广西涠洲岛珊瑚分布状况研究

文章根据2017年涠洲岛最新珊瑚本底调查资料,对比分析近10年来,涠洲岛珊瑚种类数量、分布状态以及优势物种变化状况。结果表明,涠洲岛珊瑚以造礁珊瑚为主体,高达10科23属41种,其次为分布有较多的柳珊瑚,为4科12属14种,此外也分布有少量的软珊瑚、群体海葵;珊瑚主要分布于近海海岸一带,以0. 5～6 m的珊瑚礁坪生长带为主,具有明显的分带特点;对比2008年调查数据,本次调查发现涠洲岛海域珊瑚优势物种发生了变化,由角蜂巢珊瑚属变为滨珊瑚属,蔷薇珊瑚属不再是优势属,反而新增了蜂巢珊瑚属和牡丹珊瑚属,此外珊瑚覆盖度较2008年出现了下降趋势,表明了涠洲岛珊瑚生存状况受到了人为活动等因素的影响。     

ATS藻板与自然礁石上藻群生物多样性的比较

ATS(algal turf scrubber)系统是一种利用潮间带藻类高效去除富营养化水体中氮(N)、磷(P)元素的水质净化系统, 藻类是支持整个系统最重要的组成部分, 其群落结构与水质净化效果密切相关。该研究基于Illumina MiSeq平台的高通量测序技术对海水水族缸的ATS系统中藻板样品和自然礁石上的藻类进行多样性分析。18S rDNA研究结果表明, ATS系统中经筛选得到藻类优化序列21390条, 其中对丝藻属Antithamnion占主要地位, 占序列总数的22.79%, 其次19.07%序列归入斜纹藻属Psammodictyon; 宋井、展南亭、后宅3个地区的藻类经筛选分别得到88435、87129、106458条优化序列, 主要为分枝色指藻属Chroodactylon、宽果藻属Mastocarpus和日本马泽藻属Mazzaella。ATS系统和自然环境样品共有的优势藻为骨条藻属Skeletonema和仙菜属Ceramium。本实验在研究ATS系统与自然礁石上的藻类群落相似性的同时, 深入探究了其群落结构的差异性, 为进一步优化ATS系统的功能提供了理论依据。     

一种海洋混合层深度的智能识别方法研究

文章提出了一种识别混合层深度的人工智能方法。该方法在温度(密度)与压强(或深度)间建立线性模型, 并且将其系数和方差做成一组表征廓线特征的统计量。初始时为模型设定一个主观的先验分布, 在一个自海表向下移动的窗口内通过贝叶斯链式法则和最小描述长度原理学习新数据, 得到系数均值的最大后验概率估计。用F-检验识别系数发生突变的位置, 以此确定混合层的存在性及其深度。通过2017年2月太平洋海域的地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, ARGO)数据进行测试, 并且以质量因子(Quality Index, QI)值作为判断识别混合层深度结果准确性的依据, 发现该方法相比于梯度法、阈值法、混合法、相对变化法、最大角度法和最优线性插值法在识别结果上具备更大的QI值。表明该方法能够准确识别混合层深度。     

珠江口枯水期和丰水期中小型浮游动物群落动态

根据珠江口枯水期(2013年11月)和丰水期(2014年8月) 24个站位调查资料,对中小型浮游动物种类组成、丰度分布、群落结构及其主要影响因子进行了研究.结果表明,枯水期和丰水期分别鉴定浮游动物成体91种和70种,以桡足类最为丰富.浮游动物种类从河口上游向外围逐渐增加.浮游动物丰度时空分布差异显著,丰水期平均值高达11 619. 78 ind/m~3,显著高于枯水期的1 707. 13 ind/m~3.桡足类在珠江口中小型浮游动物中占绝对优势,枯水期和丰水期分别占总丰度的80. 3%和93. 0%,对浮游动物的丰度分布起关键作用.强额孔雀哲水蚤(Parvocalanus crassirostris)、中华异水蚤(Acartiella sinensis)和刺尾纺锤水蚤(Acartia spinicauda)在两个水期均为主要优势种,小拟哲水蚤(Paracalanus parvus)和厦门矮隆哲水蚤(Bestiolina amoyensis)则分别在枯水期和丰水期具有较高的优势度.聚类分析的结果显示,枯水期和丰水期该水域浮游动物均可划分为3个群落.相关性分析表明,珠江口中小型浮游动物群落结构受多个环境因子的影响,但盐度是其中最为关键的非生物因子.     

加权空-谱联合保持嵌入的高光谱遥感影像降维方法

高光谱遥感影像数据量大、波段数多,容易导致“维数灾难”。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征,忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入(WSCPE)的维数约简算法。首先采用加权均值滤波(WMF)方法对高光谱影像进行滤波,以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性,通过采用加权空-谱联合距离(WSCD)来融合像素点的光谱信息和空间信息,有效选取各像素点的空-谱近邻,并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构,提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明,总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时,有效融合了影像的空间-光谱信息,故能提高影像特征的鉴别性,并提升分类性能。     

出租车轨迹数据挖掘进展

大数据、物联网与精密定位技术的发展推动了城市感知的进步。随着社会活动的与日俱增,出租车轨迹数据不仅记录了出租车的行车轨迹,还蕴藏着道路交通状态、城市居民出行规律、城市结构及其他社会问题。通过各种数据分析与挖掘手段对出租车轨迹数据进行深入探究,对于智能交通、城市规划等有着重要意义。本文综述了近十年国内外基于出租车轨迹大数据的相关研究,按照空间统计方法、时间序列方法、图论与网络方法及机器学习方法等4类,详细阐述各类方法的研究现状。随后,本文分析了现有研究的应用领域、热点主题和发展趋势。最后,本文指出了出租车轨迹数据挖掘研究领域面临的挑战和未来研究方向。     

巡天项目中的白矮星搜寻

首先,描述了白矮星的颜色特点和光谱型分类。白矮星是大多数恒星的终极状态,它会随着时间的推移而逐渐冷却。根据表面大气成分,它被划分成DA和DB等不同的光谱型。对某一颗白矮星来说,其光谱型分类可能会随着时间的推移而发生变化,这主要是由于其大气包层中的元素含量被对流过程改变引起的。为了对各类光谱型有更深入的研究,样本的完备性不可或缺。得益于近十几年来大型巡天项目的开展(如斯隆数字巡天、郭守敬望远镜的光谱巡天等),目前通过光谱证认的白矮星已超过4×10~4颗,其中绝大多数是H主导的DA型白矮星,另外还包含2 000多颗He主导的DB白矮星。此外,GALEX项目和GAIA卫星分别提供了有价值的白矮星紫外数据、空间位置和速度等信息。这些数据和信息对于白矮星的研究工作起到了非常大的促进作用。随后,对白矮星的大气参数、质量和运动学等内容作了简单的总结。人们利用模板匹配测量了绝大多数已知白矮星的大气参数,并获得了DB型白矮星的有效温度与紫外颜色间的线性关系。基于斯隆数字巡天的光谱数据,白矮星的质量分布和质量-半径关系也得到了较深入的研究。小质量白矮星具有较大的速度弥散,而大质量的则相反。最后,讨论了白矮星的形成和演化机制,这些机制都是基于现有的理论模型得到的。随着巡天项目中白矮星样本的增加,现有的模型会逐渐被修正和完善,新的模型也将随之建立。     

一种高光谱遥感图像快速谱聚类算法

为获得分类效果更优良的遥感图像分类方式并解决高光谱遥感图像分类运算速度缓慢的问题,集成Lanczos算法与谱聚类算法,探讨了高光谱遥感图像谱聚类算法应用于遥感图像分类的可行性,提出了一种面向高光谱遥感图像的快速谱聚类算法;通过对比美国圣地亚哥机场高光谱遥感图像K-均值算法与谱聚类算法的分类结果,发现面向高光谱遥感图像的谱聚类算法易于识别线性地物,且分类的速度能得到较大提升。     

PDR算法对地磁室内定位精度的提升研究

利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位,而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施,因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题,本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法,并开发了地磁室内导航系统,以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型,建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内,产生的平均定位误差为1.13 m,最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%;与单一地磁指纹匹配算法相比,定位精度提高了57%。试验证明,本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。     

兼顾志愿者地理信息的国家应急测绘公众服务平台设计

随着互联网技术的进步和新一代网络信息传播模式的深入发展,志愿者地理信息的研究和应用日益广泛,但由于其规范性和均一性方面的缺陷,在应急公共服务领域,志愿者信息的有效利用依旧是亟需突破的难题。本文将重点介绍国家应急测绘公众服务平台设计思路和总体架构,并结合志愿者地理信息特点,探讨该类信息在国家应急测绘公众服务平台建设中的处理流程和应用模式,力求在应急信息资源共享和服务平台共建方面进行新的尝试,为我国突发事件应急体系建设提供有益实践。