困难地区InSAR技术和加权融合的DEM生成

合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术具有全天时全天候的特点,可以大范围、快速、高效地提取DEM。即使在常年被云雾覆盖、降雨频繁的热带雨林地区,InSAR技术也能正常生成DEM。本文利用InSAR生成了研究区的DEM,验证了该方法的可行性。由于研究区植被茂密且有大面积的水域沼泽,导致InSAR处理过程中存在低相干和部分失相干现象,极易造成基于InSAR技术生成的DEM存在错误和空洞。针对这一问题,提出了像素级的以相干依据作为加权函数的融合方法,将SRTM DEM和AW3D30 DEM作为外源数据与InSAR DEM进行融合,解决了基于InSAR技术生成DEM存在错误和空洞的问题,保证了DEM的完整性。     

利用概率加权回归和主成分分析评估低盐诱导太平洋牡蛎三倍体幼虫的效果

为提供一种更科学、全面的三倍体诱导盐度综合评价方法,本研究采用了两种新的统计学方法对低盐诱导太平洋牡蛎(Crassostrea gigas)幼虫三倍体的效果进行了评估。利用概率加权回归拟合构建了低盐诱导太平洋牡蛎三倍体过程中卵裂率、孵化率与盐度的Probit回归模型,得到了不同诱导盐度条件下卵裂率及孵化率的估计值,其中50%卵裂率及50%孵化率的诱导盐度估计值分别为5.648和8.644,对该模型的可信性进行了验证。应用主成分分析法得到了两个可以代表卵裂率、孵化率和三倍体率的主成分和不同诱导盐度的综合评价指数,其中盐度8得分最高,为0.67,其次为盐度10,得分为0.54。研究结果表明,要达到50%孵化率,诱导盐度需大于8.644;盐度8和10均为合适的诱导盐度,其中盐度8诱导率更高、存活率较低,盐度10存活率更高、诱导率稍低。     

龙须菜四分孢子体发育过程的WGCNA分析

龙须菜是一种重要的产琼胶海藻,对其繁殖发育的研究将有助于了解龙须菜的生长,有助于育种。本研究对龙须菜不同育性品系(981和鲁龙1号)在不同发育阶段的表达谱数据,采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)方法构建基因共表达网络,共获得32个模块。其中,模块最大基因数量为2 577个,最小基因数为66个。经过筛选发现与品系相关的模块(以0.7为阈值)共5个,涉及基因共2 301个,对模块基因进行GO功能富集分析,结果表明主要富集以下功能上:信号转导、转运、细胞分化、翻译、细胞稳态、生物合成过程等。981品系与鲁龙1号品系的富集结果对比表明981品系在孢子放散过程中生物活性不高,生物合成水平较低,内环境稳态较差。经过KEGG富集,筛选到21个与981品系II期四分孢子形成相关的备选基因,主要富集到DNA复制和染色体形态变化等与细胞周期相关的功能上,表明981品系在孢子形成时期的细胞分裂可能出现异常。本文结果为进一步深入揭示龙须菜四分孢子体发育分子调控机制提供思路和导向。     

ESO 113-G010的一对准周期振荡信号

2005年11月XMM-Newton望远镜对窄线赛弗特星系ESO 113-G010进行了长达100 ks的观测.采用Lomb-Scargle周期图(LSP)法和加权小波Z变换(Weighted Wavelet Z-transform,WWZ)两种方法对数据进行分析,发现存在着～2.24 11和～4.09 h准周期振荡(Quasi-Periodic Oscillation,QPO),其置信度分别为7.3σ和4.8σ.这两个QPO信号的周期具有大约1:2 (1:1.83)的关系.在该源的其他的观测中并没有发现QPO信号,表明这是一种暂现现象.ESO 113-G010中心黑洞的质量MBH和其QPO频率f_(QPO)满足已知的从恒星级黑洞到超大质量黑洞的质量与QPO频率之间的对数线性关系.该源的能谱分析显示在1 keV以下有软X射线超的现象.     

面向转型升级发展的开发区主导产业分布及其空间集聚研究

国际与国内发展环境双重变革下,开发区“二次创业”乃至“三次创业”的呼声不断高涨。为此,有必要重新审视开发区的主导产业分布、集聚及其影响因素,以促进其转型升级发展。以国家级经济产业开发区为例,在系统梳理中国219家国家级经开区主导产业基础上,采用核密度分析法与Ripley's K函数可视化其空间分布格局与空间集聚状态;并面向转型发展与产业升级,采用GWR方法探讨影响技术密集型产业分布与集聚的主要因素及其空间异质性。研究表明：① 国家级经开区主导产业以制造业为主,产业空间集聚存在尺度分异与空间衰减特征。② 从产业组织来看,以单一/双要素密集的主导产业组织模式为主。③ 开发区自身条件对技术密集型产业集聚的促进效果相对有限;城市对开发区产业集聚的支撑作用与城市固定资产投资强度存在一定的反向联系;开发区参与全球化的深度,尤其是利用国际资本的能力与技术密集型产业集聚具有较强关联性。面向转型升级发展,开发区自身应持续改革,主动探索;同时要处理好两个“资本关系”,即开发区与所在城市固定资产投资以及与国际资本的关系。     

中国城市创新能力及其影响因素的空间分异——基于GWR模型的实证

基于城市发明专利授权数,利用克里金插值法、空间自相关方法分析了中国城市创新能力的空间分异特征;并运用地理加权回归（GWR）模型探讨了289个地级及以上城市创新能力影响因素的空间异质性,揭示主导因素的空间分异。结果表明：1）中国城市创新能力呈现由东南向西部递减的趋势,创新能力最强的城市主要集中在东南部沿海地区,而以西藏各市及青海、新疆部分城市为主的西部城市创新能力最弱,空间集聚性显著;创新能力高-高集聚的地区为京津冀、长三角、珠三角地区,低-低集聚的地区为西部及东北地区。2）影响因素方面,各自变量的显著性水平较好,显著区域占比由大到小依次为财政投入、人才要素、经济基础、经济外向度、金融环境、信息化水平,除财政投入对城市创新能力具有显著的正相关性之外,其他因素皆同时存在正负相关效应;各自变量指标回归系数区间范围较大,具有明显的空间分异特征。3）主导因素方面,东南部城市创新能力受经济基础影响较大,而东北以及西部城市受金融环境影响较大。中国城市创新能力影响因素存在空间分异,政府及相关部门在制定创新政策时需要考虑不同城市的特点,采取针对性措施,促进中国城市创新健康协调发展。     

新疆农村贫困化空间分布及影响因素探究——以荒地镇为例

在国家大力推进精准扶贫的政策背景下,分析不同地区贫困成因的差异性具有重要意义。本文以新疆维吾尔自治区莎车县荒地镇为研究区,通过地理探测器和地理加权回归模型探究该区贫困人口和状态的空间分布及其影响因素,研究结果表明：1)荒地镇农村贫困化呈现一定范围内集聚分布的特征,镇域中部和北部地区的贫困发生率明显高于其周边地区,中部的贫困地区由中心向四周扩散,北部的贫困发生率低于中部。2)导致贫困的主要因素包括距主干道距离、人口密度和男性人口所占比例。3)距离主干道的距离与贫困发生率呈现出明显的正向相关的关系,距离镇中心的距离与贫困发生率呈现出一定的负相关关系,人口密度与贫困发生率呈现出明显的负相关关系。4)依据不同地区贫困形成的主导因素,贫困地区可以划分为道路制约型和人口制约型,其中道路制约性主要分布在荒地镇的东南地区,而人口制约性主要分布在北部地区。针对不同成因的农村贫困,本文提出应该采用不同策略的扶贫措施。     

基于多光谱和地理加权回归模型的石嘴山城市 土壤有机碳空间分布研究

城市土壤有机碳（SOC）分布受城市建设、工业发展等人为因素的影响表现出明显的空间差 异。为揭示石嘴山市 SOC 受城市化、工业化等人类活动的影响,分别利用普通克里格法（OK）、多元 线性回归克里格法（RK）、遥感反演方法（RS）和遥感-地理加权回归克里格法（RGWRK）预测石嘴 山市 SOC 空间分布。结果表明：石嘴山市 SOC 含量在 1.31 ~ 66.92 g·kg^{- 1} 之间变化,其平均值为 17.61 g·kg^-1。石嘴山市不同功能区 SOC 含量存在显著差异（p < 0.05）,具体表现为工业区>医疗区> 商业区>道路>住宅区>公园>农田>科教区;SOC 含量变异系数为 66.27%,呈中等程度变异;其最佳 拟合模型为高斯模型,C₀（/ C₀+C）为 0.02,属于强空间自相关。SOC 与遥感影像波段 DN 值的差值 （B1-B7、B3-B7、B4-B7）和地形因子（高程、坡度、起伏度）之间存在着极显著的相关性（p < 0.01）; 通过对 4 种方法的结果进行对比可知以各波段 DN 值差值与地形因子为输入量,利用 RGWRK 预测 的 SOC 精度最高,相比 OK 精度提高了 10.05%,相比 RK 精度提高了 8.79%,相比 RS 精度提高了 8.92%;研究区 SOC 含量呈北高南低的趋势,工业区 SOC 含量是郊区农田 SOC 含量的 1.92 倍,表明 城区 SOC 含量有富集的趋势。     

地学数据集成及空间决策支持的方法与应用

空间数据分析技术的严重滞后出现了“信息爆炸”的现象。因此,由于地学数据多源性的特点,如何集成量纲不一,形式多样,既有定量数据,又有定性的文字描述,经验性和知识性的地学数据并使之帮助决策成为当前亟待研究的课题之一。本文讨论两个空间数据集成和决策支持方法:模糊证据权重和加权逻辑回归方法。与传统地学数据集成和空间决策支持方法如判别分析和其他多元回归不同之处在于,这两种方法在解释变量是连续和类别变量混合模式的情况下或响应变量取两类值的情况下处理的结果更为合理。     

辽宁沿海经济带城乡一体化评价分析

城乡一体化是将城市和农村视为一个整体,使城乡协调发展、共同繁荣,城乡差别逐渐消失,最终融为一体的过程。通过构建城乡一体化评价指标体系,采用加权线性和法对辽宁沿海经济带6城市进行城乡一体化综合指数评价。结果表明：大连城乡一体化指数最高;盘锦和营口分列第2位和第3位,葫芦岛、锦州和丹东分别排第4位、第5位和第6位;评价结果表明,城市化水平、人均GDP和非农产业产值比例3项指标与城乡一体化关联度相对较高。