一种使用卫星高度计数据且基于密度聚类的新型海洋中尺度涡自动探测算法

中尺度涡旋是海洋中典型的中尺度现象,是海洋中能量传递的运输者,中尺度涡识别与提取是物理海洋学研究的重要内容之一,而中尺度涡自动发现算法是最基础的用于寻找与分析中尺度涡的工具。中尺度涡旋探测工作的数据来源主要为卫星高度计数据融合出的SLA数据,该数据可以客观的描述海洋表层高度状态。中尺度涡表示为SLA闭合等值线所包围的局部等值区域,涡旋识别需要从SLA数据中提取出稳定的闭合等值线结构。针对基于SLA数据中的中尺度涡探测的特点,本文提出了一种新的基于聚类方法的中尺度涡自动识别算法,通过对SLA数据集的分割与筛选将中尺度涡区域与背景区域分离,后建立区域内联系并将其映射到SLA地图上来提取中尺度涡结构。本文算法解决了传统探测算法中参数设定的敏感性问题,不需要进行稳定性测试,算法适应性增强。算法中加入了涡旋筛选机制,保证了结果的涡旋结构的稳定性,提高了识别准确率。在此基础上,本文选取了西北太平洋及中国南海地区进行了中尺度涡探测实验,实验结果展示出了本文算法在较传统算法提高算法效率的同时,也保持着较高的算法稳定性,可以在稳定识别各个单涡结构的同时识别稳定的多涡结构。     

Genetic diversity and population connectivity of the sea urchin Tripneustes gratilla along the South African coast

The collector sea urchin Tripneustes gratilla has been identified as a species with potential for aquaculture production in South Africa. The species’ roe is considered a culinary delicacy in Asia and Europe. However, T. gratilla remains genetically uncharacterised in South Africa. Therefore, the purpose of this study was to provide baseline genetic information consisting of estimates of genetic diversity and population stratification, which may aid in future sustainable use of this urchin resource. A total of 22 species-specific microsatellite markers were used for the genetic characterisation of T. gratilla samples from along the South African coast, at Haga Haga, Coffee Bay, Hibberdene, Ballito Bay and Sodwana Bay. A moderate level of genetic diversity was observed, with an average number of alleles of 7.89 and an average effective number of alleles of 6.57, as well as an average observed heterozygosity of 0.55. Population differentiation tests suggest that the geographically representative samples form part of a single, large interbreeding population, with a global F_st estimate of 0.02 (p > 0.05). This finding is likely explained by high levels of gene flow between these locations caused by extensive larval dispersal during the planktonic larval stage. The panmixia observed within these natural populations of T. gratilla indicate that they could be managed as a single genetic stock.     

耦合SOFM与SVM的生态功能分区方法——以鄂尔多斯市为例

辨析区域主要生态环境问题及其空间异质性,划定生态功能区,对保障区域生态安全和国土开发优化具有重要指导意义。以往自下而上的分区研究多基于行政区或流域开展,难以体现行政区或流域内部的生态功能分异。以鄂尔多斯市为例,基于生态系统服务与生态敏感性构建区域生态功能分区指标体系,耦合自组织特征映射（SOFM）网络与支持向量机（SVM）划定鄂尔多斯市生态功能分区。结果表明,区域内各生态功能分区指标呈现明显的空间分异特征,通过SOFM网络基于栅格进行指标聚类,构建分类效果指数筛选最佳聚类方案,将区域分为7种不同的生态功能类型。最终,利用SVM识别最优分区界线,将鄂尔多斯市分为11个生态功能区。本文构建分类效果指数实现多分类方案优选,使用机器学习算法解决自下而上的自然分区容易弱化要素空间位置属性的问题,完成了从分类到分区的定量转换,有助于提升分区的空间精度与客观性,为生态功能分区与分区边界划定提供了新的方法途径。     

基于气象旱涝指数的旱涝急转事件识别方法

基于长江流域212个气象站点1961-2017年的日降水资料,借助标准化加权平均降水指数（SWAP）,结合多门槛游程理论,提出一种识别旱涝急转事件的新方法。方法应用于旱涝急转事件高发的长江流域,分别从典型站点旱涝事件分析、区域典型旱涝急转事件分析、旱涝急转事件时空分布规律分析等角度,探讨了长江流域1961-2017年旱涝急转事件规律。结论显示：①SWAP指数对于旱涝事件具有良好的识别能力。②聚类方法可聚合相似旱涝急转事件,2011年长江中下游旱涝急转事件中干旱事件占主导地位,持续时间远长于洪涝事件。③ 长江流域旱涝急转事件呈现明显的区域规律：上游发生频率较低,中下游偏高;此外,长江流域多数分区近期旱涝急转事件发生频率呈现上升趋势。研究结果表明,基于SWAP指数并结合多门槛游程理论的方法能够比较准确地识别旱涝急转事件,可进一步应用于旱涝急转事件的预测及评估中。     

COVID-19疫情时空聚集性特征及影响因素分析——以重庆市为例

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)在城市内部的病例时空聚集性特征及影响因素对于疫情防控具有重要参考价值。论文以重庆市为例,收集2020年1月21日—2月24日的458例COVID-19确诊病例数据,结合手机信令数据与空间环境数据,采用空间聚集性分析、因子分析与回归分析等方法,探究重庆市新冠疫情在街道尺度上的时空聚集性特征,并分析其影响因素。结果表明：① 时间上,确诊病例前期增长较快,以外地输入为主,后期逐渐趋缓,以本地传播(包括街道间传播、街道内传播、家庭内传播)为主,其中家庭内传播占比最大(23%);② 空间上,病例呈现显著的聚集特征,且聚集性逐渐增强,热点街道分布于重庆市西部、东北部;分类型来看,本地病例热点街道集中于人口密度较大、经济发展更好的西北部、西南部,外地输入病例热点街道集中于地理邻近湖北省的中部、东北部;③ 所有病例密度、本地病例密度、外地输入病例密度与因子分析所得4个因子(即城市交通因子、街道间活动因子、生活服务因子、居民分布因子)的回归结果显示,交通设施水平与病例密度存在密切关联,商店超市餐饮等生活服务地点与病毒传播显著相关,街道间活动是发生聚集性疫情的重要因素,而外地输入型病例多出现于人口密集区域。疫情防控中应根据不同区域疫情传播模式差异实施针对性措施,例如在重庆市中部、东北部关注外地输入防控,西北部、西南部以本地传播防控为重点;同时,应加强城市内部交通与街道居民接触密集区域的防控措施,有效防止疫情反弹。     

基于云模型和FCM聚类的遥感图像分割方法

模糊C均值算法由于具有良好的聚类性能而被广泛应用于图像分割领域,但聚类中心的初始化问题一直影响着该算法的运行效率。好的初始聚类中心,可以使算法很快收敛于最优解,而不合适的初始聚类中心,不仅需要更多的迭代次数,而且还可能使算法最终收敛于局部最优解。文章结合云模型和FCM(模糊C均值)聚类算法,提出了一种遥感图像分割的新方法。利用云变换解决模糊C均值聚类算法的初始化中心选择问题,可以根据样本特性自动确定聚类中心值及个数,并以较少的迭代次数收敛到全局最优解,提高了模糊C均值遥感图像分割方法的效率,具有较好的稳定性和鲁棒性。文章选取三幅TM遥感图像作为样本,分别利用云模型的FCM方法和传统的FCM方法对样本进行分割实验,实验表明采用云模型的FCM方法不仅能够取得较好的分割效果,而且大大减少了使算法收敛的迭代次数,提高了分割的效率。     

圈闭含油气性信息灰色聚集ART网络聚类评价法

对托库测区 10种物探综合信息进行油气圈闭性评价,采用信息灰色聚集法压缩信息形成灰色聚集样本属性,采用ART网络聚类法自动对聚集信息进行聚类分析,达到圈闭含油气性评价的目的。该方法具有智能化程度和可信度较高的特点。     

地震属性分析在彩16井区储层预测中的应用

介绍了地震属性分类及地质含义,并以彩16井区为例优选出对储层含油气性敏感的地震属性参数,建立它们与含油气性的关系,利用单属性及多属性聚类分析评价了目的层的储层质量,并进行了有利储层预测,并指出下一步的有利勘探目标.     

Research on the Application of Time Structure Variation Analysis to the Jiashi-Bachu Earthquake Swarm Sequence

In 1997 - 2003, 27 earthquakes with M≥ 5.0 occurred in the Jiashi-Bachu area of Xinjiang. It was a rare strong earthquake swarm activity. The earthquake swarm has three time segments of activity with different magnitudes in the years 1997, 1998 and 2003. In different time segments, the seismic activity showed strengthenin-qguiet changes in various degrees before earthquakes with M ≥ 5.0. In order to delimitate effectively the precursory meaning of the clustering （strengthening） quiet change in sequence and to seek the time criterion for impending prediction, the nonlinear characteristics of seismic activity have been used to analyze the time structure characteristics of the earthquake swarm sequence, and further to forecast the development tendency of earthquake sequences in the future. Using the sequence catalogue recorded by the Kashi Station, and taking the earthquakes with Ms≥ 5.0 in the sequence as the starting point and the next earthquake with Ms = 5.0 as the end, statistical analysis has been performed on the time structure relations of the earthquake sequence in different stages. The main results are as follows： （1） Before the major earthquakes with M ≥ 5.0 in the swarm sequence, the time variation coefficient （δ-value） has abnormal demonstrations to different degrees. （2） Within 10 days after δ= 1, occurrence of earthquakes with M ≥ 5.0 in the swarm is very possible. （3） The time variation coefficient has three types of change. （4） The change process before earthquakes with M5.0 is similar to that before earthquakes with M6.0, with little difference in the threshold value. In the earthquake swarm sequence, it is difficult to delimitate accurately the attribute of the current sequences （foreshock or aftershock sequence） and to judge the magnitude of the follow-up earthquake by δ-value. We can only make the judgment that earthquakes with M5.0 are likely to occur in the sequence. （5） The critical clustering characteristics of the sequence are hierarchical. Onl     

地震时空丛集的多重分形研究

为探索大地震发生的可预测性,应用分形理论并根据标准数盒子的数值计算方法,研究了华北地区历史地震和唐山地区地震活动的空间分布特征,估算了地震活动能量的分维值并研究了其多重分形谱的几何结构．初步结果显示出大地震发生前,广义维值有明显的下降过程,分形谱ｆ（α）结构有右偏现象．在低于上述时空层次的唐山地区,孕震系统也有类似特征出现．这些异常现象揭示出孕震动力系统的物理机理和激变前的某些不稳定性．