基于引文分析法的“点-轴系统”理论研究述评

论文采用引文分析法,对陆大道院士所著《关于“点-轴”空间结构系统的形成机理分析》一文的349篇引文进行分析,从引文数量、引文作者、发文期刊、研究案例地、学科领域、研究主题、引用动机7个方面,探究“点-轴系统”理论的研究现状。结果表明：自2002年以来,“点-轴系统”理论的引文数量整体呈上升趋势,研究主题聚焦于区域经济和旅游发展;研究案例地以省级和市级中观尺度为主,多为单一型研究区,主要集中在西北丝绸之路经济带、东北辽宁经济圈、西南藏滇川渝、东部长三角四大热点区域;引文质量普遍较高,并且具有多学科交叉应用的特点,但批判性思考和创造性提升相对较少。基于此,论文从拓展研究和实践应用2个角度对“点-轴系统”理论未来发展进行了展望,以期为相关研究提供参考。     

京津冀协同治理的回顾与前瞻

京津冀区域治理是伴随三地协作发展的进程,从政府层面的管制转向各利益主体协调治理,从自上而下的竞争合作转向上下结合的协同合作的一系列有效应对举措。经过30多年的努力,学界和政府部门已经形成了较为丰富的京津冀区域治理研究成果。通过梳理自1984年以来相关区域的研究,尝试从时空维度厘清京津冀区域治理的研究脉络及其变化,剖析目前京津冀区域治理所涉及的治理模式、协调体系、以及形成的发展策略,为改进和提高京津冀区域治理效果提供参考。京津冀协同治理过程是学术界与政府的互动融合过程,其中政府的作用居主导地位。未来将在治理主体、治理机制、治理效果评价和文化、医疗、养老等领域的协调发展方面得到深化和细化。     

基于车载LiDAR点云联合特征的道路边界提取研究

针对基于车载LiDAR点云数据的道路边界提取存在的问题,该文提出一种基于联合特征且能适应多种道路环境的道路边界提取方法。首先依据移动测量系统的航迹,按照设定宽度对道路数据进行分段,排除道路外侧无用数据;再对每段数据采用布料模拟滤波(CSF)算法分离地面点和非地面点,通过强度中值滤波去除地面点的椒盐噪声;然后计算点云局部邻域高差梯度和回波强度梯度构成的联合特征,依据设置阈值提取道路边界;最后通过欧氏距离聚类剔除部分非道路边缘点,细化道路边界,合并各段道路边界点云,得到完整的道路边界。选用代表性的城区道路、高速公路、乡村道路3种实验环境,验证了算法的鲁棒性。该研究对于扩展车载LiDAR在道路场景中的应用具有重要价值。     

无人机航摄生成DEM的高程点快速提取算法

无人机航空摄影技术在近年来得到了迅速的发展,无人机具有起降方便,分辨率高,响应速度快的特点,在抢险救灾,地质灾害监测等方面发挥了重要作用。无人机航空摄影生成的地形图中的高程点提取是地形图制作的重要步骤,本文提出了一种自适应的地形图高程点提取算法,相对于传统的算法,具有精确度高,计算简单,实用性强等特点。该算法的基础是数学形态学中的图像膨胀算法。本文将此算法用于陕西省丹凤县和紫阳县的无人机航摄生成的地形图中,提取了符合要求的高程点。结果表明,提取的高程点完全满足了地形图的要求,说明了该算法的准确性和实用性。     

氨氮急性攻毒对水产经济动物棘胸蛙(Paa spinosa)蝌蚪死亡率、排氨率、耗氧率及窒息点的影响

以体长(1.932±0.204)cm、体质量(1.386±0.055)g的棘胸蛙蝌蚪为实验动物,在水温(24±0.2)℃、DO(7.30±0.01)mg/L、pH 7.30±0.01条件下,采用静水停食法开展了氨氮对蝌蚪的急性攻毒实验,并以此为基础,测定了不同氨氮质量浓度胁迫下棘胸蛙蝌蚪的排氨率、耗氧率、氧氮比及窒息点。结果表明:(1)蝌蚪对氨氮急性攻毒具明显的运动避毒行为,濒死个体的背部皮肤和肝脏均具明显的色变症状;(2)氨氮对蝌蚪的急性致死率具明显的剂量—时间效应,24h、48h、72h、96h LC50依次为177.5、151.7、148.6和146.8mg/L,毒性时段蓄积程度系数呈持续下降趋势,24—48h、48—72h、72—96h的时段MAC值分别为84.04%、10.1%和5.86%;(3)蝌蚪夜均、昼均、日均及时段排氨率随氨氮质量浓度增加均呈阶梯式下降趋势,其中时段排氨率与对照组均无显著差异的为9.80mg/L实验组,夜均、昼均、日均及时段排氨率与对照组均无显著差异的仅为2.45mg/L实验组(P0.05);(4)氨氮对蝌蚪呼吸耗氧具低毒兴奋效应,其夜均、昼均和日均耗氧率随氨氮质量浓度增加均呈先升后降趋势,峰值氨氮质量浓度范围均为4.90—7.35mg/L(P0.05),与对照组均无显著差异的仅为14.70mg/L实验组(P0.05),窒息点含氧量随氨氮质量浓度增加呈先降后升趋势,谷底出现于4.90mg/L实验组(P0.05),与对照组无显著差异的仅为9.80mg/L实验组(P0.05);(5)实验期间,蝌蚪氧氮比(O:N)波动于18.87—25.34之间,昼均和日均氧氮比(O:N)随氨氮质量浓度增加均依次呈"上升—稳定—下降—再稳定"之趋势,两者的峰值氨氮质量浓度范围分别为4.90—14.70mg/L和4.90—9.80mg/L,夜均氧氮比(O:N)呈先升后降趋势,峰值出现于7.35mg/L实验组(P0.05)。     

FIO-ESM气候模式北太平洋海表温度和降水的季节性预报技巧评估

The seasonal prediction of sea surface temperature(SST) and precipitation in the North Pacific based on the hindcast results of The First Institute of Oceanography Earth System Model(FIO-ESM) is assessed in this study.The Ensemble Adjusted Kalman Filter assimilation scheme is used to generate initial conditions, which are shown to be reliable by comparison with the observations. Based on this comparison, we analyze the FIO-ESM 6-month hindcast results starting from each month of 1993–2013. The model exhibits high SST prediction skills over most of the North Pacific for two seasons in advance. Furthermore, it remains skillful at long lead times for midlatitudes. The reliable prediction of SST can transfer fairly well to precipitation prediction via air-sea interactions.The average skill of the North Pacific variability(NPV) index from 1 to 6 months lead is as high as 0.72(0.55) when El Ni?o-Southern Oscillation and NPV are in phase(out of phase) at initial conditions. The prediction skill of the NPV index of FIO-ESM is improved by 11.6%(23.6%) over the Climate Forecast System, Version 2. For seasonal dependence, the skill of FIO-ESM is higher than the skill of persistence prediction in the later period of prediction.     

利用综合评分方法评估CMIP5模式对北极海冰的模拟能力

北极海冰冰盖自20世纪以来经历了前所未有的缩减,这使得北极海冰异常对大气环流的反馈作用日益显现。尽管目前的气候模式模拟北极海冰均为减少的趋势,但各模式间仍然存在较大的分散性。为了评估模式对于北极海冰变化及其气候效应的模拟能力,我们将海冰线性趋势和年际异常两者结合起来构造了一种合理的衡量指标。我们还强调巴伦支与卡拉海的重要性,因为前人研究证明此区域海冰异常是近年来影响大尺度大气环流变异的关键因子。根据我们设定的标准,CMIP5模式对海冰的模拟可被归为三种类型。这三组多模式集合平均之间存在巨大的差异,验证了这种分组方法的合理性。此外,我们还进一步探讨了造成模式海冰模拟能力差别的潜在物理因子。结果表明模式所采用的臭氧资料集对海冰模拟能力有显著的影响。     

基于随机森林的光子计数激光雷达点云滤波

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。     

基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法

建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。