旅游者生态责任价值与培育途径探讨——以云南普者黑景区为例

环境恶化给旅游业带来了巨大的挑战,云南普者黑旅游景区也未幸免,通过数理统计与定性分析,发现景区水质恶化、大气受到不同程度的污染、动植物生境遭到不同程度的破坏,保护景区生态迫在眉睫。旅游者是景区生态环境保护不可忽视的群体,其承担生态责任有利于景区生态安全;可以有效提高社区其他公众的生态意识;有利于政府部门更好地贯彻落实可持续发展观。因此,通过加强生态伦理教育,完善景区旅游解说系统,加快生态社区建设可以有效培育旅游者的生态责任,从而实现普者黑景区旅游业的可持续发展。     

深海会聚区波导不变量特征研究及应用

为了解决深海会聚区目标及其运动态势难以判断的问题,在研究会聚区形成条件和其声场传播规律以及波导不变量理论的基础上,对典型深海环境不同位置的声强距离-频率分布图中的干涉条纹特征进行理论分析和仿真验证。结果表明,深海会聚区存在与其他区域不同的干涉条纹特征,其对应的波导不变量?值为负。本文提出了利用会聚区特有的干涉条纹特征,对会聚区目标及其运动态势进行初步判断的方法,仿真结果和试验数据表明,判断方法具有可行性和有效性。     

海上试验场目标监测系统设计及应用研究

为提高海上试验场的安全保障能力,本文以国家海洋综合试验场浅海试验场区(威海)为平台设计了海上试验场目标监测系统,采用小型连续波雷达和热成像双光谱云台摄像机联动的监测方式,开发了基于小型连续波雷达的目标检测与数据融合算法,建立了针对海上试验场监测目标的异常行为分析模型,并结合显著性检测和核相关滤波算法实现了目标跟踪取证。系统应用结果表明:海上试验场目标监测系统能够准确识别设备在位运行状态,并对可疑船只目标进行跟踪取证。通过该系统能够及时准确获取海上试验场设备运行与周边态势,为海上试验场安全保障提供有效技术支撑。     

小型水下机器人ROV应用研究

文章首先介绍了小型ROV的基本构造和国内外的最新研究成果,在此基础上,完成了一款小型ROV的选型与配置,根据实际需求选择了加拿大Sharkmarine公司的Stealth2型ROV,并配备了高性能的光学和声学成像系统以及高精度的惯性导航定位系统;然后从海洋环境观测、海底管道探测和水下目标物探测3个方面对水下机器人的应用进行了分析;最后在小型ROV的选型、配置和应用等方面给出了相关建议。     

浅析涉海工程建设期和营运期环保监管责任的明晰与追究

海洋开发活动的蓬勃兴起和大规模用海行为的出现,给全国整个沿海带来了巨大的环境压力,海洋污染和生态破坏日趋严重,在众多的海洋开发活动中,涉海工程项目的建设始终是海洋开发活动的主体内容。如何缓解环境压力,强化环境监管,保护好海洋生态环境,进一步明确环保监管主体和责任,规范涉海工程运行程序,实施必要的问责追究,确保行政监管履责到位,是海洋环境保护工作健康、有序、稳步推进的一项有效约束机制。     

基于局部回波幅值统计的海杂波背景下小目标检测

针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于局部回波幅值统计的方法来检测海杂波背景下小目标.该算法基于数学统计思想:计算不同距离单元海杂波的幅值的最大值和标准偏差,分析发现距离单元含有小目标回波的最大幅值明显小于其它距离单元只含有海杂波回波的最大幅值,距离单元含有小目标回波的幅值的标准偏差明显大于距离单元只含有海杂波回波的幅值的标准偏差,因此可以在对小目标没有任何先验知识条件下,较准确地检测出海杂波背景下的小目标.实验证明,该算法是有效的.     

目标样本粒度判据在海湾环境演变研究中的运用——以福建前湖湾为例

高密度采集福建前湖湾海岸剖面133个泥沙样品做粒度分析,其频率曲线显示多种粒度分布特征,预示多种沉积环境的变化。采集研究剖面周边海滩、河口浅滩、河口、滨海沼泽和海岸沙丘等已知环境的样品作为目标样本。将目标样本沉积参数平均粒径(Mz)、标准偏差(σ)、峰态(Kg)设为判别参数,利用Excel计算海岸剖面样品与目标样本参数的距离,筛选最小距离样品,归为已知目标样本的同类。据此,分析了海岸剖面蕴含的6个沉积环境变化阶段。利用剖面底部淤泥测年14C=(328 15±170)a BP,和剖面上部泥炭测年14C=(24 130±100)a BP,了解这一变化发生的年代。自(32 815±170)a BP以来,前湖湾经历了河口浅滩-河口、沙丘-河口-滨海沼泽-海滩-沙丘等海岸环境演变过程。     

海杂波微弱目标分形检测

The target on the sea surface is complex and difficult to detect due to the interference of backscattered returns from the sea surface illuminated by the radar pulse. Detrended fluctuation analysis （DFA） has been used successfully to extract the time-domain Hurst exponent of sea-clutter series. Since the frequency of the sea clutter mainly concentrates around Doppler center so that we consider to extract frequency-do- main fractal characterization and then detect a weak target within sea clutter by using the difference of frequency-domain fractal characterization. The generalized detrended fluctuation analysis （GDFA） is more flexible than traditional DFA owing to its smoothing action for the clutters. In this paper, we apply the GDFA to evaluate the generalized Hurst exponent of sea-clutter series in the frequency domain. The difference of generalized Hurst exponents between different sea-clutter range bins would be used to determine whether the target exists. Moreover, some simulations with the real IPIX radar data have also been demonstrated in order to suooort this conclusion.     

基于合成孔径雷达回波信号的海洋溢油监测方法研究

海洋油污染是各类海洋污染中最常见、分布面积最广且危害程度最大的污染之一。近年来,海洋特别是近海人类活动频繁,且随着海上运输和石油加工业的发展,油田井喷、钻井平台爆炸、船舶碰撞等所造成的溢油事故增多,因而,监测海洋溢油具有重要的经济和社会现实意义。研究采用MatLAB工具,通过图像预处理(图像校正和增强)、特征提取和神经网络识别等方法,对合成孔径雷达(SAR)海洋溢油图像进行处理,最终期望实现半自动区分SAR图像上各类目标,并进行多种神经网络方法效果比较。研究首先对SAR海洋溢油图像进行初步人工识别;然后进行图像预处理(几何校正、滤波处理等)和基于灰度共生矩阵的特征值计算;最后,借助神经网络方法对溢油区域和疑似溢油区域进行分类,输出分类处理后的图像。通过输出图像分析发现,神经网络能对SAR海洋溢油图像中溢油、海水、土地3类目标进行明确分类,且RBF神经网络模型精度高于BP神经网络。本文提出的半自动分类方法不仅能提高SAR图像处理效率,将分类目标扩充有溢油和非溢油扩充到溢油、海水、土地3类,提高图像处理的全面性,同时通过比较RBF和BP神经网络在SAR溢油图像分类上的具体优劣,有着较好实际意义。     

解读日本海上保安厅情报部和特警队的基本构造

日本海上保安厅的海洋情况部和海上特警队是其关键的核心部门。海洋情报部也称日本海洋研究中心,下设企画、技术、国际、海洋调查、海洋环境调查、海洋情报和航海情报等6个科室,主要负责海洋信息、海洋环境、海洋状况等的调查和航海图、水路图等的测量与制作;另外,还肩负着在军事和外交等活动中,提供相关海洋信息情报的任务。海上特警队现有7个编队,每队8名成员,主要负责镇压船上暴动和打击海盗、海上毒品运输、海上偷渡等;它是日本最具实力的海上警备力量之一。因此,认真解读日本海洋情报部和海上特警队的构造、职能及其成长,对加大加快中国海警发展建设的步伐,具有极高的参考价值。