北盘江流域水土流失及石漠化调控

以1989- 2001年通过盘江桥、高车断面的输沙量资料,分析北盘江流域的水土流失状况。结果表明,喀斯特地区的水土流失特征具有非线性的复杂关系。为了改善北盘江流域的生态环境质量,有必要对石漠化过程和人类活动方式采取适当的调控措施。通过对不同尺度范围可行性的探讨,认为按尺度层次划分的坡地改良方式,可能是北盘江喀斯特地区石漠化治理较为有效的途径。      

筑牢国土资源动态巡查的四重防线

国土资源动态巡查工作是基层国土所的重要职责之一，全面系统地开展动态巡查，及时有效地发现制止违法用地和非法采矿，可以防止土地资源的破坏行为，同时避免群众少受经济损失。作为城乡结合部的湖南省长沙市岳麓区含浦镇，     

靠“唱歌”来觅食的座头鲸

<正>座头鲸是如何在光线非常有限甚至没有光线的夜间海底确定食物的位置,目前仍是个未解之谜。近期研究表明它们在海底觅食时也可能彼此合作。研究人员花费了十多年的时间监测马萨诸塞州海岸国家海洋保护区里的座头鲸觅食行为。座头鲸被装上特殊的水下录音设备,便于确定哪一种特定声音与成     

房价调控应以闲置税逼出存量房

当前，楼市调控进入深水区，政府通过采取“限购、限贷、增税，增保障房”等多种措施调控房地产，效果明显，但与预期目标相差甚远，其中还存在一定的弊端和风险性。     

房交会冷场：楼市走淡或将持续

10月28—31日，长沙第32届房地产交易展示会召开。在房地产市场调控影响日益深入的大背景下，为期4天的房交会，平淡的人气，打酱油的参展商，展现的是长沙楼市并不乐观的现状。而房交会本身，这个曾经风头无量的交易展示平台，也开始渐渐走向边缘化。     

虚拟地理环境下的地理空间认知初步探索

地理空间认知是人类获取地理空间知识、认知地理环境的重要方法和手段,虚拟地理环境VGEs（Virtual Geographic Environments）作为继地图和地理信息系统（GIS）之后的新一代地理分析工具,在地理空间认知方面具有显著优势,但目前相关研究尚处于概念探讨和框架搭建阶段,缺乏对地理空间认知内涵及相关技术方法的论述和研究。本文以经典的地理学6问题求解为导向,从地理本体认知、地理过程认知和地理行为认知3个层次,阐述了VGEs地理空间认知的内涵和基本内容;进一步重点探讨了实现VGEs地理空间认知的相关技术方法,包括城市空间表达与城市计算、多模式人机交互、地理知识图谱与空间推理、地理过程模拟、地理行为模式识别与情感计算等方面。以重庆为例开展了应用案例实践,展示了如何利用相关技术方法实现对地理环境和地理空间对象的认知和理解。本文提出的总体框架和技术体系为VGEs地理空间认知的深入开展和技术实现提供了新的思路和解决方案,有助于将该项工作从理论探讨阶段推向技术实现阶段。     

空间冲突理论分析与实证研究

对空间冲突展开理论分析,探讨空间冲突概念、表现形式和冲突类型.在福建省资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价基础上,应用ArcGIS空间叠置分析技术,实证研究福建省国土空间在生态保护、农业生产和城镇建设等不同功能上的冲突现状.结果表明:空间冲突现象普遍存在,主要表现为生态保护重要性与生态红线、现状耕地、现状城镇建设用...     

基于AIS数据的船舶行为特征挖掘与预测:研究进展与展望

船舶行为特征挖掘与预测是水上智能交通系统的重要研究内容,也是交通运输工程领域的关键科学问题。为系统研究基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）数据的船舶行为特征挖掘与预测的研究现状与发展趋势,本文首先针对Web of Science(WOS)和中国知网（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）收录的文献,用知识图谱分析软件VOSviewer对文献关键词进行处理,从文献计量学的角度生成高频关键词的聚类图谱和趋势演化。然后对基于AIS数据的水上交通要素挖掘、船舶行为聚类和船舶行为预测3个主题的研究内容、方法、存在问题进行了系统分析和展望,研究结果表明：① 在基于AIS的水上交通要素挖掘方面,主要集中在对AIS数据中表征船舶行为空间特征和交通流的时间特征单独挖掘分析,缺乏对AIS数据的时间、空间以及环境因素特征的关联挖掘,对于如何进行交通要素的关联融合挖掘研究还有待深入探索;② 在船舶行为聚类方面,研究主要是运用无监督聚类方法研究船舶航迹点和航迹段聚类,得到船舶航行行为模式的时空分布和船舶操纵意图辨识模型,然而融合多维特征的船舶轨迹的相似性计算方法、聚类参数的自适应选取以及船舶行为的语义特征建模有待进一步研究;③ 在船舶行为预测方面,主要集中在基于动力学方程、传统智能算法和深度循环神经网络的船舶行为预测研究,考虑船舶行为的随机性、多样性和耦合性的特点,运用混合神经网络模型以及神经网络与向量机、注意力机制相结合的模型实现多维的船舶航行行为特征的实时预测将是新的研究方向。最后提出了基于语义模型的船舶行为特征挖掘、基于深度卷积神经网络的船舶行为的预测和基于知识图谱的船舶行为特征挖掘和预测结果可视化等有待进一步研究的方向。     

基于卡尔曼滤波的船舶轨迹异常行为快速检测方法

基于全球船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据的船舶轨迹异常行为快速检测对于保障船舶航行安全、辅助安全监管具有重要意义.AIS数据具有容量大、更新频率快的特点,而当前AIS轨迹异常行为检测方法依赖于大量的训练样本与历史数据,实用性与普适性较差,难以用于船舶轨迹异常行为快速检测.为此,本文定义了船舶追踪、航速、航向、位置4种异常行为检测模型,提出了一种基于卡尔曼滤波的船舶AIS轨迹异常行为检测方法,实现了船舶AIS轨迹的异常行为快速检测与报警.实验选取经过我国东海部分地区3天的AIS数据,对实验结果的正确性与耗时进行分析,结果表明模型可以满足异常即时发现、即时处理的应用需求.     

中国人—野猪冲突时空特征及对生态系统“反服务”的启示

中国农村社会经济转型背景下,生态系统“反服务”现象频现,如何协同生态保护与社会经济发展面临巨大挑战。本文基于收集的733件典型人—野猪冲突（又称野猪“肇事”）事件资料,采用荟萃分析法研究了2000—2021年中国野猪“肇事”事件的时空分布、危害和驱动因素。在此期间,野猪“肇事”的数量、空间范围和危害程度均呈递增趋势,涉及省、市和区（县）数量分别由初期的18个、41个和67个增至近期的25个、147个和399个,相应增幅分别为39%、259%和496%。其中2005年以前野猪“肇事”集中在重庆市和湖北省中西部,之后向四周扩张,2015年以后集中在四川盆地、黄土高原、长江中下游以及长白山等丘陵山区,表现形式以破坏农作物、侵害家禽和致人伤亡为主,尤以对农作物的破坏并导致耕地撂荒最为普遍,并伴随致人伤亡事件的快速增加,约占“肇事”总数量的1/4(23.66%)。目前情况下,野猪“肇事”蔓延趋势和危害性是一种典型的生态系统“反服务”现象,这种现象的加剧是生态恢复、禁猎政策、农地与生态用地界线不清、野猪生存力强且缺少天敌等因素的综合作用结果,对撂荒地利用、农户生计改善以及区域生态安全维持已构成明显...