情感地理视角下脱贫村农户情感重构——以湖南省十八洞村为例

以湖南省花垣县十八洞村为案例地,以“留守”农户和“返乡”农户为研究对象,基于情感地理视角,通过深度访谈法和参与式观察法探究了精准扶贫政策影响下农户情感重构及其重构机制。结果表明：1）脱贫村农户情感重构主要包括归属感、幸福感、风险厌恶感、相对剥夺感和失落感5个维度的重构,这些维度相互影响、相互制约。2）精准扶贫政策的实施使得脱贫村农户地方归属感上升,幸福感增强,风险厌恶感下降。然而,扶贫力度的不均衡导致农户间的相对剥夺感增强,传统文化的消解和社会关系的重构等使得农户产生失落感。3）在脱贫村农户情感重构过程中,农户认知是核心力量,政府行动起主导作用,企业行动发挥辅助作用。政府和企业行动通过重构乡村地域系统的物质空间、经济空间和社会空间刺激乡村地域主体即农户认知转变,继而引发情感的重构。     

特色保护类村域农村居民点空间重构探析

快速城镇化进程中中国乡村聚落空间面临剧烈分化和重组,农村居民点空间重构有利于乡村转型发展。论文基于系统理论,梳理了特色村落农村居民点空间系统形成机制,提出“遵循有序性—延续精神性—落脚物质性”的重构框架,并以贵州省江口县坝梅村为例,选用规模指数、基因分析及空间分析等方法解译了村域居民点系统内、外部特征,提出重构模式。研究表明：① 行为主体、文化基因及民居建筑构成坝梅村居民点内部系统,并分别呈“多元主体行为诱发空间变化、文化基因丰富但延续较差、用地结构与功能多样化”的特征;② 坝梅村居民点系统外部特征体现在外部环境对居民点起约束和导向作用,表现为距离点状、线状基础设施及河流越近,村域居民点数量、规模越大;③ 基于特征认知和重构框架,按照“分区—分类”方法,划分了核心区、重点区、提升区和保育区4种治理区以及完好型、受损型、缺失型、失真型4类民居提升类型,并提出了自组织和他组织2种模式下的居民点空间重构策略,为推动特色村落空间治理与转型提供参考。     

新一代卫星数据广播系统CMACast安装和维护

CMACast系统是中国气象局国内和国际通信系统的重要组成部分,实现了原PCVSAT、DVB-S、FENGYUNCast3套卫星广播系统的整合,新一代卫星数据广播系统（CMACast）主要实现中国气象局到省地县级的所有下行资料的广播及分发.随着各地市气象局新一代卫星数据广播系统CMAcast即将投入业务应用,全省各县局也已启动CMAcast的安装和调试.详细介绍了地市和县局卫星接收天线选址、安装、数据推送、数据共享、数据处理等各环节得注意点并提出相应解决方法,同时也列举通过远程系统维护实现系统的备份和恢复方法.     

室内雕塑点云三维重构

针对室内雕塑传统建模效率低的问题,探讨并实现了点云三维自动重建的方法。通过对点云数据预处理,包括异常点剔除、数据精简等,减少了异常点对建模的影响,使用泊松曲面重建技术进行雕塑点云三维重构。运用这种方法,可以使得表面能够很好的拟合。     

EGM2008的高程拟合模型在广西区域的应用研究

利用广西2013年测量的部分二等水准测量成果,对EGM2008地球重力场模型1′×1′的模型进行检核,得到其在广西境内的高程异常差值为36.8cm。并选取了广西两个较有代表性区域的数据,使用多种G P S高程多项式拟合的方法以及基于EGM2008地球重力场模型的移去-恢复法进行实验研究,通过数据统计分析,最优拟合模型精度可达到5cm以内,对EGM2008地球重力场模型在广西的实际应用得到了一些非常有意义的结论。     

经验模态分解和遗传小波神经网络法用于边坡变形预测

从挖掘边坡变形特性出发,提出一种基于经验模态分解(EMD)和遗传小波神经网络(GA-WNN)法的新型边坡变形预测模型。该模型首先对边坡变形序列进行EMD分解,有效分离出不同尺度特征的子序列;其次基于相空间重构挖掘各子序列的特性,以避免预测模型输入维数选取的随意性;然后采用遗传算法优化小波神经网络的权值和阈值,进而对各子序列建立预测模型;最后叠加各子序列预测值得到边坡预测结果。经过了算例计算,并与SVM和GA-WNN对比分析。结果表明:该模型具有较强的非线性拟合和自适应能力;在一定程度上保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度,均方根误差为0.68 mm;在边坡变形预测中具有一定的实用意义。     

顾及EGM 2008重力场模型的移去-恢复技术GPS高程拟合

基于重力场模型采用移去-恢复技术将GPS高程转换为正常高,并将其与常规拟合方法进行比较。对某一线路GPS数据进行处理,结果表明,该方法能改善高程异常拟合精度。EGM2008在不同阶数计算的精度有明显变化,阶数越高,精度也越高。将EGM2008与EGM96比较发现,EGM2008模型计算得到的高程异常精度提高更为突出。     

BP神经网络在似大地水准面精化中的应用

利用分辨率为5'×5'的EGM2008模型计算高程异常,从水准联测点上移走模型中的高精度中长波部分后,通过BP神经网络模拟余下的短波部分,最后再对数据进行恢复,使实验达到较高的精度。通过实例对确定高程异常的多种方案进行比较分析,得出了一些有益的结论。     

颜色和形态学在交通标志识别中的应用研究

从自然场景中识别出交通标志是智能交通系统中的一个重要问题,本文提出了一种基于颜色和形态学的交通标志识别方法.该方法在HSV彩色空间进行颜色阈值分割,并采用形态学重构提取目标区域.再通过标记法检测目标区域形状,检测出交通标志.最后,利用SIFT算法进行模板匹配,识别出交通标志.实验证明,该方法在识别正确率和运行效率上具有明显优势.     

1980—2020年中国九大流域蒸散发及其组分时空评估

蒸散发是地表陆气水分交换的纽带,准确量化蒸散发的时空演变格局对于水资源规划与管理至关重要。本文基于GLEAM模型的蒸散发及其组分数据集,借助7个通量观测站数据、120个流域的流域水量平衡及PML_V2蒸散发产品,在中国九大流域系统评估了GLEAM-ET产品,分析了植被恢复背景下,蒸散发（ET）及其组分（植被蒸腾Ec,截留蒸发Ei,土壤蒸发Es）在1980—2020年的时空演变格局。本文主要得到以下结论：① GLEAM-ET产品在中国九大流域具有较好的适用性,其性能与气候类型有关,干旱区效果优于湿润区。此外,GLEAM与PML_V2模型在九大流域相关性较好（R>0.7）,分布格局与变化趋势整体保持一致。② 全国尺度上,ET均值为416.88 mm,增长速率为1.21 mm/a。Ec与ET均呈自东南向西北递减的分布格局,而Es与其相反。Ec、ET在九大流域均呈显著增加趋势（p<0.001）。Ei、Es在季风区流域分别呈显著增加和显著减小趋势;在内陆区流域呈不显著减小（p>0.05）和显著增加趋势。③在植被恢复背景下,ET组分比例发生了变化。Ec占比变化存在南北差异,南方流域Ec占比均减小,北方流域均增加。Ei占比在各流域均增加,Es占比均减小。黄河流域ET组分对植被恢复的响应最为明显,Ec占比增加了5.21%,Es占比减小了5.56%。