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101.
论海洋资源开发中的科技作用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文通过对海洋资源特点的分析,论述了科学技术对我国海域资源开发及在争议海域资源权益争夺中的作用,探讨了科技发展中所面临的问题,并提出相应的对策和建议。 相似文献
102.
INTRODUCTIONDimethylsulfide(DMS)anditsprecursordimethylsulfoniopropionate(DMSP)areofbiogenicorigin .DMSandDMSPconcentrationsshownoclearcorrelationwithplanktonbiomassorproductivityinsomesearegions.ThismaybeduetothefactthatfactorslikephytoplanktonspeciationandphysiologicalstatearemoreimportantthanalgalbiomassorproductivityincontrollingDMSlevelsinseawater (Barnardetal.,1 984 ) .TurnerandMalin (1 988)andAndreae (1 990 )suggestedthattheunderlyingreasonfortherelativelyhighabundancesofDM… 相似文献
103.
研究县域主导功能类型并分析空间结构模式对区域全面、协调、可持续发展的引导和规划调控具有重要意义。本文以广东省为例,利用K-means聚类分析对其124个县域单位主导功能区类型进行划分;基于腾讯位置大数据,利用位序—规模法则构建空间结构指数,并结合遥感数据对不同主导功能县域的空间结构模式进行识别和分析。研究表明：① 利用统计、遥感、社交媒体以及夜间灯光等多源数据和K-means聚类方法进行县域主导功能区分类,分类结果能客观反映区域特征,广东省县域主导功能可分为生态主导型、农业主导型、工业主导型、中心服务型和均衡发展型5类;② 基于腾讯位置大数据的位序—规模法则方法能够突破城市尺度,结合遥感数据定量分析,可用于中观县域尺度的空间结构模式识别研究;③ 农业主导型和生态主导型县域空间结构指数均值都大于1,呈单中心空间结构特征趋势;工业主导型县域空间结构指数均值小于1,呈多中心空间结构特征趋势;均衡发展型县域空间结构指数均值接近1,不同地区均衡发展型县域所呈现的空间结构特征存在差异;④ 不同主导功能县域之间的空间结构模式差异明显,生态主导型县域多呈单中心极核式,农业主导型县域多呈单中心极核+散点式,均衡发展型县域多种模式并存特征明显,而工业主导型县域呈多中心网络分布模式。 相似文献
104.
以广州市中心城区为研究区,综合考量空间邻近性、步行便捷性、环境舒适性,选取步行指数、土地覆被指数及坡度构建步行适宜性评价模型,运用空间自相关、统计分析等方法定量分析步行适宜性的空间异质性.结果表明:广州市中心城区的步行适宜性指数介于9.36～88.56之间,区域差异明显,整体呈多中心圈层递减的格局;步行适宜性具有显著的空间自相关,在街道尺度下,步行适宜性高、低值街道在空间上趋于集聚,热点与冷点区域分别为新、旧城市中轴线所在区域;人口密度与步行适宜性的空间相关性显著,但在旧城区中仍存在两个高-低聚类街道,应重点对此类区域的步行适宜性进行精细化提升. 相似文献
105.
基于GIS的土地适宜性评价模型研究 总被引：30，自引：0，他引：30
介绍基于GIS的常规土地适宜性评价模型,并指出它的两个主要缺点：一是同一级别内的不是类别没有显示出评分区别;二是不同级的分界处评分差别过分拉大,可用模糊模型、灰色模型来加以改进. 相似文献
106.
海表盐度（Sea Surface Salinity,SSS）是研究海洋对全球气候影响的重要参量,欧洲航天局（European Space Agency,ESA）设计研发的SMOS（Soil Moisture and Ocean Salinity）是专用于探测海水盐度的卫星之一。受射频干扰（Radio Frequency Interference, RFI）等因素的影响,SMOS卫星盐度产品的精度难以达到预期效果。为了提高SMOS卫星海表盐度产品精度,本文提出一种基于深度神经网络的海表盐度反演算法。以太平洋中部海域（150°E～180°,5°～30°N）为研究区域,利用Argo浮标实测盐度数据为参考真值,将SMOS卫星L1C、L2级产品与Argo盐度数据进行时空匹配。并根据海洋遥感和辐射传输理论,选取亮温（Brightness Temperature,TB）、海表温度（Sea Surface Temperature,SST）、降雨率（Rain Rate,RR）、波高（Significant Wave Height,SWH）、纬向风速（Zonal Wind Speed,ZWS）、经向风速（Meridional Wind Speed,MWS）和蒸发量（Evaporation,Eva）七个影响盐度的重要参数,利用K折交叉验证法,构建了深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）模型,对SMOS卫星L2级数据进行反演。实验结果表明,利用本文算法计算得到的海表盐度数据平均绝对误差为0.159,均方根误差为0.195,均明显优于SMOS盐度产品精度,本文提出的算法能够提供更精准的海表盐度产品。 相似文献
107.
108.
湿地公园的发展不仅能够推动苏州湿地保护事业的更好发展,而且对于全市生态文明的建设具有重要意义。通过对台湾台江公园的建设与管理现状的考察,总结了一些有益的经验,并就苏州湿地公园的发展理念、管理体系、经营模式、生态旅游、社区参与等6个方面提出了对策及建议。 相似文献
109.
为进一步保护好湿地资源,加强湿地保护工作,苏州市制定了首部湿地保护条例。论述了制定《苏州市湿地保护条例》所取得的成果以及在实施中存在的问题,并对今后的湿地保护管理提出了建议和对策。 相似文献
110.
海水养殖已成为近海水体环境的重要污染源, 叶绿素a作为水体浮游植物生物量的一个重要参数, 是水质评价的重要指标。本文以广东省柘林湾为研究区域, 采用2018年9月4日的哨兵2号(Sentinel-2)影像与海水养殖区水体中实测的叶绿素a浓度数据构建了叶绿素a浓度的单波段模型、比值模型、三波段模型与归一化叶绿素a指数模型(Normalized Difference Chlorophyll Index, NDCI)等估算模型; 通过对比评价, 以反演精度高的模型估算了2018年多个月份的叶绿素a浓度, 并分析其分布特征。结果显示: 1) NDCI模型的反演精度明显高于其他模型, 其可决系数R2为0.8, 均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为9.7, 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)为0.99; 利用实测数据对NDCI模型的时间适用性进行检验, 表明NDCI模型能有效地估算出叶绿素a浓度的空间分布特征。2) 叶绿素a浓度呈现出从近岸向湾外逐步降低的趋势, 养殖区中叶绿素a浓度的总体趋势为池塘养殖区>滩涂插养区>网箱养殖区>浮筏养殖区; 受到水体交换、降雨及养殖活动的影响, 池塘养殖区中的叶绿素a浓度在投放幼苗期的2月最低, 其变化趋势为2月<4月<6月<12月。本文的研究结果可为相关部门对柘林湾养殖水体的环境监测提供参考。 相似文献