中印对尼泊尔地缘影响力的演变分析

尼泊尔在地理位置上处于中国和印度包围之中,由于历史原因,其经济、政治、军事等长期受到制约。随着中国“一带一路”倡议的推进和中印近年来领土和国际政治问题的冲突与分歧,尼泊尔正在成为中印新的角力场。本文首先通过构建地缘影响力模型进行演变格局分析与趋势预测,并加入世界环境和区域环境两方面影响因素,运用定性与定量分析结合的方法,预测中、尼、印三国未来战略行动方向。综合以上分析发现：1）2000年—2016年,中国对尼泊尔地缘影响力较于印度对于尼泊尔地缘影响力上升趋势明显,预计在2022年至2023年中、印对尼泊尔地缘影响力达到平衡。2）硬实力是中国对尼泊尔地缘影响力上升的关键因素;软实力和交流互动力是未来中国增强在尼泊尔地缘影响力的发展因素;地理环境是中国对尼泊尔地缘影响力发展的制约因素。3）未来中国将继续实施积极性合作战略,印度形成对中国遏制性防范战略,尼泊尔维持被动性中印平衡战略。     

Supply and Demand Levels for Livestock and Poultry Products in the Chinese Mainland and the Potential Demand for Feed Grains

The widening gap between the supply and demand levels for livestock and poultry products in the Chinese mainland poses a significant challenge to the secure supply of feed grains. Therefore, the accurate prediction of the demand potential for feed grains represents a key scientific issue for ensuring food security in the Chinese mainland. This study is based on an analysis of several factors, such as the Chinese mainland’s output, trade volume, apparent consumption of livestock and poultry products, and two different scenarios for predicting the future demand for feed grains are assessed. The results indicate that output and consumption of livestock and poultry products, as well as the country’s trade deficit and the pressure of the supply and demand balance with respect to these products, have been increasing in recent years. The analysis predicts that the demand for feed grains in the Chinese mainland will reach 425.5 or 389.6 million tons in 2030 based on the two scenarios. This finding indicates that with the increasing demand for livestock and poultry products in the Chinese mainland, the demand for feed grains will continue to increase, and the shortfall in feed grains and raw materials will expand further, especially dependence on external sources of protein-rich feed grains will remain high.     

最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用

煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明：3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。     

青岛市生态环境变化遥感监测与分析

城市化进程不断加快带来一系列生态环境问题,本文利用植被指数、湿度指数、地表温度、建筑物—裸土指数定量表征绿度、湿度、热度、干度4个生态要素指标,通过主成分分析法,建立遥感生态指数模型,并从时间和空间两个维度对比分析2013、2019年两个时期遥感生态指数。结果表明,青岛市生态环境呈局部优化改进、整体下降趋势;同时,将青岛市遥感生态指数与人类活动相关的地表覆盖变化数据、路网交通数据、夜光数据进行耦合性分析,进一步分析探寻生态环境变化的影响因子。     

地面沉降监测多源数据融合分析

地面沉降是区域性地面高程下降的一种地质现象,一般是由自然因素和人为因素的共同作用导致的。目前地面沉降监测的方法很多,各有优劣。本文结合武进中心城区地面沉降监测系列工程案例,对不同沉降监测方法产生的多源数据进行了分析、对比和融合,使成果兼具各种方法的优点,其不仅能更好地描述地面沉降的现状及预测地面沉降的发展趋势,而且可为后期地面沉降监测提供更加准确且丰富的数据基础。     

基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类

机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。     

罗氏沼虾胚胎发育过程中同工酶的研究

采用聚丙烯酰胺凝胶电泳技术 ,对罗氏沼虾 Macrobrachium rosenbergii胚胎发育过程中5种同工酶系统的表达进行了分析。结果表明 ,在胚胎发育过程中 LDH、 MDH、 G6PD、Cytc.Oxidase和 EST均有明显的变化 ,同工酶酶谱随胚胎的发育渐趋复杂 ,酶活性也随之增加。膜内氵蚤状幼体期初为胚胎同工酶基因被激活的关键时期。EST酶谱变化过程同卵黄的消化过程有关。     

南海表层流场的卫星跟踪浮标观测结果分析

运用卫星跟踪漂移浮标资料分析南海表层海流 ,研究了有关海域的表层海流特征。结果表明 ,秋、冬季入侵南海的黑潮水有一小部分沿台湾南岸折回黑潮主干 ,并有时在台湾西南外海形成反气旋涡旋 ,其余大部分黑潮水西行进入南海内部。吕宋岛西部沿岸流始于 1 3°N以南 ,沿菲律宾西海岸北上抵达吕宋岛西北角 ,与黑潮水混合后西行     

基于最优切削深度的深海采矿车定位研究

最优切削深度对矿石开采有着重要意义.为了获取相关深海地貌数据计算采矿车最优切削深度,实现最优开采,先要获得该地貌的准确位置数据,即采矿车准确定位的位置.考虑到深海地貌崎岖不平、车轮打滑、周围能见度低等复杂的工作环境,提出了一种基于从动轮的航位推算定位.通过建立非平坦地形上采矿车的运动学模型,采用电子罗盘等传感器测量采矿车的动态参数,依据运动学模型进行航位推算,从而实现采矿车的准确定位.试验结果较好地达到了预期的要求,为深海采矿车的最优切削深度控制、自主导航、路径规划等提供了前提条件.