A case study on Landscape Component Niche based on Landscape Pattern Indices: Yanchi,Ningxia Province,China

Yanchi County is located in the agro-pastoral ecotone and belongs to the ecologically fragile area of Northwest China.It is important to study the evolution of landscape pattern to curb its environmental degradation.In order to intuitively show how the landscape pattern of the study area changes over time,Landsat Thematic Mappers(TM)and Landsat Operational Land Imager(OLI)data of 1991,2000,2010 and 2017 were used.This paper attempts to apply niche theories and methods into landscape ecology,and constructs a niche model of landscape components by using"n-dimentional hypervolume niche theory"and landscape pattern indices.By evaluating the spatial and temporal evolution of niche from the perspective of two-dimensional space to reflect the changes of landscape pattern in the study area over the past 26 years,new theories and methods were introduced for the characterization of landscape pattern.The results indicate that:1)The larger the attribute and dominance value of landscape components,the higher the ecological niche and the stronger the control effect on the overall landscape.2)The ecological niche of each landscape component was significantly different,just as its control effect on the overall landscape.3)The dynamic change of the ecological niche of each landscape component was different,with grassland,unused land and arable land always in a high dominant position,although the ecological niche of construction land and water area was always low.In general,the introduction of niche theory into the landscape ecology provided a new method to study the changes in regional landscape pattern.     

规则池塘群的复杂直线模式识别

针对现有面要素直线模式识别方法难以解决规则池塘中破碎区域的问题,提出了一种规则池塘群的复杂直线模式识别方法。首先,分析了规则池塘群的空间特征和认知特点,提出了“主次关系→并列关系→直线模式→复杂直线模式”的多层次认知顺序;其次,设计了主次关系池塘组、并列关系池塘组、直线模式池塘群的识别方法;最后,构建了复杂直线模式池塘群的识别模型。试验表明:本文方法能够消除破碎区域对规则池塘群直线模式提取的不利影响,有效提升复杂直线模式识别的质量。     

厦门下潭尾红树林修复区景观类型与鸟类群落动态

2018年10月—2019年9月调查厦门下潭尾红树林修复区鸟类群落变化,利用遥感图像解译红树林修复区景观格局,为修复区后续景观格局优化与鸟类保护提供技术支持。结果显示:修复区鸟类共有26科62种,鹭类(8种2047只)与鸻鹬类(16种786只)种类及数量较多。春季鸟类种数及数量最多,其中3月鸟类种数最多25种,5月数量最多828只。下潭尾修复区景观格局在低潮位与高潮位存在周期性变化,不同景观鸟类种类及数量有较大差异;鸻鹬类在低潮位时的种类较多但数量较少,高潮位时仅分布于高潮裸露湿地和建设用地。建议修复区增加鸻鹬类高潮停息的滩涂湿地及游禽类生活需要的生态塘区,进一步提高水鸟多样性。     

自组织竞争神经网络在江苏油田有杆抽油系统故障诊断中的应用

有杆抽油系统的故障诊断技术是国内外采油工程技术中的一个重要研究课题。通过示功图的不同形状特征可以反映抽油机的不同工作状态。将自组织竞争神经网络应用于示功图的识别与分类,建立了一个自组织竞争神经网络模型对示功图进行自动聚类,从而实现故障诊断的自动化。应用江苏油田的实测示功图数据进行实验,可以看出自组织竞争神经网络具有良好的分类能力和泛化性能,是实现油田抽油系统故障诊断的有效技术,具有很强的实用价值和广泛的应用前景。     

辽宁省城市人居环境系统耦合协调度时空格局演变及驱动力研究

人居环境系统内部的耦合协调是保证人居环境均衡发展的基础。基于“人类-居住-支撑-自然-社会”5个子系统,构建人居环境系统耦合协调发展评价指标体系,将2个系统间的容量耦合模型扩展运用到人居环境5个子系统中,综合熵值法、GIS空间分析以及地理探测器对辽宁省2005~2016年人居环境系统耦合协调度的时空演化特征与驱动力进行探讨,阐述人居环境系统内部协调性。研究表明:①2005~2016年辽宁省人居环境系统内部的耦合度与耦合协调度整体呈缓慢浮动上升趋势;②辽宁省人居环境耦合协调度呈分散格局,并且呈现从中间向两侧递减的“屋脊”式格局和“双核结构”;东西方向上,空间演变趋势由倒U型逐渐向一字型演变,南北方向上由斜线型向“L”型演变。③全省出现了中耦合低协调区、中耦合过渡协调区、高耦合低协调区、高耦合过渡协调区、高耦合高协调区5种类型区。④空间分异驱动力主要包括人的需求、经济发展、住房、互联网发展等。     

苹果手机零部件全球价值链的价值分配与中国角色演变

产品内分工已成为支配当代企业分工与产品生产的重要模式。研究智能手机生产网络价值分配格局,对辨析中国大陆企业在移动通讯产业价值链中所处地位与演进具有重要意义。论文利用2012—2017年苹果公司供应商数据,以其零部件价值含量与技术要求为测度标准,分析了苹果手机零部件全球价值链的分配特征以及中国大陆企业在其中的地位变化。发现：高价值环节的供应商主要以美国、日本、韩国为主,而中低价值环节则以中国台湾、日本和中国大陆供应商为主,且中国大陆与中国台湾在中间环节占据重要地位。处于价值链高端的供应商分支数量在中国大陆和美国缩减明显,日本、韩国较为稳定,中国台湾增加明显。在价值链的中低端环节,供应商分支趋向中国大陆集中。印度、巴西以及越南等地成为新的中低端价值环节转移承接地。近年来,中国大陆在苹果手机价值链的高端环节得到了提升,长三角、珠三角、京津冀、成渝、中原地区等地逐渐形成了苹果供应商分支的集聚区域,呈现出零部件生产的区域分工特征。长三角(上海-苏州为核心)与珠三角(深圳-东莞为核心),承接了价值链多个生产环节,是中国大陆嵌入苹果手机生产网络的主要阵地。成渝地区既承接了芯片类企业布局,也承接了价值链低端的组装代工和包装服务环节,呈现出在价值链两端双向承接的特征。环渤海、福建及湖南等地主要承接苹果手机价值链的中间环节,而中原地区主要以苹果手机组装与包装服务为主,承接价值链的低端环节。最后,论文从创新驱动、政府作用与外资等方面探讨了影响中国大陆地位提升的因素。     

A high-precision heuristic model to detect home and work locations from smart card data

Smart card-automated fare collection systems now routinely record large volumes of data comprising the origins and destinations of travelers. Processing and analyzing these data open new opportunities in urban modeling and travel behavior research. This study seeks to develop an accurate framework for the study of urban mobility from smart card data by developing a heuristic primary location model to identify the home and work locations. The model uses journey counts as an indicator of usage regularity, visit-frequency to identify activity locations for regular commuters, and stay-time for the classification of work and home locations and activities. London is taken as a case study, and the model results were validated against survey data from the London Travel Demand Survey and volunteer survey. Results demonstrate that the proposed model is able to detect meaningful home and work places with high precision. This study offers a new and cost-effective approach to travel behavior and demand research.     

华南石炭纪中期白云岩地层分布及其形成模式

石炭纪是地质演化历史上重要的时期,发生了全球规模的海西造山运动,晚古生代大冰期（LPIA）达到峰值,全球海平面频繁波动,导致古气候和古环境的剧烈变化。在华南,石炭纪中期,浅水碳酸盐岩台地相区广泛发育一套白云岩沉积。本文系统总结华南3个主要碳酸盐台地内白云岩的厚度及时代,识别出白云岩时空分布的差异性。结合石炭纪中期全球气候环境特征,认为冰期兴盛引发了全球海平面下降,导致华南各沉积盆地形成利于白云岩化的环境,白云岩得以发育。而白云岩时空分布的差异性可能与各沉积盆地独特的构造演化以及不同成岩模式有关。中下扬子碳酸盐岩台地白云岩的形成模式主要为萨勃哈模式和成岩早期浅埋藏的渗透回流模式,形成相对较薄的白云岩沉积;中南部和西南部碳酸盐岩台地白云岩的形成模式为渗透回流模式,成岩规模较大,沉积较厚。     

海南岛4—9月短时强降水的天气型和环境参数特征

利用海南岛加密自动站逐小时降水资料、ERA5再分析资料,对海南岛短时强降水日环流配置进行了天气学分型,并进一步探讨了各天气型下海南岛短时强降水的时空分布、环流形势和关键环境参数特征。结果表明：(1)海南岛短时强降水有明显的日变化特征,呈单峰型,主要出现在15:00—19:00。(2)海南岛短时强降水的天气型主要有南海低压槽、华南沿海槽、西南低压槽和冷锋型。(3)南海低压槽、华南沿海槽、西南低压槽和冷锋型短时强降水分别占37%,31%,16%和16%。南海低压槽和华南沿海槽型主要出现在7、8和9月;西南低压槽型除9月外,其余各月份均可能出现;冷锋型绝大多数出现在4、5月。(4)南海低压槽和华南沿海槽型整层湿度条件都较好,不稳定能量较大,垂直风切变较弱。西南低压槽型不稳定能量较大,湿度条件一般,垂直风切变较弱。冷锋型存在明显的上干下湿特征,垂直风切变最大,0～6 km风速差75%分位大于10 m/s,不稳定能量最小。     

基于情境感知和序列模式挖掘的气象学习资源推荐算法

随着互联网的快速发展,气象部门职工作为学习者可以获得的学习资源得到极大丰富。信息超载导致检索合适的在线学习资源时遇到了困难;学习者在不同学习环境和序列访问模式上也有不同的学习需求。但是,现有的推荐系统,如基于内容的推荐和协同过滤,没有结合学习者的情境和序列访问模式,推荐结果准确度不高。本文提出了一种结合情境感知、序列模式挖掘和协同过滤算法的混合推荐算法来为学习者推荐学习资源。混合推荐算法中,情境感知被用来整合学习者的情境信息,如知识水平和学习目标;序列模式挖掘被用来对网络日志进行挖掘,发现学习者的序列访问模式;协同过滤被用来根据学习者的情境数据和序列访问模式为目标学习者计算预测并生成建议。实验和应用效果表明,该混合推荐算法推荐的质量和准确性方面优于其他推荐算法。