基于叠前深度偏移的AVO反演在神狐海域试采区的应用

为了更好地研究神狐海域试采区天然气水合物的展布形态和赋存状况,基于高精度层析速度反演后的叠前深度偏移地震资料进行AVO反演技术研究。为在天然气水合物富集区有效地进行AVO研究,AVO处理前运用叠前深度偏移技术,通过高精度层析反演不断迭代速度模型;然后通过偏移来改善资料的质量,结合实测钻井资料进行AVO正演分析、反演可行性分析、属性交会分析;最后将具有高横向分辨能力的地震资料和高垂向分辨能力的测井资料与地质相结合进行叠前同时反演。该方法可反演出纵、横波阻抗等属性,直接进行岩性和流体识别,结果表明,在AVO反演中引入叠前深度偏移技术,为反演提供了较高质量的叠前共反射点道集和精细的层速度模型,改善了AVO技术在试采区的应用效果,提高了反演的可靠性。反演出的各种属性为AVO分析提供了丰富的信息,能够比较准确地反映地下水合物矿体的展布情况,可用于后续水合物储层的分析及综合研究,对未来的水合物勘探开采具有重要的现实意义。     

基于地震波速度预测岩体物性参数模型与应用

以地震属性和钻孔测井参数为基础,依据试验数据构建数学模型,实现对煤层顶底板岩石物性参数的定量预测。通过试验拟合出纵横波波速之间关系、波速与密度的关系、动静杨氏模量、动静泊松比之间的关系,且相关程度较高。依据试验模拟结果对淮南刘庄区煤层顶底板岩石物性参数及孔隙度进行了预测。结果表明该地区的物性参数分布规律明显,且与实测结果吻合较好。模型计算与实例应用证实地震信息用于预测岩石力学参数具有可行性。     

区域旅游城镇化与居民幸福水平适配性时空演变特征与机制

揭示旅游城镇化与居民幸福水平的适配关系是巩固脱贫攻坚成果和促进乡村振兴的重要议题,也是推进共同富裕的重要环节。通过构建旅游城镇化与居民幸福水平适配理论分析框架,运用数列匹配度、地理探测器、中介效应模型等方法,对2007—2021年湘西地区适配时空演变及机制进行深入探讨。结果表明：(1)湘西地区旅游城镇化与居民幸福水平适配度均值为0.417,处于勉强适配水平并呈现稳步上升趋势,区域空间差异较大,存在马太效应;(2)适配度核心极化特征明显,形成以永定区、武陵源区、吉首市、凤凰县四大区县为核心的空间分布格局,并表现“北高南低”“极化领跑、共同发展”“中心—边缘”的空间特征,高适配区县需要发挥其带动作用推动地区均衡发展;(3)适配度主导驱动因子为旅游资源禀赋;旅游城镇化和居民幸福水平与适配度在高水平与低水平区域呈现空间一致性,同时适配发展地区与旅游城镇化和居民幸福水平均值呈聚集状态;主要适配路径为社会治理,次要路径为分配公平。研究在理论上为提升居民幸福水平提供了旅游地理学的解释,为制定差别化的旅游城镇化发展措施提供科学参考。     

乡村旅游地居民不规范行为对重游意愿的影响机理和效应研究——一个条件过程模型的验证

乡村旅游是乡村振兴的重要抓手,而乡村旅游地居民不规范行为阻碍着乡村旅游健康发展.厘清乡村旅游地居民不规范行为对重游意愿的作用路径,对提高乡村旅游重游意愿具有重要意义.以福建省乡村旅游地为案例地,通过问卷调研373名乡村旅游者,应用Process宏程序揭示乡村旅游地居民不规范行为对重游意愿的影响机理和效应.结果显示:乡村旅游地居民不规范行为正向影响旅游者风险感知;旅游者风险感知对重游意愿有显著的负向影响;旅游者风险感知在乡村旅游地居民不规范行为与重游意愿间起中介作用;旅游者自我效能可调节旅游者风险感知与重游意愿间的负向关系,即旅游者自我效能越高,其缓解风险感知对重游意愿的负向影响力越强.     

2022冬奥会背景下北京区域居民参与冰雪运动消费调查

运用文献资料、问卷调查和数理统计、应用因子分析方法,结合北京区域滑雪场空间分布情况,对比居民冰雪运动参与倾向和频率,发现北京区域居民参与冰雪运动及消费的主要影响因素为性别、年龄、距离、收入水平和政策红利;分析得出雪场密度和区域经济水平、性别等对参与冰雪运动消费特征的影响。归纳4个主要影响北京区域居民参与冰雪运动的公共因子,分别是冰雪运动基础因子、冰雪运动信息因子、冰雪运动距离因子以及冰雪运动友谊因子。提出不断提升冰雪运动产品服务质量,出台鼓励性冰雪运动消费政策,完善冰雪运动消费环境,创新冰雪运动消费内容,逐步扩大冰雪消费规模等建议。     

“一国两制”下香港居民跨境消费行为特征和影响因素研究

深港边界是全球跨境活动最频繁的地区之一。以通过深圳湾口岸前往蛇口消费的香港居民为研究对象,采用定性、定量和空间计量相结合的方法分析香港居民来往深圳的消费模式和行为影响因素,发现在蛇口的跨境港人多来自“新界西”的屯门、元朗、荃湾三地,呈现以公交出行为主、出行频率高、消费低、时间短、老龄化、女性多的特点,其跨境行为主要受到个人年龄及收入、出行距离、区位等因素影响;港人在深港边界的跨境活动开始出现与收入、年龄相关的空间分异现象,呼吁展开针对不同过境群体的进一步研究,厘清其行为特点和影响因素,这将有助于建构粤港“优质生活圈”、促进粤港两地间更便利的跨境活动和更深层次的协作。     

基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法

采用GRNN（Generalized Regression Neural Network）和RF（Random Forest）2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则（Minimization of the Mean of the Shortest Distances）抽稀为8种不同采样密度的样本（分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本）,分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。     

基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线匹配算法

当影像中存在多个相同或相近的直线特征时,仅利用单直线特征间的相似性进行匹配容易导致算法失效,因此本文提出基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线匹配算法。该算法利用直线间的拓扑关系分别对2幅影像上提取的直线进行编组得到特征直线组,并将其作为匹配基元;然后利用核线约束确定候选同名直线组的搜索范围,精简了候选直线组的数量;依据直线间几何属性特征向量的仿射不变性建立直线组的匹配关系,将仿射不变量交比作为基础几何不变性测度,并延伸设计仿射相似度参数,计算出目标直线组与每个候选直线组的仿射相似度或一般相似度,确定2种相似度下总体相似度值最大的特征直线组为其同名直线组,最后将同名直线组分裂为2对同名单直线,对分裂后的结果进行整合可以显著降低冗余匹配,得到“一对一”的匹配单直线。为了验证算法的可靠性,实验选取网上公开的5组典型近景影像进行测试,通过与其他匹配算法的对比分析,结果表明该算法应对影像间存在的视角、旋转和尺度变换等复杂条件均取得了较高的匹配精度,匹配正确率最高有14.5%的提升,且阈值的选择对匹配结果影响微弱,验证了基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线算法鲁棒性和匹配稳定性较强。     

视觉显著性与知觉组织相结合的高分影像居民地提取方法

受人类视觉认知机制的启发,提出了一种利用视觉显著性与知觉组织相结合的高分辨率遥感影像居民地提取方法。首先利用认知物理学中的数据场构建居民地的视觉显著性模型,并通过自适应阈值法实现候选居民地的自动提取,然后利用多尺度小波变换的高频特征实现居民地的知觉组织,最后通过集合交运算提取同时满足这两种视觉机制的居民地。通过ZY-3和Quickbird两种高分传感器的影像数据集进行居民地提取试验,验证了该方法的有效性。     

人海关系地域系统的构成及其研究重点探讨

在全球化和人类活动向海洋扩张的背景下,作为总体性人地关系一个组成部分的人海关系正变得日益复杂和重要,亟需对其进行基础性的理论解读,以整合和指导具体研究的展开。人海关系地域系统包括人类、海洋和陆地3个基本组成部分。其中,人类具有自然和社会2种基本属性,受人类活动影响的海洋和陆地具有自然、社会和关系3种基本属性。人类与海洋、人类与陆地和海洋与陆地之间的互动构成了人海关系地域系统中最基本的相互关系,其不同组合和演变塑造出了具体、多样的人海关系地域系统。当前人海关系地域系统的研究重点包括海洋观、海洋的开发与保护、国际海洋关系、陆海统筹和海洋社会5个方面。