降雨量、土壤蓄水量对流动沙地土壤水分深层渗漏的影响

土壤水分深层渗漏是陆地近地层水分循环的重要环节。利用土壤水分深层渗漏记录仪对毛乌素沙地典型流动沙丘不同深度土层的土壤渗漏水量连续进行两年定点监测。结果表明：（1）2016年生长季（4月1日至10月31日）降水量为2017年的1.93倍,但50、100、200 cm沙层的渗漏水量分别是2017年同期的4.53、5.53,5.22倍。同时,渗漏水量与降雨量及土壤蓄水量的波峰较一致。（2）强降雨对深层渗漏水量的影响较大,土壤蓄水量的变化也与深层渗漏水量密切相关;降雨量较小时,土壤蓄水量与深层渗漏水量之间的关系更为密切。在连续降雨过程中,越往深处,渗漏的产生通常是多次降雨过程累积的结果,将土壤蓄水量作为中间变量,能更好地分析土壤深层渗漏过程。（3）当天蓄水量与次日渗漏水量的相关系数较高,土层越深,深层渗漏水量与土壤蓄水量的相关系数增加,二者之间的线性拟合的R²也相应增加。     

典型深度贫困县贫困格局及影响因素分析——以海伦市为例

深度贫困县是实施精准扶贫工作的重点区域,客观分析深度贫困县贫困格局及其影响因素,可以为制定扶贫策略提供科学依据。论文以黑龙江省海伦市为研究区,基于空间分析和数理统计方法,探索以贫困村和贫困人口为核心的贫困格局及其影响因素。结果表明：① 作为深度贫困县,海伦市贫困村和贫困人口均具有不平衡性,贫困村和贫困人口格局既具有关联性,又具有差异性;② 海伦市贫困村集中分布在150~250 m地形过渡地带,呈现多核心带状式分布态势;③ 海伦市贫困人口分布格局是自然因素与人文因素综合作用的结果,自然地理及农业生产、农村基础设施及社会福利因素是直接影响贫困人口分布格局的关键因素。建议从加强农业农村基础设施建设、提升抵御自然灾害能力,加快种植业结构调整和布局优化、提升农村产业发展水平,提升社会保障水平、降低致贫返贫风险,优化居民点体系、推动乡村各类要素的空间重组、结构重塑、功能重调等方面加强精准扶贫和乡村振兴工作。     

南海东北部表层沉积中有孔虫的分布及其环境意义

为了探讨南海东北部表层沉积中有孔虫分布的规律，选取184个表层样进行分析，结果发现有孔虫的垂向分布与碳酸盐的溶解作用密切相关。在2300－2500m水深以下，浮游有孔虫丰度迅速减小，而底栖有孔虫占有孔虫全群的比值BF／（BF＋PF）以及底栖有孔虫胶结质壳类的百分含量则迅速增加，这三者随水深的变化在3400－3500m处有一明显的转变，被认为是南海东北部CCD面（碳酸盐补偿深度）所在的位置，且该研究区内碳酸盐补偿深度南部较北部深100m。浮游有孔虫水平分布除了受表层海水温度的的控制外，黑潮南海分支以及吕宋岛北端上升流区带来的富营养水体的存在也起很重要的作用。     

一种线性深度传感器的设计和试验

设计一种海洋调查用的深度传感器，不仅要求精密准确和稳定可靠，而且要数据显示线性化好。实现线性化一般采用两种途径：一种办法是将传感器的非线性误差通过补偿措施来实现，另一种方法是直接通过弹性元件的特殊设计来实现。     

基于最优切削深度的深海采矿车定位研究

最优切削深度对矿石开采有着重要意义.为了获取相关深海地貌数据计算采矿车最优切削深度,实现最优开采,先要获得该地貌的准确位置数据,即采矿车准确定位的位置.考虑到深海地貌崎岖不平、车轮打滑、周围能见度低等复杂的工作环境,提出了一种基于从动轮的航位推算定位.通过建立非平坦地形上采矿车的运动学模型,采用电子罗盘等传感器测量采矿车的动态参数,依据运动学模型进行航位推算,从而实现采矿车的准确定位.试验结果较好地达到了预期的要求,为深海采矿车的最优切削深度控制、自主导航、路径规划等提供了前提条件.     

大洋铁锰结壳的地球化学与古海洋环境示踪

主要回顾近年来铁锰结壳在深度定年、主量元素、微量元素及Sr，Nd，Pb同位素地球化学及其古海洋环境示踪方面的主要研究进展，并提出有关认识和展望。     

淤泥质潮流深槽最大冲刷深度的一个概念模型

以概念模式方法计算了淤泥质潮流深槽的最大深度,探讨了涨落潮流速、涨落潮历时、深槽淤泥质物质粒径、深槽顶底部原始深度、水道长度等因素对潮流深槽最大深度的影响。概念模式的假设条件是:(1)深槽形态为长方体,底部纵向坡度为0;(2)沉积物粒径无垂向变化;(3)只考虑潮流作用的影响,涨、落潮流速在时间序列上呈正弦分布;(4)不考虑细颗粒物质的粘性和絮凝作用。模拟结果显示:(1)涨、落潮历时对深槽最大深度的影响很小。(2)优势潮流流速与最大深槽深度之间存在着幂函数关系。(3)深槽的底质粒径、深槽的长度均与最大冲刷深度呈正相关关系。(4)深槽顶部水深与最大深度呈负相关关系。(5)由于潮汐水道深度与潮流流速和沉积物侵蚀强度之间具有负反馈关系,因此水道冲刷存在着一个极限,即最终可以达到均衡状态。潮流深槽的均衡态特征和达到均衡态所需的时间可运用沉积动力学方法来确定;同时,若应用深槽的真实参数,进一步减少模型的假设条件,可望使该模型具有实际的应用价值。     

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。     

海底地形图表达方法探讨

为实现海底地形多样化表示与服务,丰富海底地形图表示样式,分析了海底地形图的主要内容,研究了海底地形图可视化表达机制。结合多源海底地貌与底质数据的特点,提出了基于颜色扩展联合图形符号、可灵活组合的海底地形图表示策略,给出了水深注记、等深线、深度区、海底底质这4类主要海底地形要素的具体表达方法。试验表明,设计的可视化表达方法能实现不同类型、不同来源、不同质量差异的多类型海底地形数据的有效表达,为海底地形数据的多样化表达提供参考。     

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。