地球空间信息技术在新一轮国土资源大调查中的应用探讨

从分析全球变化和社会可持续发展研究的要求出发,提出地球空间信息技术的形成背景和应用基础。针对新一轮国土资源大调查的性质和任务,探讨了地球空间信息技术在新一轮国土资源大调查中的应用。     

黄山旅游气候指南

通过对黄山地区气候特征的概括,对各具特色的气象景观及其出现季节,时段的分析和计算,为有关部门合理安排旅游计划。为广大游客根据自身具体情况选择理想的旅游季节提供了指导性的参考意见。     

关于提高铜陵地区地质找矿的几点认识

铜陵地区虽然矿产资源丰富,成矿条件良好,但目前找矿的难度越来越大。笔者认为,要提高铜陵地区地质找矿的效果,就要根据本区的成矿规律,开展综合地质找矿,要进一步研究各矿田（床）的地质特征,继续提高铜陵地区的地质研究程度,充分运用现代成矿学新理论指导找矿,并大胆的用探矿工程加以验证。     

青岛滨海地质旅游

青岛滨海旅游具有丰富的地质资源,合理地开发会使其具有专业特色,娱乐性和趣味性。滨海地质旅游将促进旅游业的发展,在向现代化国际城市中发挥作用。     

要重视海岸地区观赏植物资源的开发

列举了海岸地区常见的观赏植物群落,阐述了海岸地区观赏植物资源,对滨海旅游业如何利用海岸地区观赏植物资源提出了建议。     

中国海盘海牛科(腹足纲, 裸鳃目)一新记录属和一新记录种

2021年3月在大连进行潮间带生物调查时采集到2个裸鳃类标本,经鉴定发现为欧氏针盘海牛Diaulula odonoghuei (Steinberg, 1963),为中国新记录属和新记录种。在研究中对其进行了活体拍照,利用光学显微镜和扫描电子显微镜对其外部形态和内部解剖特征进行了观察。此外,测定了这两个标本的COI、16S rRNA和H3基因序列,将测得的基因片段与GenBank数据库中的针盘海牛属Diaulula的同源序列进行对比分析,构建了针盘海牛属的系统发育树。欧氏针盘海牛在我国沿海的发现,进一步丰富了中国海软体动物的物种多样性研究。     

海洋生态产品价值实现的参与主体演化博弈分析

海洋生态产品价值实现对推进海洋生态文明建设与海洋经济高质量发展具有重要意义。目前,海洋生态产品价值实现存在市场化程度不高、公众参与度低、实现不充分等问题。本文通过构建海洋生态产品价值实现参与主体（企业、政府和社会公众）的演化博弈模型,探究各方主体的策略稳定性规律,探讨三方博弈系统的均衡点及其稳定性,并运用Matlab仿真分析不同参数变化对系统演化的影响,最后依据博弈分析结果为探索“政府＋市场”的海洋生态产品价值实现路径提供对策建议。结果表明,政府是海洋生态产品价值实现的引导者与推动者,管控成本和社会收益是影响其策略选择的主要因素,加强政府的奖惩力度、增加企业提供海洋生态产品的潜在收益、降低供给成本对企业参与海洋生态产品价值实现具有正向作用,社会公众购买海洋生态产品所获效用的提升与监督成本的减少有利于促进社会公众参与海洋生态产品价值实现。     

中华蛸寄生丛集球虫(顶复亚门:丛集球虫科)新种的形态学与分子生物学研究

丛集球虫(顶复亚门:类锥体纲:丛集球虫科)是头足类消化道中一类常见寄生虫,在福建连江海域以及浙江南麂岛周边海域采捕到的中华蛸(Octopussinensis)盲囊及肠组织内发现一丛集球虫新种,命名为多刺丛集球虫Aggregata octaculeata sp. nov.。光学显微镜和扫描电镜下观察发现,中华蛸体内的多刺丛集球虫存在配子生殖阶段和孢子生殖阶段,其中,孢子生殖阶段成熟卵囊呈近球形或椭球形,长径653.6—806.5μm,短径588.1—787.1μm。孢子囊为卵球形或椭球形,长径22.4—26.1μm,短径20.5—24.6μm,孢子囊壁为双层,外部光滑,内层多刺。孢子囊内子孢子呈卷曲状,数目范围8—13个,子孢子长度为22.2—28.6μm,宽度为3.0—5.0μm。基于18SrRNA基因构建的系统发育树进一步证实该物种隶属于丛集球虫属,并高度支持了属内[(中华丛集球虫A. sinensis+A. octopiana)+A. eberthi]+多刺丛集球虫A. octaculeata的系统发生关系。     

基于LBS和深度学习的旅游景区客流量的高时频预测

为实现精准的旅游景区客流量的高时频预测,本研究构建了一套基于LBS和深度学习模型的预测方法。此方法可通过对LBS数据的转换实现预测的空间范围与时频控制,并通过方法的核心模型——基于双向循环神经网络和GRU算法构建的深度双向GRU(DBi-GRU)模型完成预测。为检验方法的有效性,研究以深圳大梅沙海滨公园为例对方法进行实验测试。实验使用拟合曲线、误差指标及DM检验3种方法评估DBi-GRU模型的预测效果。此外,实验还设置了其他五种深度学习模型作为DBi-GRU的对照模型,测试基于不同深度学习算法的模型之间的预测水平差异。实验结果表明:(1)本研究提出的DBi-GRU模型在景区客流量高时频预测中具有理想的预测效果,在高峰时段的客流量预测方面也具有较高准确性,预测效果明显优于其他深度学习模型;(2)基于双向循环网络的模型的效果普遍优于基于常规循环网络的模型。尤其是基于双向LSTM算法的模型,虽然预测的准确度略逊色于DBi-GRU模型,但在模型性能上与其的差异并不显著;(3)在相同网络参数下,GRU算法较前人采用的LSTM和RNN算法有着更高的预测准确性。本研究为客流量预测领域的研究提供了一种...     

Consistency of precipitation products over the Arabian Peninsula and interactions with soil moisture and water storage

The regional-scale consistency between four precipitation products from the GPCC, TRMM, WM, and CMORPH datasets over the Arabian Peninsula was assessed. Their macroscale relationships were inter-compared with soil moisture and total water storage (TWS) estimates from AMSR-E and GRACE. The consistency analysis was studied with multivariate statistical hypothesis testing and Pearson correlation metrics for the period from January 2000 to December 2010. The products and GRACE estimates were assessed over a representative sub-domain (United Arab Emirates) with available in situ well observations. Next, geographically temporally weighted regression (GTWR) was employed to examine the interdependencies among the peninsula’s hydrological components. The results showed GPCC-TRMM recording the highest correlation (0.85) with insignificant mean differences over more than 90% of the peninsula. The highest GTWR predictive performance of TWS (R² = 0.84) was achieved with TRMM forcing, which indicates its potential to monitor changes in TWS over the arid peninsular region.