系。研究认为,虽然Bagnold推移质输沙率公式不包含泥沙起动流速,但是只要泥沙起动流速和最大流速的比值在一定范围内,则在理论上公式的计算误差是可以接受的。由偏度结合Bagnold公式导出了潮流不对称与推移质输沙之间的关系,表明推移质泥沙的长期净输运不仅与余流有关,而且与不同分潮组合之间、余流与分潮之间的相互作用紧密相关。该关系还给出了一个由潮流调和常数估算河口推移质输沙的简便方法。经对比,从潮流不对称出发估算推移质输沙与直接采用推移质输沙率公式结果一致。     

复合蛋白源替代鱼粉对大菱鲆生长、体组成和表观消化率的影响

本实验旨在研究谷朊粉、宠物级鸡肉粉、脱脂肉骨粉、豆粕和玉米蛋白粉复合替代0%(对照组,CON)、35%(FM35)、50%(FM50)、65%(FM65)、80%(FM80)鱼粉对大菱鲆(Scophthalmus maximus)生长、体组成和表观消化率的影响。设计5组等氮等能(粗蛋白52%,总能19kJ/g)的饲料,养殖鱼初重(8.63±0.01)g,养殖周期9周。结果显示,替代组体末重、增重率和特定生长率显著低于CON(P0.05),而摄食率和成活率各处理组之间没有显著变化(P0.05)。替代组饲料效率和蛋白质效率随着替代水平的升高而降低,FM65和FM80饲料效率和FM80蛋白质效率显著低于CON(P0.05)。复合蛋白替代鱼粉对鱼体水分、粗蛋白和粗脂肪没有显著影响(P0.05),但替代组鱼体灰分显著高于CON(P0.05)。除FM35干物质表观消化率与CON没有显著差异(P0.05),其他替代组的干物质和粗蛋白表观消化率均显著低于CON(P0.05)。研究表明,该比例复合蛋白源替代鱼粉水平应不超过35%。     

实时GPS精密卫星钟差估计及实时精密单点定位

研究了GPS实时精密卫星钟差的估计方法,并将实时钟差应用于实时精密单点定位。采用自编软件,依据全球均匀分布的IGS参考站实测数据,基于非差消电离层组合载波和伪距观测量实现了GPS实时精密卫星钟差估计。试验结果表明,自主估计的实时卫星钟差与IGS发布的最终精密钟差具有较好一致性,互差优于0.2ns;用于实时精密单点定位,能够获得静态定位1~2cm、仿动态定位厘米级精度。     

CHZ-Ⅱ海洋重力仪重力敏感结构的性能测试与分析

在原有CHZ重力仪研制基础上,设计新一代海洋重力仪CHZ-Ⅱ并进行硬件搭建与测试。阐述了为CHZ-Ⅱ重力敏感结构设计的测试方案、实验过程及其结果分析,主要包括弹性系统的刚度、交叉耦合效应和漂移效应。实验表明,该结构在目前的测试内容下符合设计要求。     

适用于城市场景大规模点云语义标识的深度学习网络

近年来,以点云为代表的三维数据不断涌现,如何利用人工智能手段,高度提升点云的解译能力,实现城市地物目标的语义标识、三维精准提取等成为亟待攻克的难题.为此,本文提出了一种端到端的三维点云深度学习网络,通过构建不规则分布点云的上下采样策略、特征多层聚合与传播,以及顾及样本不均的损失函数,有效保障了点云采样的高效性、特征提取的准确性及网络整体性能的最优性.三维点云大规模数据集上测试表明,该深度学习网络在城市场景的语义标识正确性方面取得了优异的结果,性能优于当前的主流网络,为三维地理信息的高性能提取提供了有力支撑.     

西城区不动产登记预约和信息发布系统建设

从不动产登记现状出发,为满足北京市西城区智慧服务大厅的建设需求,依托微信平台和信息化大屏,采用超文本标记语言的最新修订版本5.0(HyperText Markup Language 5.0,HTML5)、"互联网+"、网闸等主流技术,搭建了"北京西城不动产登记"微信公众号、大厅信息发布管理系统,并对大厅现有的自助预约、自助取号、叫号等系统进行升级改造.系统的建成和应用简化了大厅办事流程,提供了多元化与便民化服务,助力了北京市营商环境的改善与优化.