厦门海域鱼体稀土元素的生态化学特征

于1995—1996年在厦门海域采集了28种鱼类样品，用ICP—MS法测定了15种稀土元素(REE)的含量，研究了鱼体稀土元素的组成和分布模式及与海水环境之间的关系。结果表明，厦门海域鱼体REE总量介于12．4—596．5ng／g，平均为(77．5l2．8)岭g。鱼体明显官集轻稀土，同时轻、重稀土之间则存在较大的分馏作用，说明轻稀土的生物学效应比重稀土更为显著。鱼类稀土元素分布模式总体上与海水REE分布模式接近，并且鱼类REE含量与近岸陆架海水REE含量之间有很好的相关性，说明海洋鱼类对稀土元素的利用遵从丰度规律。鱼类对稀土元素的富集系数在103以上。稀土元素沿厦门海域食物链的迁移传递没有表现出明显的生物放大作用。     

基于多源数据的主体功能区划分方法——以广州市为例

以广州市为例,基于城市感知数据、遥感影像等多源数据,采用卷积神经网络对遥感影像进行了语义提取,将提取结果与兴趣点（Points of Interest）样方密度的功能用地识别结果进行补充校验,根据政策和规划文件建立功能用地与主体功能区之间的关联,利用信息熵分析广州市功能用地混合程度,以辅助判别主体功能区,最终得到广州市主体功能区划分结果。将划分结果与《广州市主体功能区规划（2008—2020年）》和《广州市城市总体规划（2017—2035年）》草案对比验证,结果表明文章所提出的方法精准度较高,并能体现广州市空间格局形态,反映主体功能区实际分布情况。     

基于多源卫星遥感的暴雨灾情时空动态信息的提取

强暴雨淹没耕地形成灾害的同时,对耕地作物的生长也产生着极大的影响,而暴雨灾害对耕地作物生长的影响是一个渐变过程,需要由时空动态的观测进行监测。多源卫星遥感观测技术具有捕捉地面瞬间状态和刻画过程的优势。论文利用Terra/MODIS、Landsat和Sentinel卫星观测数据,挖掘多源卫星遥感观测数据,提出了一种利用NDVI变化的特征值进行灾情动态信息提取方法;并以2016年发生暴雨灾害的巢湖地区为实验区进行了方法的应用和讨论。结果表明,基于MODIS多时相NDVI变化结果提取的信息能够获得受灾害影响开始时期和持续时长等丰富的时空动态信息,根据这些信息可以统计得出大范围区域中受灾害影响的面积。另外,结合利用30 m和10 m的Landsat和Sentinel观测数据提取的水淹区,可为在暴雨致灾范围方面提供准确的参考信息。多源遥感作为评估灾情信息的依据之一,其获取的灾情动态信息能够为灾后耕地的恢复情况以及国家灾后损失评估和救助决策提供科学的数据依据。     

1990—2020年中国能源开采和加工场地多源数据综合制图与时空变化分析

由于当前缺乏有效的能源开采和加工场地精细化遥感探测方法和高精度的数据产品,全国尺度的能源开采和加工场地时空分布规律的认识仍显不足。本研究基于高分辨率遥感影像、土地利用/覆盖数据、网络爬虫数据、OSM地图数据和环境专题数据等信息,发展了基于多源数据融合和专家知识参与获取的能源开采和加工场地遥感识别和精细化制图的技术方法,研发了1990、2000、2010和2020年共4期的中国能源开采和加工场地分布数据产品及2010—2020年场地植被恢复信息数据产品,作为中国土地利用/覆盖变化数据的组成部分（CLUD-Mining）。CLUD-Mining具有较高的质量和可靠性,数据产品平均精度为91.75%;中国能源开采和加工场地开发建设的面积呈现先增长后减少的发展趋势,1990—2010年,面积增长速度从55.22 km²/a上升到95.51 km²/a,而2010—2020年呈现负增长,平均每年减少27.28 km²;此外,2010—2020年场地植被恢复面积达746.76 km²,主要集中在华北区和西南区;中国能源开采和加工场地分布格局逐渐由东部地区向西部地区转移。本研究对提升中国能源开采和加工场地时空分布特征的认识具有重要意义,可为场地污染治理和生态修复提供重要的数据基础。     

政府规划约束下的城市空间增长多智能体模拟模型

构建政府规划约束下的包含多种类型智能体和环境因素的城市空间增长多智能体模拟模型,通过居民、开发商和政府三类智能体之间以及智能体与环境之间的相互作用模拟了城市空间增长情况。模型将城市建设用地规划区纳入政府的土地利用政策,探讨了政府规划因素对城市建设用地增长的影响,并根据土地集约利用的原则对模拟结果进行了优化。在Repast和ArcGIS的实验环境下,以南京市中心城区(长江以南)为研究区设置了四组土地利用情景,模拟了2001-2007年研究区的城市建设用地增长情况,对比不同情景下模型的模拟精度,说明正确合理的政府规划引导对城市空间增长的重要作用以及对模拟结果进行优化的必要性。该模型有助于揭示城市空间增长机制,为政府宏观调控政策和规划制定提供参考。     

适用于快速远程检测海水中氰化物的方法研究

建立了一种适用于海洋远程快速检测氰化物的检测方法,设计了一体化检测装置,未来可搭载到无人艇上实现自动快速检测。针对最佳检测条件进行了一系列优化,得到最佳检测条件:对于100 mL的待测样品,加入酒石酸固体1.5 g;用1～2滴浓度为150 g/L的碳酸钠溶液浸润苦味酸试纸;加热温度80℃,加热时间10min。在最佳检测条件下,检测检出限达0.3mg/L。该方法实现了适用于海水氰化钠的远程检测,大大提高了检测效率,无需人员进入污染现场,安全性高。可广泛用于海洋危化品泄漏、湖泊污染、现场应急筛选等场合的水体样品快速检测。     

基于深度学习的水面无人艇目标检测算法综述

随着人工智能的发展,水面无人艇可代替人工进行危险任务作业,目标检测是其完成自主探测的核心技术。深度学习技术克服了人工特征提取精度低、通用性差等局限性,已成为图像处理的主流方法。首先,对当前基于深度学习的目标检测算法的发展现状进行了全面总结,对算法分类进行了详细的定义,并指出了不同类型算法的优缺点及适用场景;然后,分析了无人艇水面目标检测技术的研究现状,指出了各类深度学习工作的贡献、优势和局限性;最后,总结了面向水面无人艇的深度学习目标检测算法中亟需解决的关键科学问题,并对可行的方案以及该应用研究领域的未来发展做了进一步的展望。     

移植操作胁迫对天鹅湖大叶藻存活、生长及光合色素含量的影响

2009年4月利用植株枚订移植法在山东荣成天鹅湖海域开展大叶藻植株移植,于5~10月监测移植大叶藻植株的存活率,并逐月采集自然和移植大叶藻植株,比较了植株生长、叶绿素含量和类胡萝卜素含量的变化,分析了移植操作胁迫对大叶藻存活、生长、叶绿素含量和类胡萝卜素含量的影响。结果显示,移植后1~2个月,移植植株的平均成活率较高,至移植后4个月,平均成活率降至57.8%,之后保持稳定。移植后6个月内,叶长移植植株均极显著低于自然植株;根长和茎节长在移植后1个月时移植植株显著低于自然植株,移植2个月后与自然植株无明显差异,甚至显著高于自然植株;叶绿素含量和类胡萝卜素含量在移植后1个月时移植植株显著低于自然植株,移植2个月后则与天然植株无明显不同,甚至显著高于自然植株,但10月份移植植株的叶绿素含量明显下降。结果表明,移植操作对大叶藻植株的地上部分产生了严重的胁迫作用和较长的胁迫时间,而移植植株的地下部分及叶片叶绿素和类胡萝卜素在经过短期胁迫后,能够通过自身的补偿机制分别实现快速生长和显著增加,从而利于植株的扎根、固着和提高植株的光合作用能力。     

1,4-蒽醌衍生物的合成

通过高酞酸酐与2-氯-5-甲基-1,4-苯醌反应,经过最长线性步骤6步和3步反应,分别以16%和47%的总产率合成了2个1,4-蒽醌衍生物12和14。其中,化合物14的合成为首次报道。所有合成的化合物均采用核磁共振波谱和质谱方法对其进行了表征和确证,并对高酞酸酐与苯醌反应生成1,4-蒽醌的反应机理进行了探讨。