人工免疫系统与嵌入规划目标的城市模拟及应用

人工免疫系统(AIS) 具有强有力的计算能力, 可以通过免疫识别、克隆选择、免疫学 习、免疫记忆等功能来进行模式识别和自适应学习。AIS 所具有的自学习、自适应和记忆的能力非常适合于复杂地理过程的研究。而元胞自动机(CA) 是研究复杂系统非常方便和有效的工具。将人工免疫系统和元胞自动机相结合, 建立了城市演变的模拟和规划模型。该模型通过改变抗体的进化变异机制, 把规划目标嵌入到AIS 算法中, 抗体将会逐渐朝着规划目标“进化”, 从而模拟出基于不同规划情景的城市发展空间格局, 为城市和土地利用规划提供决 策支持。设计了6 种不同的城市发展方案, 利用该模型模拟了不同规划方案下珠江三角洲城市的发展情景(1988-2002 年)。并比较了不同模拟情景结果城市的紧凑性: “城市中心” 和 “城市中心-高速公路”发展模式的城市形态更为紧凑, 破碎度较低; 而“镇中心” 和“道路”发展模式形成的城市形态则比较凌乱和分散。模拟结果和分析表明: “城市中心-高速 公路”是珠江三角洲最适合的城市发展模式。     

Classification of artificial (man-made) ground

The legacy inherited from anthropogenic processes needs to be addressed in order to provide reliable and up-to-date ground information relevant to development and regeneration in the urban environment. The legacy includes voids as well as anthropogenic deposits (artificial ground). Their characteristics derive from former quarrying and mining activities industrial processes creating derelict ground, variably consolidated made ground, and contaminated groundwater and soils. All need to be systematically assessed to inform the planning process and provide the basis for engineering solutions. Site-specific investigation needs to be conducted on the back of good quality geoscientific data. This comes from ‘field’ survey, remotely sensed data interpretation, historical maps, soil geochemical sampling, and geotechnical investigation. Three-dimensional and, in the future, four dimensional, characterization of superficial deposits is required to reach an understanding of the potential spatial lithological variability of artificial ground and the geometry of important surfaces, i.e. the boundary conditions. The classification scheme for artificial ground outlined in this paper and adopted by the British Geological Survey, will help in achieving this understanding.     

铁路工程地质选线咨询系统

本文考虑了铁路线位选择的特点,从地质的角度出发,将铁路地质选线中涉及的主要问题（滑坡、泥石流、风沙、岩溶）归纳、总结建立知识库,通过推理为铁路总体选线提供地质依据,以减少工程失误,节约工程造价,保证工期。本文重点介绍该系统的组成部分及各个部分的具本设计思想和设计技巧。     

伊乐藻-草鱼圈养人工复合生态系统建设的研究

十多年来,在长江中下游浅水湖泊,特别是城郊湖泊,围栏圈养草食性鱼类发展迅速,产量大幅度提高,经济效益明显增长。养鱼过程中,由于大量投喂商品饲料和过量利用湖泊水草资源,加之湖滨人口不断增加等多种原因,导致不少草型湖泊水生植被退化,水草消失,加速了湖泊富营养化进程,湖泊整体功能下降。 伊乐藻是1986年从国外引种东太湖的高等沉水植物,已在东太湖归化,并被广大渔民用作草食性养殖鱼类的饲料。本研究是充分利用伊乐藻的生物学和生态学特性,以及易种植、生物量大、可利用程度高等特点,研究了在浅水湖泊人工种植、采收时间和刈割方法,提高其单位面积产量;测定了草鱼对伊乐藻的消化吸收和饲料系数;研究了伊乐藻在水生态系统中的功能等,从而在浅水湖泊中设计和建设伊乐藻—草鱼圈养人工复合生态系统。即以种植伊乐藻为中心,并以它作为草食性鱼类饲料和在水界物质循环的中介,在湖泊大系统内建立的草—鱼平衡系统,以提高湖泊养鱼产量和其他水产品产量,改善渔业水质和优化湖泊生态环境为主要目的。     

三疣梭子蟹全人工工厂化育苗技术

2000年笔者在日照市水产研究所利用1450m^3水进行梭子蟹全人工工厂化育苗生产，共出Ⅱ-Ⅲ期幼蟹512．7万只，创造了出苗量为3500只／m^3，总产值为150多万元的直接经济效益，同时对幼体培育的密度进行了初步试验，结果表明：从Z1至M期幼体培育密度10－15万／m^3为宜，M期以后密度以0．8－1．5万／m^3为宜。     

1997-1999年黄河上游玛曲地区人工增雨生态效应的检验

以牧草产量、归一化植被指数为生物指标,探讨了人工增雨生态效应检验的思路和方法,并以黄河上游玛曲地区1997—1999年人工增雨作业为例,进行了实际的计算。结果表明,玛曲地区人工增雨对提高牧草产量、增加植被覆盖度具有正效应,牧草产量平均增加两成多,植被覆盖度增加显著;初步估算,1998年玛曲地区人工增雨的草场经济效益投入产出比为1：9．7。     

人工增雨试验中的反效果问题

该文对人工增雨试验中出现的反效果（减雨）现象及其发生的条件和原因作了概要的评述和分析。根据实例分析,指出人工增雨作业中不适当的催化对象、不适当的催化剂和催化剂量以及不适当的催化部位和催化时机都有可能导致无效或减雨的反效果。在开展人工增雨作业时,应力求在作业有关的各环节提高科学性、减少盲目性,以提高人工增雨实效。文章还简要探讨了人工削弱局地暴雨的可能性,指出这是一个值得认真探索的具有重大潜在社会和经济效益的研究领域。     

人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用

基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。      

四川旱涝震灾害的人工神经网络外推预测

选取旱、涝、震灾害之间的一步转移概率作为Ｂ－Ｐ人工神经网络训练样本的输入信息，建立了四川旱、涝、震的人工神经网络灾型预测模型。Ｂ－Ｐ网络模型应用于实例预测结果与用主分量分析法的趋势预测结果精度接近。     

日本鬼鱼由工厂化育苗技术研究

从北部湾沿海采捕的日本鬼鱼由 ( Inimicus japonicus)亲鱼 ,经暂养后进行催产 ,雌鱼每千克体重注射 L RH-A3 1 0μg DOM 5mg或 HCG 60 0～ 80 0 IU LRH-A3 3 0～ 4 0μg;雄鱼注射同样药物 ,剂量减半。共采卵 1 0 9万粒 ,平均受精率 89.0 % ,平均孵化率 90 .0 % ,共培育出体长 1 .8～ 2 .3 cm的幼鱼 2 6.8万尾 ,平均成活率 3 0 .7%。