培育密度和投饵量对长牡蛎壳黑选育品系幼虫生长存活及附着变态的影响

为探究长牡蛎(Crassostrea gigas)壳黑选育品系规模化繁育适宜的培育密度和投饵量,本研究以长牡蛎野生群体幼虫为对照组,分析了不同培育密度(3、7和15个/mL)和不同初始投饵量(0.4、0.8和1.6×10~3cells·ind^-1·d^-1)对长牡蛎壳黑选育品系幼虫生长、存活及附着的影响。研究显示,培育密度和投饵量对长牡蛎幼虫的生长速率、存活率和附着率有显著交互作用(P<0.05)。在培育密度3和7个/mL实验组,长牡蛎幼虫生长速率随投饵量增加而显著增大(P<0.05),并在培育密度7个/mL、投饵量1.6×10~3cells·ind^-1·d^-1实验组达到最大值。而在培育密度15个/mL实验组,投饵量增加对长牡蛎幼虫的生长速率无显著影响(P> 0.05)。且在培育密度15个/mL、投饵量1.6×10~3cells·ind^-1·d^-1实验组长牡蛎壳黑品系幼虫存活率和附着率最低。但在培育密度15个/mL实验组长牡蛎壳黑选育品系幼虫的壳高始终高于野生群体幼虫。且除投饵量0.4×10~3cells·ind^-1·d^-1实验组外,长牡蛎壳黑选育品系幼虫生长速率、存活率和附着率均高于野生群体幼虫。研究结果表明,长牡蛎壳黑选育品系幼虫最适培育条件为培育密度7个/mL、投饵量1.6×10~3cells·ind^-1·d^-1,增加投饵量可促进长牡蛎幼虫生长,但过高的培育密度会与投饵量产生拮抗作用,抑制幼虫生长,不利于幼虫存活和附着。与长牡蛎野生群体相比,壳黑选育品系幼虫能适应更高的培育密度环境,在饵料充足的条件下,其幼虫的生长、存活及附着性状均优于野生群体。     

灵武市体育中心沉降监测分析

根据相关规范,对灵武市体育中心建设过程进行沉降监测,通过监测结果得到沉降量和沉降速率随时间的变化趋势并进行预测分析,得到该建筑物的沉降变形规律,用于了解工程安全情况。     

基于Sentinel-1和D-InSAR的地表沉降地理国情监测技术研究

为推进合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR,Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar)技术在地表沉降地理国情监测中的应用,本文利用D-InSAR技术,以某矿区为研究对象,基于5景哨兵-1卫星(Sentinel-1)雷达影像,采用SARscape与Arc GIS软件相结合处理的方式得到了精准的成果数据,并结合实地水准观测结果对D-InSAR地表沉降监测的精度进行了对比分析。结果表明:利用D-InSAR技术进行地表沉降地理国情监测,具有较高的测量精度,且该技术具有大尺度连续覆盖能力、受天气干扰小、低成本等特点,在地理国情监测等相关领域有非常好的应用前景。     

灰关联GM(1,N)模型在建筑物沉降分析中的应用

针对建筑物沉降变形中各监测点相互关联、相互影响的情形,可将灰色系统理论中的GM(1,N)模型引入到建筑物沉降分析中。本文利用灰度关联方法确定相关因子的关联度,建立GM(1,N)模型,并与回归分析、GM(1,1)模型比较。通过工程实例,得出灰关联GM(1,N)模型预测精度明显高于另外两种模型,验证了该模型在进行建筑物沉降分析预测中应用的可行性。     

一种基于GA-BP-MC神经网络的高铁桥墩沉降预测模型

提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型（GA-BP-MC）,利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值,初步建立GA-BP神经网络预测模型,结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值,形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型。结合高铁桥墩沉降数据,分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比,结果表明,该预测模型精度最高。     

中国南方传统聚落景观区划及其利用价值

聚落文化景观是文化景观研究的最有效的切入点。由于中国南方地区较为多样化的地理环境和文化背景,传统聚落景观的多样化特点比北方地区表现得更为鲜明。不同地方环境与文化背景下的南方传统聚落景观,表现出较为明显的地域分异和景观意象差异,从而划分出识别性较强的8个聚落景观区和40个景观亚区。8个聚落景观区为:Ⅰ.江浙水乡聚落景观区;Ⅱ.皖赣徽商聚落景观区;Ⅲ.闽粤赣边客家聚落景观区;Ⅳ.浙南闽台沿海丘陵聚落景观区;Ⅴ.岭南广府聚落景观区;Ⅵ.湘鄂赣平原山地聚落景观区;Ⅶ.云贵高原及桂西北多民族聚落景观区;Ⅷ.四川盆地及周边巴蜀聚落景观区。南方传统聚落景观区的保护与利用价值主要表现在其独特的遗产价值、科学价值、美学价值及旅游价值。     

基于D-InSAR技术的金沙江地区滑坡形变监测与分析

滑坡是发生在我国山区的主要地质灾害类型,金沙江地区由于地势较高、地形复杂、多云多雨的特点,给传统的滑坡监测增加了难度。合成孔径雷达差分干涉测量技术(Differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)已在滑坡地面沉降监测中得到了广泛应用。本文选取金沙江上游沿岸作为研究区域,基于2018年8月11日与9月28日的Sentinel-1A影像及SRTM1数据,利用GAMMA软件及D-InSAR技术监测到金沙江地区的地表形变,成功识别出金沙江右岸的一处滑坡灾害。研究结果显示,在此滑坡的坡顶部分出现了约2.5 cm的沉降,而在坡底部分由于崩塌物的累积,地面出现了约3 cm的抬升。从实验结果可以得出,InSAR技术是一种有效的滑坡变形监测手段,利用Sentinel-1A卫星的SAR数据对滑坡区域进行形变监测,可以得到较好的干涉结果。     

底栖硅藻生物膜附着基对扇贝幼虫附着和变态的影响

为了建立生态、高效的扇贝幼虫附着和变态诱导技术,采用底栖硅藻生物膜附着基对栉孔扇贝和海湾扇贝开展了附着和变态诱导的现场实验。实验围绕底栖硅藻在扇贝幼虫培育池内的数量变动、存活状态、在栉孔扇贝食谱组成中的贡献以及其对两种扇贝附着和变态的诱导效果开展。结果表明,底栖硅藻附着基能极显著提高海湾扇贝和栉孔扇贝幼虫的附苗量和变态率(P<0.01)。在海湾扇贝实验中,底栖硅藻处理组比对照组附苗量提高220.19%(P<0.01),变态率和壳长两组差异不显著(P>0.05)。在栉孔扇贝实验中,底栖硅藻处理组比对照组附苗量提高43.02%(P<0.01),变态率提高87.31%(P<0.01),底栖硅藻处理组壳长和对照组差异不显著(P>0.05)。对照组附着基比对照组早3d检查到变态的稚贝。底栖硅藻附着基在进入幼虫培育池的黑暗环境后光合作用受限,对于扇贝幼虫的日常管理导致底栖硅藻脱落,数量有一定的下降,但丰度最终能保持为56.0-183.9个/mm2。使用基于混合模型对栉孔扇贝稚贝食物来源进行分析结果显示金藻Isochrysis galbana对稚贝的食物贡献较高,底栖硅藻的贡献较低,其0.95水平的置信区间的贡献率为0%-44%,表明底栖硅藻也是扇贝物来源之一。本研究为底栖硅藻生物膜在贝类幼虫附着变态过程中作用的研究奠定了良好的基础,并为生态、高效的商业化苗种培育提供理论和技术支撑。     

中国城市流动人口居留意愿影响因素的空间分异特征

流动人口居留意愿的影响因素往往存在显著的空间分异特征,然而既有研究对此关注较少。基于2015年中国流动人口动态监测数据,运用半参数地理加权回归（SGWR）模型,结合k均值聚类法,对中国城市流动人口居留意愿影响因素的空间分异特征展开研究。结论如下：① 流动人口居留意愿主要受流动人口群体自身特征的影响,受流入地的影响相对较弱;② 社会经济因素与流动人口居留意愿的关系紧密,人口、家庭及流动特征因素同样产生影响,收入、婚姻、跨省流动等因素对流动人口居留意愿产生抑制作用,而住房支出、参保率、子女个数等因素则产生促进作用;③ 各影响因素总体上呈现带状的空间分异模式,可概括为“E-W”“N-S”“NE-SW”“SE-NW”4种。民族、家庭等因素的正向影响自北向南递减,参保率、未婚率、二产就业等因素的影响自西北向东南递减,子女个数及人均GDP的影响自东北向西南递减。东部经济较发达地区高收入流动人口的居留意愿相对更弱,华南地区住房支出较高的流动人口居留意愿相对更强。④ 全国可划分为四大影响区,其中,华北地区、华中地区、华东地区受多因素共同影响;西北地区及部分西南地区主要受人口及社会因素的影响;东北三省及内蒙古东部地区主要受经济及家庭因素的影响;华南地区及部分中、东、西南部地区,除住房支出外,受大部分因素的影响相对最小。最后,本文对中国流动人口的服务与管理提出相应建议。     

基于MATLAB的铁路路基沉降预测优化方法

高速铁路路基的工后沉降严重影响着行车安全。在已有的预测模型中,所采用的初始数据往往不能满足等时间周期采集,而且还会伴随着一系列不可避免的观测误差,模型本身的误差累计,不能进行长期预测。文中利用最小二乘原理对初始值进行拟合改进,采用Lagrange插值方法将非等间隔序列转为等间隔序列,并基于新陈更替GM(1,1)模型利用MATLAB建立沉降预测模型;在此基础上,提出对模型残差进行GM改正以提高模型精度的方法。研究表明,通过对初始值序列改正后的模型具有较好的适应性,优化改进后的模型预测误差小,预测精度优于新陈更替GM(1,1)模型。