A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用

光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。     

2018?2019年舟山近海浮游动物群落结构春季年际变化及其与水团的关系

根据2018?2019年春季两个航次在舟山近海进行的浮游生物调查结果,对舟山近海的浮游动物群落结构(类群组成、优势种数量)年际变化进行了研究,利用典范对应分析(Canonical Correspondence Analysis, CCA)研究了两年春季浮游动物类群组成差异、优势种变化的原因,初步探讨了春季浮游动物群落结构动态变化的机制。结果表明:根据表层温度(Sea Surface Temperature,SST)、表层盐度(Sea Surface Salinity,SSS)的聚类分析,将该区域分为3个水团:杭州湾内水团(I区)、舟山本岛上升流水团II区)、舟山近海水团(III区)。不同水团对浮游动物类群组成影响显著,引起2018年和2019年春季3个水团区差异的主要贡献种(贡献率>10%)均为中华哲水蚤,同一水团两年间年际差异的贡献种如下:I区为捷氏歪水蚤(56.91%)和真刺唇角水蚤(12.34%);II区为中华哲水蚤(72.64%)、五角水母(13.35%);III区为中华哲水蚤(41.93%)、夜光虫(22.94%)。CCA分析表明,第1 CCA轴(CCA1)和第2 CCA轴(CCA2)共解释了两年春季浮游动物优势种累计方差的46.14%和物种?环境累计方差的97.82%。CCA1主要反映了空间(近海水团和湾内水团)的差异。CCA2主要反映了2018年和2019年站位的年际差异。盐度是影响春季浮游动物群落结构空间差异的主要因素,而温度、叶绿素a浓度是春季浮游动物群落结构年际差异的主要因素。     

北极薄冰-煎饼冰区域中不同重力波驱动形成海流的敏感性分析

A coupled ocean-ice-wave model is used to study ice-edge jet and eddy genesis during surface gravity wave dissipation in a frazil-pancake ice zone. With observational data from the Beaufort Sea, possible wave dissipation processes are evaluated using sensitivity experiments. As wave energy dissipated, energy was transferred into ice floe through radiation stress. Later, energy was in turn transferred into current through ocean-ice interfacial stress. Since most of the wave energy is dissipated at the ice edge, ice-edge jets, which contained strong horizontal shear, appeared both in the ice zone and the ocean. Meanwhile, the wave propagation direction determines the velocity partition in the along-ice-edge and cross-ice-edge directions, which in turn determines the strength of the along-ice-edge jet and cross-ice-edge velocity. The momentum applied in the along-ice-edge(cross-ice-edge)direction increased(decreased) with larger incident angle, which is favorable condition for producing stronger mesoscale eddies, vice versa. The dissipation rate increases(decreases) with larger(smaller) wavenumber, which enhances(reduces) the jet strength and the strength of the mesoscale eddy. The strong along-ice-edge jet may extend to a deep layer(> 200 m). If the water depth is too shallow(e.g., 80 m), the jet may be largely dampened by bottom drag, and no visible mesoscale eddies are found. The results suggest that the bathymetry and incident wavenumber(magnitude and propagation direction) are important for wave-driven current and mesoscale eddy genesis.     

2017年春季季风间期南海中北部浮游植物生长与微型浮游动物摄食

Phytoplankton growth rates and mortality rates were experimentally examined at 21 stations during the 2017 spring intermonsoon(April to early May) in the northern and central South China Sea(SCS) using the dilution technique, with emphasis on a comparison between the northern and central SCS areas which had different environmental factors. There had been higher temperature but lower nutrients and chlorophyll a concentrations in the central SCS than those in the northern SCS. The mean rates of phytoplankton growth(μ_0) and microzooplankton grazing(m) were(0.88±0.33) d~(–1) and(0.55±0.22) d~(–1) in the central SCS, and both higher than those in the northern SCS with the values of μ_0((0.81±0.16) d~(–1)) and m((0.30±0.09) d~(–1)), respectively.Phytoplankton growth and microzooplankton grazing rates were significantly coupled in both areas. The microzooplankton grazing impact(m/μ_0) on phytoplankton was also higher in the central SCS(0.63±0.12) than that in the northern SCS(0.37±0.06). The microzooplankton abundance was significantly correlated with temperature in the surface. Temperature might more effectively promote the microzooplankton grazing rate than phytoplankton growth rate, which might contribute to higher m and m/μ_0 in the central SCS. Compared with temperature, nutrients mainly affected the growth rate of phytoplankton. In the nutrient enrichment treatment,the phytoplankton growth rate(μn) was higher than μ_0 in the central SCS, suggesting phytoplankton growth in the central SCS was nutrient limited. The ratio of μ_0/μn was significantly correlated with nutrients concentrations in the both areas, indicating the limitation of nutrients was related to the concentrations of background nutrients in the study stations.     

2014年春季渤海浮游植物群落结构

基于2014年春季在渤海进行的水文、化学和生物方面的综合大面调查,研究了渤海浮游植物群落的结构特征,并结合文献资料,分析影响浮游植物群落结构形成的原因。结果显示：2014年渤海春季共鉴定浮游植物3门29属50种,以硅藻为主,还有少数甲藻和金藻。其中,硅藻门中圆筛藻属的种类最多,共12种,其次为角毛藻属,共5种。浮游植物总细胞丰度介于1.08×10⁴~181.09×10⁴个/m³,平均为25.47×10⁴个/m³。硅藻与甲藻细胞丰度比值为12：1,硅藻在物种数量和细胞丰度上均占有绝对优势,为渤海浮游植物的主要类群。浮游植物优势种主要为密联角毛藻（Chaetoceros densus）、斯氏几内亚藻（Guinardia striata）、具槽帕拉藻（Paralia sulcata）和夜光藻（Noctiluca scintillans）。渤海春季浮游植物群落多样性水平较低,且分布不均。渤海中部和渤海海峡海域由于单一优势种过量繁殖导致群落稳定性较差。与历史同期资料对比,渤海海域浮游植物群落出现明显的物种演替现象,角毛藻的优势地位显著性下降,斯氏几内亚藻首次在渤海大面调查中被记录为优势种。本研究为今后渤海环境生态系统和渔业资源变动的研究提供重要基础资料和参考依据。     

冲绳海槽中部岩心沉积物中浮岩的物理性质和地球化学特征差异及其对岩浆活动的指示

为进一步了解冲绳海槽浮岩的物理性质和地球化学特征差异,对冲绳海槽中部岩心沉积物S9中的浮岩进行了微观结构和地球化学组成分析。结果显示,冲绳海槽中部存在白色、灰白色及棕色3种浮岩,其中灰白色浮岩又可以根据构造特征分为气孔构造和流动构造浮岩两个亚类。浮岩的地球化学组成表明白色、灰白色及棕色浮岩都是由玄武质岩浆经过充分的分离结晶作用形成的流纹质或流纹英安质火山岩。玄武质岩浆在演化的过程中发生了斜长石、角闪石、辉石、Fe-Ti氧化物、磷灰石等矿物的结晶分离。结合有孔虫14C年龄,认为浮岩是冲绳海槽中部距今13.1 ka左右的长英质火山活动的产物。演化程度相对较低的棕色浮岩具有比白色浮岩高的TiO2, Al2O3, Fe2O3, MgO, CaO含量,且棕色浮岩具有相对低的稀土总量和轻稀土总量。根据浮岩的物理性质及地球化学组成差异推测,岩浆的黏度和压力是影响浮岩构造特征的主要因素。黏度大、连续减压的岩浆易于形成具有流动构造和密集气孔的浮岩,黏度小、阶段性减压的岩浆易于形成气孔大而疏松的浮岩。     

海上风电场高桩承台群桩基础平台的设计研究

针对国内海上风电基础设计没有统一的规范及标准,为提升海上风电基础设计建设的水平,通过对东南沿海某海域海上风电基础的设计进行了有限元计算分析论证,验证了群桩高承台结构设计方案的设计方法和设计参数。分析结果表明该设计的最大应力主要发生在塔筒底座与承台接触部位及钢管桩与承台连接段,应在连接部位加强措施处理;基础竖直位移较小,水平位移相对较大;分界部位应力较集中,刚度不能顺畅过渡,可考虑填充碎石土等方法加强。本研究对海上风电基础设计技术的研究与探索,可为将来制定中国海上风电行业标准提供可靠的依据,对中国未来大批量的海上风电能源的开发有着重要意义。     

FY-3C/VIRR中红外图像太阳光污染订正

风云三号C星(FY-3C)上搭载的可见光红外扫描辐射计VIRR (Visible and Infra-Red Radiometer)是继承风云一号卫星光学成像仪器,它在高纬度昼夜交替区域附近由于地平线附近太阳光照射,导致仪器扫描镜和其他部件产生杂散光,导致对地观测图像被污染,尤其VIRR中红外第3通道(3.7 μm)图...     

基于改进近似模型的水下鱼雷打靶快速预报方法

鱼雷打靶试验对评价武器系统对目标的打击性能具有重要意义。水动力参数是模拟鱼雷水下运动轨迹、预报鱼雷打靶落点的关键参数。随着现代CFD技术的发展,采用数值方法获取水动力参数,提高了轨迹预报精度,但计算效率不高,不利于多工况下鱼雷打靶预报。首先,基于刚体动量和动量矩定理建立了鱼雷的水下运动方程组,运用4阶龙格–库塔（Runge-Kuta）法对运动方程组进行数值求解,对鱼雷水下轨迹进行模拟,从而获取鱼雷打靶性能。其次,提出了基于遗传算法的近似模型（GA-BP）和自适应遗传算法优化的近似模型（AGA-BP）模拟鱼雷水下打靶落点,对鱼雷打靶性能进行快速预报。通过仿真和数据对比,结果表明：AGA-BP预测模型相对于BP预测模型更稳定、GA-BP预测模型收敛速度更快,实现对鱼雷水下打靶快速预报。     

类软土滑坡滑动带的确定

类软土是一种特殊意义上的软土,它与一般沉积软土比较,在形成原因、分布范围、物质组成等其他特性上有区别;由其构成的类软土滑坡则具有普通滑坡不具有的特征。以京珠高速粤南段K108类滑坡为例,介绍了滑坡的地层岩性、构造特征、水文地质特征;应用位移监测方法查明滑坡有五层滑动带,滑面成近于圆弧形的勺形,并对滑坡的产生原因及滑动过程进行了分析,得出降雨和边坡的开挖是导致滑坡的直接诱因。