东洞庭湖浮游藻类粒级结构组成及其关键影响因子

不同粒径大小浮游藻类的养分吸收速率、沉降特性和能流方向等都不相同,浮游藻类生物量的粒级组成变化对湖泊生态系统的结构与功能具有重要影响.为了解通江湖泊浮游藻类粒级组成演替规律及其驱动机制,于2018年9月2019年9月对东洞庭湖进行了年度采样调查,研究了不同粒级浮游藻类的时空分布特征及其与环境因子的关系.结果表明:东洞庭湖浮游藻类叶绿素a总浓度呈现显著的时空分布差异;季节上表现为夏季(22.43μg/L)秋季(16.95μg/L)春季(11.69μg/L)冬季(3.28μg/L),空间上表现为北部湖区(26.12μg/L)南部湖区(15.81μg/L)东部行洪道(5.88μg/L).纳微型藻(3～20μm)是东洞庭湖浮游藻类生物量的主要贡献者,其在冬季优势度最高,为68.0%;春季开始,超微型藻(0～3μm)的贡献量逐渐增加,到夏季达到最高值,为42.1%;粒径最大的微型藻(20μm)占比最低,全年平均占比16.2%. RDA限制性排序结果表明,不同粒级浮游藻类对环境因子的响应趋势相同,但适应能力不同;温度、水位、营养盐和pH等是影响东洞庭湖浮游藻类粒级结构的重要因素.     

嘉善大云念活“土地经” 乡村更富美

正今年以来,农村全域土地综合整治成了嘉善县大云镇的热词。"大云镇将以全域土地综合整治为抓手,推进全域农田流转、全域农房集聚、全域集中征迁,为乡村振兴提供要素保障。"大云镇镇长王枕旦表示。农村全域土地综合整治是新名词,但在7平方公里的大云镇缪家村,已有全域土地整治的实践。     

全域土地整治 助力乡村振兴 诸暨马郦村的蝶变

正连日来,诸暨市浬浦镇马郦村,分外"火热"。位于村中心连片建造的一期18幢村民新居,施工已进入收尾阶段,预计今年9月,就有36户村民能拿到钥匙。由于采用了"装配式"建筑材料,村民们花30多万元就能购得一套建筑面积约300平方米的民居。这在之前是想都不敢想的事情。不只是村民新居,得益于乡村     

“污染村”变身“生态村” 苍南县中对口村实施全域土地综合整治

正"进村捂鼻头,出村摇着头。"前几年,在外人的眼里,中对口村的环境绝对是差评。一切已经改变。7月24日,记者漫步中对口村,只见树木葳蕤,映衬着干净漂亮的道路,滨水公园草坪中缀有鲜花,亭台楼阁和绿树红花相映,居家养老服务中心、文化礼堂、村民中心等各种公共设施齐全。"这是全域土地综合整治带     

网络文本蕴涵地理信息抽取:研究进展与展望

互联网的普及产生了大量蕴含着丰富地理语义的文本,为地理信息的深度挖掘和知识发现带来了巨大机遇。同时,蕴含地理语义文本的异构性和动态性,使得地理实体的属性数量和种类激增、地理语义关系复杂,对地理信息检索、空间分析和推理、智能化位置服务等提出了严峻的挑战。本文阐述了网络文本蕴含地理信息抽取的技术流程,从地理实体识别、地理实体定位、地理实体属性抽取、地理实体关系构建、地理事件抽取5个方面总结了网络文本蕴含地理信息抽取的进展和关键技术瓶颈,分析了可用于网络文本蕴含地理信息抽取的开放资源,并展望了未来的发展方向。     

2019年浙江省秋旱大气环流特征分析

2019年秋季浙江出现全省性旱情,浙中西地区旱情最为明显,多地降水量破历史最低纪录,气温则较常年偏高1.5℃以上,基于浙江省67站降水、气温及综合气象干旱指数资料和NCEP再分析资料,分析2019年浙江秋旱成因.结果表明:降水持续偏少、气温持续偏高是秋旱发生的直接原因.500 hPa极涡主体偏于西半球,亚洲区冷空气强度...     

稀疏地理实体关系的关键词提取方法

网络文本蕴含地理实体关系抽取技术,需要高时效、强鲁棒的关键词提取方法。与监督学习方法相比,无监督学习方法能捕获文本的动态变化特征并发现新增的关系类型,因此备受关注。其中,基于频率的关键词提取方法获得广泛研究,然而,网络文本蕴含的地理实体关系分布稀疏,基于频率的方法难以直接应用于地理实体关系的关键词提取。为解决该问题,本文基于公开访问的网络资源,提出一种语境增强的关键词提取方法。首先,基于在线百科和开放的同义词词典,通过语境合并和语义融合创建增强的语境,以降低语境中词语的稀疏性。接着,Domain Frequency和Entropy频率统计方法从增强语境中自动构建一个大规模语料。然后,基于该语料选择词法特征并统计其权值,用于扩大语境中词语间的差异。最后,使用选择的词法特征度量增强语境中词语的重要性,将权值最大的词语作为描述地理实体关系的关键词,并基于大规模真实网络文本开展实验。实验结果表明：对于地理实体关系的关键词识别,本文方法的平均精度为85.5%,比Domain Frequency和Entropy方法分别提高41%和36%;对于新增关键词识别,本文方法的精度达到60.3%。语境增强的关键词提取方法能有效地处理地理实体关系分布的稀疏性,可服务于网络文本蕴含地理实体关系的抽取。     

基于自动回标的地理实体关系语料库构建方法

地理实体关系语料库是地理信息获取与地理知识服务的基础数据资源,其规模直接影响机器学习模型训练的效果。快速更新的网络文本不断涌现新的关系实例,要求语料库及时更新以覆盖更丰富的关系实例。手工构建和更新语料库成本高昂,亟需一种快速构建大规模地理实体关系语料库的方法。本文提出一种基于回标技术的地理实体关系语料库构建方法。首先,参考地理实体分类标准与语义关系、空间关系分类标准,针对地理实体关系的自然语言描述习惯,建立地理实体关系的标注体系;然后,结合精确匹配与模糊匹配策略,提高客体匹配的覆盖率;接着,基于优序图法建立句子打分规则,实现种子三元组到句子映射的定量评价;最后,使用中文百度百科文本验证方法的有效性。实验结果显示,本文方法平均回标成功率为67.83%,关系标注的准确率为76.36%。相比人工构建空间关系标注语料库的过程,本文提出的语料自动构建方法,标注速度快,规模大,为自动扩充标注语料库提出了可行方案。同时,该方法兼顾了地理实体间的语义关系和空间关系,且关系类型不受限,可用于开放式关系抽取任务。     

基于通用知识库的地理实体开放关系过滤方法

文本数据为地理知识服务提供了海量资源。面向文本数据的地理实体关系抽取是地理知识图谱构建的核心技术,直接影响地理知识推理与服务的质量。由于文本数据不可避免地含有噪声,从文本中抽取的地理实体关系需要质量评价和信息过滤。本文提出一种基于通用知识库的地理实体关系过滤方法,针对已抽取的地理实体关系从中筛选出高质量的结果：先利用“本体知识”、“事实知识”和“同义词知识”构建地理关系知识库,作为信息过滤的参照数据;再基于分布式向量表示模型度量已抽取的地理实体关系与参照数据之间的语义相似性,以提高地理知识图谱的丰度与鲜度。实验结果表明,相比业界流行的“Stanford OpenIE”工具,本文所提出的方法可将置信度区间[0, 0.2]和[0.8, 1]的MSE（Mean Square Error）从59.27%降至3.94%,AUC(Area Under the ROC Curve)从0.51提升至0.89。     

建德:全域“土地整治+”激活乡村土地资源

正村口那棵树龄约700年的柏树见证了葛塘的变化。4年前,建德市钦堂乡葛塘村是个"扁担挑不进、院落脏乱差、娶媳妇困难"的村庄,后来,葛塘村大力推进土地整治,如今建成庭院精巧、道路宽敞、山清水秀的美丽乡村。村民评价村两委"三年干了三十年想干的事"。近4年来,葛塘村通过土地综合整治,增加耕地61.8亩,累计增加村集体收益725万元。"是土地