南极地区气温变化的一些特征

本文利用南极地区考察站的气温资料,对该地区气温的季节变化和年变化进行统计分析。结果表明,南极地区气温的季节变化有明显的区域性和两季特点,东南极大陆是冷中心,在南极地区气温变化中起重要作用,极点气温的年际变率不大,南极地区气温场中存在ENSO事件的信号。     

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非均质地基中平面应变隧道开挖面稳定上限分析

非均质是软黏土地基中比较普遍的现象,而目前隧道开挖面稳定研究中比较成熟的理论主要是针对均质土体。因此,从塑性极限分析上限法的基本原理出发,采用平面应变隧道刚体平动破坏模式(多块体上限法),考虑软黏土地基的非均质性,推导了平面应变隧道极限支护压力关于隧道埋深、土体重度及土体强度的上限公式。通过与其他方法的比较分析,证明了极限分析方法在隧道开挖面稳定性方面的可行性;利用该方法的计算结果详细探讨了隧道开挖面稳定的影响因素;而且由计算结果可知,地基土的非均质性在影响隧道开挖面极限支护压力的同时,也影响着隧道开挖破坏面的位置和形状,为工程实践提供重要的理论依据。     

基于指标规范值的海水水质评价的SVR模型

为了建立具有普适通用的海水水质评价的支持向量机模型,在设置各指标参照值和指标规范变换式,并对指标进行规范变换的基础上,应用免疫进化优化算法,建立基于指标规范值的海水水质评价的回归支持向量机模型。将优化好的模型用于珠江口海水水质的评价,其评价结果与BP神经网络的评价结果基本一致,从而表明基于指标规范值的支持向量机模型用于海水水质评价是可行的,且该模型较传统的支持向量机评价模型具有较好的普适性和通用性。     

中国国家自然地图集Internet版的设计和研制

本文系统阐述了国家自然地图集Ｉｎｔｅｒｎｅｔ版的设计和研制过程中的若干问题,包括系统的概念设计、系统开发中的ＷｅｂＧＩＳ技术和策略,系统的主要功能和特色,以及系统维护和更新方案等。本系统从概念设计来看分为服务器端软件模块、浏览器端软件模块、国家自然地图集数据库支持等几个部分。系统开发中采取的ＷｅｂＧＩＳ技术和策略有:兼顾服务器端和客户端的综合型ＷｅｂＧＩＳ策略,基于Ｊａｖａ Ａｐｐｌｅｔ的 ＷｅｂＧＩＳ浏览器开发技术,基于Ｍａｐ Ｏｂｊｅｃｔ(ＭＯ)的ＷｅｂＧＩＳ服务器开发技术等３个方面。在系统的主要功能特色方面,本文从以下５个方面进行了论述:科学有序的内容结构、清晰精练并带导航的界面、富有特色的信息查询功能、多重表达的地图可视化效果、一定的空间信息分析和制图功能。在系统维护和更新方案上,本文从网络技术、数据更新、功能开发３个方面介绍了计划,并对今后的发展趋势进行了展望。     

Traffic accessibility and the coupling degree of ecosystem services supply and demand in the middle reaches of the Yangtze River urban agglomeration,China

Journal of Geographical Sciences - The spatial relationships between traffic accessibility and supply and demand (S&D) of ecosystem services (ESs) are essential for the formulation of...     

关联演化视角下地理学区域韧性分析的新思考

区域韧性是一个区域应对发展进程中短期冲击与长期变化、积极进行自我调适与转型的能力,表征了区域的适应性、创新性与可持续性,作为新兴理念反映了地理学可持续发展与区域研究的新需求。本研究综述了区域韧性研究进展,基于关联演化视角,探索构建区域韧性认知框架,将情境分析与过程分析并重,思考并总结区域韧性分析的方法论,尝试建立区域韧性评估方程,从经济、社会、环境及制度四个维度进行区域韧性评估,将区域韧性应用于中国地理学研究,分析中国区域韧性研究的一般性与特殊性,将区域韧性研究对接中国实际问题,以期对区域韧性研究做出理论贡献,助推地理学区域发展研究及相关认知领域的跨学科讨论、知识集成与学术交流,为国家制定相关区域政策提供参考,并为国家及区域可持续发展提供科学指引。     

沈阳市资源环境与GDP增长的脱钩态势分析

基于资源环境压力与经济发展的相互耦合关系视角,基于脱钩理论构建了资源环境与经济增长的脱钩状态评价指标体系,引入生态足迹法并结合改进的弹性脱钩分析方法,探讨了沈阳市2002～2009年资源环境与经济发展的脱钩程度、时序演变及其综合脱钩程度等.研究结果表明：2002 ～ 2005年研究区经济增长导致资源环境压力逐渐增大,2005～2009年资源环境压力趋缓;整个时段内研究区资源环境与经济发展脱钩状态以相对脱钩为主,呈“相对脱钩4—强耦合—相对脱钩4—相对脱钩1”的演变趋势.     

基于深度学习的滑坡灾害易发性分析

滑坡灾害成因机理复杂、影响因素众多,深度学习作为当前人工智能领域的热点,能够更好地模拟滑坡灾害的形成并准确预测潜在的斜坡。为了挖掘深度学习在滑坡易发性的应用潜能,本文构建了一维、二维和三维的滑坡数据表达形式,并提出3种基于卷积神经网络模型（Convolutional Neural Networks, CNN）的滑坡易发性分析处理框架：基于CNN分类器、基于CNN与逻辑回归的融合和基于CNN集成,最后以江西省铅山县为研究对象进行验证,结果表明：所有基于CNN的易发性模型都能够获得准确且可靠的滑坡易发性分析结果。其中,基于二维数据的CNN模型在所有单分类器中预测精度最高,为78.95%。此外,二维CNN特征提取能够显著提升逻辑回归的预测精度,其准确率提升7.9%。最后,异质集成策略能够大幅度提升基于CNN分类器的滑坡预测精度,其准确率提升4.35%~8.78%。