中蒙德科学家联手为阿勒泰边境地区可持续发展支招

2012年5月5日,由德国卡塞尔大学、中国科学院新疆生态与地理研究所、中国农业大学、国立蒙古大学联合申请的国际农业发展基金(IFAD)项目"应对蒙中交界阿勒泰-准噶尔区域土地利用强度增加、水资源减少,提升国家研究能力和政策支持""Supporting NationalResearch Capacity and Polocy Development to Cope with Dwindling Water Resources and Intensifying Land Use in the Transborder Altay-Dzungarian Region of Mongolia and China"(简称WA-TERCOPE)在新疆生地所正式启动。     

一部面向决策的土地利用系统研究力作——评《土地利用系统评估与整治决策技术研究——以海南为例》

随着我国工业化、城镇化进程中土地供需矛盾的不断加剧,以及科学发展导向的人地协调战略的日益显现,如何适应经济发展方式转变与战略转型,正确处理土地资源开发、利用与保护的关系,既是深化人地关系地域系统理论和土地科学前沿创新的重要课题     

中国公众对全球气候变化认知与支持减缓气候变化政策研究——基于全球调查数据和与美国比较视角

公众对气候变化的认知影响个人和家庭限制温室气体排放、支持减缓气候变化的政策措施等。基于5次全球调查数据和与美国的对比,分析了中国公众对气候变化的认知、减缓气候变化支付意愿和对气候政策的支持。分析表明中国大部分公众听说过气候变化,认为人类活动是气候变化的重要原因,但对气候变化深层原因了解不够;大部分公众认为气候变化对自然灾害的发生、降水和水资源、食物种类等带来了很大不利影响,进而担忧气候变化,认为气候变化问题很严重;大部分公众认为限制温室气体排放是国际社会共同的责任,应该立即采取行动限制温室气体排放,包括改变生活方式、接受较高的能源价格、保护森林、取消政府对私家车的补贴、提高机动车的能效等。最后讨论了进一步需要研究的问题。     

开启新形势下斗争的思路开辟新的根据地开创新的游击战争局面赤寨会议以准确的斗争形势分析精确的策略总结正确的决策确定使其地名光彩闪烁

永定县位于福建省西南部,为闽西、粤东的交界处,是福建19个省际边界县之一。其东与“闽南金三角”地带的漳州相连,西与广东梅州接壤,是我国厦门、汕头两个经济特区的腹地。历史上,永定县境内长期处于动乱状态,朝廷曾累派大军镇压甚至屠城,均未见效。成化十四年（1478年）明朝政府决定,从上杭县分出置县,     

基于模糊支持向量机分类的土地利用时空演变研究

利用1995年、2003年和2008年3个时期徐州市丰县TM/ETM+遥感数据,采用模糊支持向量机方法进行土地利用分类,运用ArcGIS和Matlab编程,分析丰县1995—2008年间的土地利用时空格局演变规律和特点。研究表明,丰县建设用地不断扩展,耕地面积继续减少,林地持续增加,同时,丰县在环境保护方面加大了投入力度,土地利用结构和方式正趋向合理化。     

基于交互式分割技术和决策级融合的SAR图像变化检测

为免去去除斑点噪声的预处理操作及克服选择分布模型的限制,本文结合差异图的特点和一种不涉及分布模型的交互式分割方法,产生不同“种子点”下的变化检测结果后,再利用投票策略对其进行决策级的融合给出最终的变化检测结果。分割中,将每个像素的特征设为差异图及由静态小波变换分解差异图再丢弃高频系数后重构得到的各层表示中,其对应位置上的灰度值构成的矢量。此特征及决策级融合的策略使本文的变化检测技术对SAR图像中的斑点噪声具有一定的鲁棒性。在无需对SAR图像做预处理的情况下,对真实SAR图像数据集的变化检测结果,其效果优于其他相关技术的。     

支持向量机在三明主汛期短期气候预测中的应用

采用1951～2007年共57年的3—4月阻高面积指数、关键区海温指数、环流特征量等31项产品资料来挑选因子,构造建模样本资料。建立三明地区东南部和西北部主汛期降雨短期气候预报方法。结果显示,通过支持向量机（SVM）方法作出的短期气候预测,具有较高的准确率。     

提高决策气象服务能力需把握的几个环节

就如何增强决策气象服务的针对性、敏感性、综合性和时效性,提高决策气象服务的能力作些浅探.     

浅谈怎样做好防雷减灾工作

该文从防雷减灾6个方面的工作入手,重点介绍提高对防雷工作重要性的认识、做好防雷的宣传工作、注意工作方式方法、争取相关部门的支持、树立良好形象、加强自身建设的工作思路与做法。     

支持向量机方法在机场跑道视程预报中的应用

利用2004—2006年11月至次年二月的每半小时一次的自动气象站观测资料,分别建立了乌鲁木齐机场跑道视程大于800m和小于800m2个支持向量学习机(SVM)推理模型,并进行了跑道视程的预测试验,结果显示:对训练集的回报、对试验集的预报、对检验集预测的TS评分在48%～75%之间,较高TS评分表明:所建SVM推理模型对跑道视程具有一定的预测能力,可为跑道视程预测业务提供参考。