夏冬季黄海浮游动物群落结构及其影响因素

根据2016年7月和2017年1月在黄海进行的57个站位的调查数据,研究了大型网采集的浮游动物的种类组成、丰度、生物量、群落聚类、优势种、多样性、均匀度、丰富度以及与环境因子的关系。本次调查共鉴定出浮游动物97种,其中夏季67种,冬季76种。该海区夏季浮游动物的丰度和生物量的高值区分布在黄海冷水团和长江口附近海域,冬季分布在黄海暖流主轴部分。根据各站位的地理位置和浮游动物相似程度,对黄海浮游动物Cluster聚类和MDS多维定标分析,将夏季划分为4个群落,将冬季划分为3个群落。共计有8个优势种类,夏季的优势种多为桡足类,冬季除中华哲水蚤(Calanus sinicus)优势度占绝对优势外,其余优势种的优势度较为相近。将浮游动物的丰度、生物量和生物多样性指数和环境因子做相关性分析得出:温度、盐度是影响黄海浮游动物群落结构的主要影响因子。     

南海西北部夏冬季浮游介形类的分布及其影响因素

海洋浮游介形类(Ostracods)是一类分布较广的小型甲壳动物, 在海洋碳循环中起重要作用。目前国内海洋浮游动物采样常使用505μm网目孔径的浮游生物网, 从而导致个体较小的介形类被忽略。文章根据2006年7—8月(夏季)和2006年12月—2007年1月(冬季)在南海西北部海域分别使用网目孔径为505μm和160μm浮游生物网采集的样品, 比较不同网目所获浮游介形类种类和丰度的差异, 分析介形类种类和丰度的分布特征, 探讨环境因素对其时空分布的影响。160μm网目采集的浮游介形类种类和丰度均高于505μm。基于160μm网目数据分析浮游介形类群落结构: 1) 鉴定浮游介形类32种, 其种数由近岸向外海递增, 等深线100m以浅海域的种数显著高于100m以深海域(p<0.01); 2) 夏季浮游介形类的丰度高于冬季, 夏季丰度高值区主要出现在雷州半岛东部和琼东近岸, 显著高于外海(p<0.05), 冬季介形类丰度分布较为均匀; 3) 优势种针刺真浮萤(Euconchoecia aculeata)是近岸高丰度的主要贡献种; 4) 介形类种数与温度和水深呈显著正相关, 丰度与叶绿素a浓度呈正相关, 而与温度和盐度呈负相关。夏季琼东沿岸上升流和粤西沿岸流有助于浮游介形类在雷州半岛和海南岛东部近岸海域形成较高的丰度, 最高达1252个·m^-3。同时, 建议今后研究浮游介形类采用网目孔径小的浮游生物网进行采集以便全面评估其群落结构特征。     

地理时空三向聚类分析方法的构建与实践

随着地理数据获取能力的不断提升,地理数据体量呈指数增长,数据种类、数据性质更加多元化。对数据的有效甄别和归类成为理解地理现象时空特征、演化过程和行为机制的关键。传统聚类方法面临数据体量大、维数高、质量差的挑战,加之对地理空间与时间关联分析的需求,对聚类方法改进和提升研究的要求越来越迫切。本文介绍了从单向到三向聚类构建思路的变革。单向聚类是仅在样本或属性方向上进行聚类,易忽视非常相似的局部特征、易犯“横看成岭侧成峰”的错误。双向聚类是基于数据矩阵内元素值的相似性,形成一个子矩阵分割方案,使子矩阵内元素相似度尽可能高,子矩阵间元素相似度尽可能低,从而实现行列两方向的同时聚类,避免了单向聚类的不足。鉴于双向聚类难以满足地理研究超出双向的解译需求,本文提出并研发了一个全新的三向聚类方法,给出了运用该方法开展地理时空格局过程探测的流程,总结了如何根据研究涉及的“空间—时间—尺度—属性”构建三维数据体;最后,展示了三向聚类的地理实践案例。结果表明：① 三向聚类是一种大数据时代探测地理数据时空分异规律的有效方法,可以解决数据维度高、质量低等问题;② 面对不同的地理问题,三向聚类在算法层面上是通用的,不同之处仅在于：根据不同问题涉及的空间、时间、尺度、属性的不同,构建不同的数据体;不同数据体聚类得到的不同结果回答不同的地理问题;③ 三向聚类可以实现地理数据的时空分异规律多方向、多尺度、多层次的联合解译,揭示地理特征时空尺度叠加效应。最后,论文强调根据地理问题组织数据的重要性,期待未来能够提升三向聚类在多空间尺度、多属性方面的地理研究实践。     

高分三号SAR影像双阈值变化检测

双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。     

基于时空聚类的出租车载客热点区域挖掘研究

针对出租车运营过程缺少路径优化指导造成运营能力分布不均、空载率高的问题,本文以成都市安装有GPS设备的出租车所采集的轨迹数据为研究对象,以提高出租车效益为目标,采用了一种基于网格的出租车载客热点聚类算法,通过对出租车GPS轨迹数据进行处理和聚类分析,充分挖掘出租车载客热点区域,从而为出租车的运营者和管理者提供信息决策服务。     

智能时代测绘工程专业计算机类课程教改研究

智能时代背景下的测绘行业,产生了向智能测绘转型的新需求,对于智能测绘人才培养的要求也随之产生。本文从泛在测绘、时空大数据、地理空间信息服务的时代要求出发,分析了现行测绘专业计算机类课程存在的问题,提出了应对智能化的措施,主要包括通过案例教学增加现有课程中编程类的教学内容比重,以学生为中心,改变整体培养为分层教学,培养学生的自主学习能力,并大量增加以学科竞赛为牵引的实践课等措施。     

确定区域大地水准面的K-means-RBF神经网络方法

确定区域大地水准面的几何水准方法在拟合大地水面时未顾及重力场信息,仅是一种单纯的数学拟合,忽略了重力场数据自身的物理性和不同数据间的相关性.近年来,深度学习方法得到广泛重视与研究.本文提出了一种有监督学习的RBF神经网络精化大地水准面的方法,使用包含重力异常和大地水准面高的重力场数据进行神经网络训练,并采用K-mean...     

关于GeoMedia Professional坐标系统定义问题的探讨

介绍了GeoMedia Professional软件在油田地面工程数字化工作中的应用,并针对设置工作空间、数据库、特征类的坐标系统时容易混淆的问题,及该问题引起的不同数据库之间的坐标系统不一致,以及一个数据库中个别特征类的坐标系统参数不正确的情况进行了分析,同时总结了操作过程中需要注意的问题及解决方法。     

面向对象空间数据组织与管理的初步实现

通过分析3种传统数据模型的特点,得出它们在管理地理复杂对象方面的局限性,从而引出了面向对象数据模型。本文利用面向对象数据模型中的各种操作,以基本地理对象为基础构建复杂地理对象,并且在VC 6.0平台上实现了面向对象几何数据模型。     

序言

目前,我国大规模海水养殖主要集中在滩涂和近岸浅水海域的狭小空间范围内,这带来了病害风险、质量安全、产业冲突、生态损失等一系列问题。海水养殖向深远海拓展、走绿色创新之路是产业科学发展的必然选择。中国海洋大学在淡水养殖、海水养殖、渔业工程方面有着深厚学术积淀,同时有物理海洋、海洋地质、海洋工程、海洋化学、食品科学与工程以及经济与管理等学科的有力支撑。基于上述学科基础,经几年酝酿,水产学院“黄海冷水团冷水性鱼类养殖科技攻关团队”于2012年初正式提出了在黄海冷水团养殖鲑鳟鱼类的计划。经与多家养殖企业商讨,最终在2014年10月,中国海洋大学水产学院开始与日照市万泽丰渔业有限公司协作,在我国率先实施了基于现代海洋装备的深远海鱼类养殖项目。