新疆南疆地区A级旅游景区空间格局演化研究

选取新疆南疆5地州作为研究区,通过地统计方法,借助ArcGIS软件对南疆A级景区的时空格局及演化规律进行系统研究.研究结果表明： 1) 时间上,南疆5地州的A级旅游景区发展主要分为3个阶段,即缓慢增长阶段(2001年～2007年)、快速增长阶段(2007年～2013年)、缓慢增长阶段(2013年～2017年).2) 从空间分布类型上,除了2001年之外其他3个时间点都趋于凝聚型,2001年呈现出均匀型,总体呈现出从均匀分布向集中分布的特征.3) 从演化规律上,呈现由北向西转移态势,具体表现为“西北多东南少”;南疆以北主要为自然旅游景区、南疆以西主要为人文旅游景区.     

武汉市主城区餐饮业空间特征及与动态人口的耦合分析

城市餐饮业空间格局研究对城市规划及城市可持续发展具有重要意义.针对现有研究中方法单调,衍生研究以对影响因素定性分析为主的不足,采用POI数据,运用基于核密度的热点指数方法对武汉市主城区的餐饮热点进行识别,并结合工作日和休息日的百度地图热力图数据构建人口活动强度模型,对动态人口与餐饮业空间分布进行耦合分析.分析发现,武汉市主城区餐饮业可显著识别出1个一级中心、3个二级中心和9个三级中心;餐饮业分布与动态人口的空间匹配程度总体较好,工作日时匹配程度高的区域占比稍高于休息日.匹配程度为较差和差的区域依具体类型不同而散布在大型商圈外围、传统中小型商圈、旅游点、复兴街区和新兴街区.     

山核桃透翅蛾幼虫空间分布型及抽样技术

【目的】确定山核桃透翅蛾(Sphecodoptera sheni)幼虫在薄壳山核桃(Carya illinoinensis)树上的空间分布型及抽样技术。【方法】采用频次分布法、6种聚集度指标(C、I、K、C_A、M^*/M、I_δ)、Taylor幂法则和Iwao回归方程对山核桃透翅蛾幼虫在薄壳山核桃大树上的空间分布型和抽样技术进行研究,计算Blackith聚集均数λ,分析山核桃透翅蛾幼虫种群的聚集原因。【结果】山核桃透翅蛾幼虫在薄壳山核桃上呈聚集分布,分布的基本成分为个体群,聚集度随种群密度升高而增大。山核桃透翅蛾幼虫种群聚集是由环境条件和自身特性共同引起的。【结论】建立山核桃透翅蛾幼虫种群的理论抽样表和序贯抽样公式,可为该虫害的抽样调查和防治提供理论依据。     

不同经营模式下杨树人工林土壤溶解性有机碳的吸附行为

【目的】溶解性有机碳(dissolved organic carbon,DOC)与土壤有机质的其他组分之间可以相互转化,虽然所占比例较小,却是陆地生态系统中最为活跃的有机碳库,影响到整个土壤有机碳组分之间的动态平衡。采用序批式平衡试验,以杨树凋落物为DOC的来源材料,对不同经营模式(农林复合、杨树桤木混交、杨树纯林)下杨树人工林土壤对DOC中的吸附作用进行研究,以期为不同经营模式下杨树人工林土壤碳库的有效管理提供参考。【方法】供试土壤采自江苏省泗洪县陈圩林场的3种不同经营模式[农林复合(农林)、杨树桤木混交(混交)、杨树纯林(纯林)]样地,每个样地选取5个采样点,用土钻分别采集0～10、≥10～20、≥20～30 cm土层的土壤,对应土层采集的土壤混匀风干后,过2 mm筛用于吸附试验。同时采集该林场的杨树叶凋落物制备DOC母液。采用序批式平衡试验,借助原始物质吸附等温线方程(“IM”方程,可以反映土壤对可溶性有机碳的吸附特性)对不同经营模式下杨树人工林枯落物中溶解性有机碳(DOC)在土壤中的吸附行为及其影响因素进行研究。序批式平衡试验:称取5.00 g土壤于50 mL离心管中,按照1:4的固液质量比加入DOC溶液(质量浓度分别为0、50、100、200、400 mg/L)20 mL,加入NaN₃溶液(熏蒸过的土壤不添加),并用KCl溶液调节离子强度,然后于恒温(设置25 ℃和15 ℃)条件下,在200 r/min转速的水平振荡机上振荡2 h后,用12 000 r/min的高速离心机低温(4 ℃)离心20 min,0.45 μm滤膜抽滤,TOC仪测定滤液DOC含量。【结果】DOC吸附试验表明,IM方程拟合度良好,R²均在0.810 9～0.999 3之间。各模式下不同土层土壤对DOC的吸附趋势相同,即无外源DOC加入时,土壤存在DOC净释放,但随着外源DOC浓度增加,土壤对DOC的吸附量增加,且两者之间存在极显著线性关系。3种林地土壤吸附DOC的量存在显著性差异(P<0.05,F_2,6=73.789),且受外源DOC加入量的影响。DOC加入量≤200 mg/L时,各林地土壤吸附的DOC量从大到小表现为:纯林>农林>混交; 而DOC加入量为200～400 mg/L时则表现为:农林>纯林>混交。在农林模式中,0～10 cm土层土壤吸附DOC的能力与≥10～20 cm、≥20～30 cm土层土壤存在显著差异(P<0.05,F_2,6=2.713),而在混交林和纯林模式中,3个土层土壤吸附DOC的能力差异不显著(P>0.05,F_混,2,6=1.198,F_纯,2,6=1.483)。此外,在试验所设条件下,土壤对DOC的吸附受熏蒸作用的影响,而温度对土壤吸附DOC的能力没有明显影响。15 ℃和25 ℃两种温度下,3种模式林地土壤对DOC的吸附能力无明显差异,而熏蒸后土壤吸附DOC的能力比未熏蒸土壤的大,m和K_d值比未熏蒸土高出0.128 9～0.199 0和1.64～1.87(m为IM方程的回归系数,K_d为DOC在土壤中的分配系数,两者均可衡量DOC对土壤的亲和力)。【结论】土壤吸附DOC的量与试验中加入DOC的量呈极显著线性关系,原始物质吸附等温线的参数可以反映出土壤吸附DOC能力的强弱。3种林地土壤吸附DOC的量存在显著差异,熏蒸后土壤吸附DOC的能力比未熏蒸土壤的大。在试验所设温度范围内,温度对土壤吸附DOC的能力未发现有明显影响,还需进一步研究。     

基于运动模式识别的高程估计算法研究

在室内行人定位系统中,行人的高程定位精度关系到整个定位系统的可靠性。本文提出一种基于腰间传感器的室内行人高程估计算法。首先利用支持向量机识别行人上楼下楼动作,针对行人的运动状态采用自适应的高程估计算法。针对气压计测量值易受环境影响的问题,采用了基于EKF融合气压和加速度的高度估计算法,提高了高度估计算法的稳定性。经实验验证,当室内人员进行平地走、上楼等一连串动作后,基于差分气压测高法计算的高度误差为9.92%,基于加速度估计的行人高度误差为9.52%,EKF融合后定位误差下降到2.32%,提高了高程估计的精度。     

时空轨迹中隐含的周期性行为模式

将人类时空轨迹中隐含的信息进行可视化并转换为语义语言是公安工作的迫切需要。使用聚类算法将空间轨迹数据离散化,设计等间距抽样算法规整时间序列数据,从而将连续域上的时空轨迹数据表示为离散的二值序列,为使用离散傅里叶变换和循环自相关方法查找时空轨迹中隐含的周期性行为模式做好数据准备;并通过调整采样时间跨度以增强稀疏二值序列的周期性特征。实验表明可以有效提取时空轨迹中的周期性行为模式,而具有季节性和随机变化的行为模式也具有重要参考价值。案件的发生是由人的行为导致的,所以对人类时空轨迹的研究成果也可以应用于案件分析。     

杭州湾交通沿线雷达非气象回波的特征和滤除

近年来,随着杭州湾大桥、嘉兴沿岸的高速公路和上海洋山港大桥等交通干线的建成和通车,宁波、舟山和上海雷达探测到一种非气象回波,该杂波出现在大桥和高速公路的位置附近。分析发现该杂波与地物杂波类似又有所不同。类似之处在于地理位置相对固定,回波强度在最低层表现明显,随雷达仰角的抬升迅速减弱。不同之处为回波强度在时间和空间上有一定程度的变化,径向速度和谱宽也与通常的地物杂波特征有所不同。此外,杂波范围与低层风向、大气稳定度等气象条件关系较大,反映出气象条件对低层大气折射率的影响。统计2014年1~12月宁波雷达显示,该类杂波白天比夜间强,表明杂波与机动车流量存在一定的对应关系。针对此类杂波的特点,设计了考虑回波水平、垂直平滑度,基于动态阈值区分非气象回波的滤除方法。试验评估显示,该方法对于晴空、对流、层云和暖雨4类天气背景下的此类非气象回波都能进行较好的识别并正确地滤除。     

基于MBC和POEM特征的人脸识别方法

针对人脸识别中单一特征难以取得理想效果的问题,提出了基于MBC和POEM特征融合的人脸识别方法.首先,在归一化的人脸图像上提取MBC编码图和POEM编码图,在每个编码图块上生成特征向量,应用线性判别分析对特征向量进行低维映射,并对其进行赋权相加得到最终相似度.所提算法在FERET的Dup1,Dup2,Fb和Fc 4个测试库上取得了较高的识别率,分别为93.77%,90.60%,99.58%和99.49%;在误识率为0.1%的条件下,在4个测试库上的认证率分别为95.70%,92.31%,99.75%和100%,进一步验证了该方法的有效性.     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

基于Copula函数和M-K检验的时空数据异常识别方法

针对时空数据异常识别精度不足的问题,从时间维度和空间维度融合思想出发,构建了一个时空数据异常识别框架.基于该框架,在分布未知情况下,采用阿基米德Copula函数推导了不同空间位置属性数据之间的差异概率.与此同时,建立了以高值点数为核心的空间数据转化方法,形成了空间秩序列,确定了用于假设检验的期望和方差.最后,以窗口大小、范围半径为模型参数,通过M-K检验给出了异常数据的识别方法.实验表明,该方法能够进一步提高时空数据异常检测精度,具有更强的识别能力.