注重创新提升实效杭州市国土资源局突出"四性"抓普法

近年来。杭州市国土资源局以加快构建保障科学发展新机制为目标。深入开展“五五普法”。着力强化普法内容的针对性、普法形式的多样性、普法载体的新颖性和普法组织的联动性。切实有效地推动了“法律六进”和依法治理工作。     

考虑生态补水目标的丹江口水库供水调度研究

利用丹江口水库弃水向南水北调中线受水区进行生态补水是缓解受水区尤其是华北地区地下水超采问题的重要途径.在保障原供水任务的基础上,确定水源区的生态补水启动条件、明确补水时机与补水量、以及揭示生态补水与其他目标间的响应关系,是发挥工程效益的关键问题.以水源区丹江口水库为研究对象,提出考虑生态补水规则的供水调度模型,明确多目...     

GIS和多目标决策技术在海岸带管理中的整合应用模式

ＧＩＳ和多目标决策技术在海岸带管理中的整合应用模式刘欣宋波（中国上海华东师范大学河口海岸国家重点实验室）海岸带作为一个调整运行的、开放的生态系统，由于其所具有的突出的经济优势和区位优势，关于它的规划和管理，正成为近年来研究的热点。本文在讨论和分析了海...     

合成孔径声纳技术以及在海底探测中的应用研究

合成孔径声纳技术逐渐成为海底探测领域的热门研究方向,其在地貌成像、沉底和掩埋小目标成像、海底管道探测等方面的应用均取得重要进展。文中系统阐述了合成孔径声纳技术的工作原理和研究现状,重点介绍了双频双侧合成孔径声纳的技术优势。结合海底管线探查案例,详细分析了该设备的应用情况,并与浅地层剖面仪实际获取的图像进行了对比,验证了双频合成孔径声纳在海底探测中的适应性和探测能力,最后对该技术的研究与应用方向进行了展望。     

激光-声联合探测中水表面声波检测方法进展

激光-声联合探测技术在空基-水下通信、水下目标探测及海洋环境检测等领域具有巨大的应用潜力,对于国家安全、资源勘探和海洋监测等具有重大意义。其中,水表面波检测技术是激光-声探测的关键技术。系统研究了水表面波检测技术中常用的激光衍射法、光通量法、激光多普勒测振法和激光干涉法等方法,系统阐述和分析了其技术原理、发展现状及存在的问题,结合我国当前的现状和迫切需求,给出了水表面波检测技术的发展趋势,对该技术的研究和发展具有很好的参考价值。     

工厂化海水养殖水处理常用制剂

随着人们对海产品需求的日益增加,在海洋捕捞量不能满足市场需求的情况下,海水养殖业得到了迅猛的发展。然而粗放型经营、资源依赖型水产养殖方式导致的生态失衡、环境恶化、资源萎缩的状况已十分严重。闭合循环工厂化养殖方式具有节水、占地少、养殖效率高和对环境污染较轻等优点,因此得到了迅速的发展。该养殖技术主要采用循环水养殖,将养殖废水处理后循环使用,     

基于水声环境空间中多模态深度融合模型的目标识别方法研究

随着对水下目标特性研究的深入和声学探测技术的发展,基于单模态的阵列式信息融合或基于空间信息的分布式信息融合的水下目标识别方法研究已有一定成果,但针对复杂海况导致单一物理场或单一融合层次的系统识别性能提高有限等方面影响的水下目标识别方法研究还有所不足,因此,开展基于多模态深度融合模型的水下目标识别方法研究可利用模态互补,共享信息而提升识别率。文中在国内外研究基础上,深入研究了基于到达时差法和多模态方法组合的检测方法,初步形成了基于水声环境空间中多模态深度融合模型的识别框架,开展了海洋中典型自然与人为事件的信号分析与特征提取,并在此基础上,设计新型基于海底基站的被动识别系统。该系统同步记录和由位置等组成的时间序列标记声、磁和压数据,可实现高精度、高分辨率的识别。本研究可满足未来海洋观测对高性能水下目标探测、定位和跟踪系统的迫切需要,为海洋安全监管、海洋突发事件应急响应等领域提供新的技术手段和科学参考。     

深度学习在水声目标识别中的应用研究

水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。     

作为体积目标的舰船辐射噪声建模

舰船辐射噪声是由舰船上机械运转和舰船运动产生并辐射到水中的噪声,是水下目标探测系统对运动舰船进行探测、识别的基础,亦是扫雷装备需重构的重要物理场信息,具有重要的理论和应用价值。 基于舰船辐射噪声的来源和时频空域特点,将作为体积目标的舰船辐射噪声源简化为 3 个主要噪声辐射源,建立了“三亮点” 的体积目标辐射噪声模型,在保留目标主要特征的基础上,简化了重构算法的复杂性,提高了模型的实用性,可以为实验室目标探测、识别研究和扫雷装备提供较为逼真的目标数据来源。     

水中目标信息智能识别方法研究

提出了基于判定准则的海洋环境下目标关系识别方法。通过HBACA算法查找或识别不同元素关系能力强的特性,提取目标信息数据的关系,之后在信息数据关系中计算每个信息节点的点度中心度、紧致中心度和节点活跃度,根据信息数据在目标事件中的重要或关键程度,将信息数据划分为关键目标信息、重要目标信息和一般目标信息。仿真结果显示:能够明确地获得关键的信息数据坐标,并与其所处事件的重要程度能够匹配,同时相关信息数据的关系非常明显,很容易提炼出所处目标事件中重要目标信息数据之间的关联。