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1.
时少华  李享 《热带地理》2020,40(4):625-635
以云南省红河州元阳县哈尼梯田核心区域2个典型的旅游村寨(大鱼塘村和普高老寨)为例,对两村寨利益相关者从网络凝聚性、网络互惠性、网络核心边缘、网络传递性、网络经纪人等5个方面展开关系数据分析,结果显示:1)大鱼塘村压力集团内部、压力集团与社区、企业与政府之间的利益关联性和联系的紧密性不足;2)两村当地政府和压力集团与社区之间的互惠性低于整体平均互惠性;3)两村利益网络中边缘结构较核心结构更加明显,这导致了利益关系的不平衡;4)两村当地政府利益集团传递性相对较低,当地社区传递性最高;5)两村中利益集团间缺少部分协调人、守门人、代理人、联络人等角色。最后提出相应建议:1)提升哈尼梯田利益关系由弱利益关系转变为强利益关系,改变利益集团间核心边缘利益关系格局;2)进一步加强各利益集团内部及之间的关联性;3)加强以企业和政府机构为顶点的组间利益传递,让利益流动逐步打破哈尼梯田利益集团之间的核心边缘关系结构;4)重点加强社区在利益关系网络中的参与机会与权力,对社区进行增权;5)利益集团内部要重点培育协调人和顾问角色,利益集团之间要重点培育企业与政府、社区、压力集团之间的守门人、代理人和联络人角色,以及社区与政府和企业之间的守门人、代理人角色。  相似文献   
2.
Yang  Wei  Zhang  Liping  Zhang  Yanjun  Li  Zongli  Xiao  Yi  Xia  Jun 《地理学报(英文版)》2019,29(3):389-405
Journal of Geographical Sciences - The Interconnected River System Network (IRSN) plays a crucial role in water resource allocation, water ecological restoration and water quality improvement. It...  相似文献   
3.
An in-depth analysis of the urban road network structure plays an essential role in understanding the distribution of urban functional area. To concentrate topologically densely connected road segments, communities of urban roads provide a new perspective to study the structure of the network. In this study, based on OpenStreetMap (OSM) roads and points-of-interest (POI) data, we employ the Infomap community detection algorithm to identify the hierarchical community in city roads and explore the shaping role roads play in urban space and their relation with the distribution of urban functional areas. The results demonstrate that the distribution of communities at different levels in Guangzhou, China reflects the urban spatial relation between the suburbs and urban centers and within urban centers. Moreover, the study explored the functional area characteristics at the community scale and identified the distribution of various functional areas. Owing to the structure information contained in the identification process, the detected community can be used as a basic unit in other urban studies. In general, with the community-based network, this study proposes a novel method of combining city roads with urban space and functional zones, providing necessary data support and academic guidance for government and urban planners.  相似文献   
4.
为解决深海有中继海底光缆项目技术难题,中国海底电缆建设有限公司开发了海底光缆敷设施工控制软件,填补我国相关领域的空白。文章介绍海底光缆敷设施工余量控制的原理和控制软件的操作流程:海底光缆余量包括区域余量、底部余量和释放余量,余量控制是海底光缆敷设施工中最关键的核心技术环节,应用控制软件可极大地降低计算量和提高计算精确度,并可通过在施工中不断调整计划,从而极大地提高施工质量,具有传统人工计算不可比拟的优势。  相似文献   
5.
李明  张韧  洪梅 《海洋通报》2018,(2):121-128
全球气候变化背景下,海洋灾害的群发性、难以预见性和灾害链效应日显突出,造成的损失逐年上升,开展海洋灾害的风险评估工作至关重要。针对海洋灾害评估中的不确定问题,本文首先基于风险理论剖析了海洋灾害风险的不确定性特征,构建了灾害评估指标体系;然后基于贝叶斯网络模型,提出针对不确定性灾害评估的风险贝叶斯网络,进而基于主客观定权,构建了加权贝叶斯网络评估模型;最后对我国沿海地区海洋灾害开展评估研究。实验表明,该评估模型有效实现海洋灾害的风险评估,具有实际可操作性。  相似文献   
6.
地震油气储层的小样本卷积神经网络学习与预测   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径.  相似文献   
7.
文章基于2013—2019年度海洋科学技术奖,运用计量统计、社会网络分析等研究方法,探究海洋科学技术奖获奖成果计量特征、学科分布、获奖机构及其科研合作关系等,直观揭示海洋科学技术奖所构成的科研合作范式、科研合作网络结构等,以期为海洋科研管理、科技创新和学科建设等提供科学参考。研究表明:整体上,海洋科学技术奖获奖成果呈逐年递增趋势,一等奖与二等奖的获奖等级比值呈下降趋势;学科划分上,获奖成果主要隶属于“海洋科学”学科,又以海洋生物学、海洋装备与设备、海洋化学和物理海洋学为主体;获奖机构方面,海洋科学技术奖已奖励包括中国海洋大学和中国科学院海洋研究所等涉海类高校和科研院所在内的各类海洋科技创新主体285家,分布在山东、浙江、广东、上海、北京、江苏等19个省(市、自治区);科研合作方面,海洋科学技术奖获奖核心机构所构建的科研合作关系紧密,以自然资源部第二海洋研究所的中心度最高,中国海洋大学的中间中心度最高,其控制该科研合作网络中其他机构之间沟通交流的力度最大。  相似文献   
8.
刘艳鹏  朱立新  周永章 《岩石学报》2018,34(11):3217-3224
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。  相似文献   
9.
利用浙江省义乌市2015—2019年逐小时气象观测数据(相对湿度、风速、地气温差、能见度)和空气质量指数(Air Quality Index, AQI)数据, 分析了义乌地区低能见度天气(观测能见度lt; 10 km)的分布特征和气象要素条件。利用长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Neural Network, LSTM)模型对逐小时能见度进行模拟, 分别对比了观测能见度作为输入变量与否的模拟效果; 根据义乌地区低能见度天气条件的特征, 将模拟时段分为三个时期(11月至翌年2月, 3—6月, 7—10月), 对比了分时期模拟的效果; 以及评估了模型的预报步长。结果表明: 高湿、高污染、气温高于地温和低风速是义乌地区低能见度天气的主要特征。LSTM模型对单站能见度有较好的模拟效果, 当输入参数中加入历史观测能见度时, 能大幅提高模拟准确度, 日均能见度模拟结果均方根误差RMSE=0.63 km, 平均绝对误差MAE=0.51 km, 拟合优度R2=0.99;分时期进行模拟能得到更精准的模拟结果。本研究中选用的输入要素在冬季(11月至翌年2月)模拟效果最好, RMSE=2.35 km, MAE=1.46 km, 低能见度均方根误差RMSE_10 km=1.81 km, 低能见度平均绝对误差MAE_10 km=1.13 km, R2=0.83; 3—6月的模拟中, 输入变量中不加AQI模拟效果更好, 这意味着3—6月义乌地区的低能见度天气以雾天气为主导, 加入过多变量并不一定能提高模型准确度; 随着预报步长增大, 模型预报效果变差, 预测步长等于3 h, R2=0.71, 预测结果已不具备实际应用意义。  相似文献   
10.
The shipping of water is a problem that affects naval and offshore structures. Estimating its propagation on the decks of these structures by using analytical methods has been a main concern of projects. However, classical approaches disregard the decay tendency of water elevation time series and tend to overestimate the resultant water on deck. This paper is concerned with estimating the evolution of water along the deck of a fixed structure due to shipping water events. An analytical convolution model is proposed to estimate water elevations. The model considers the freeboard exceedance time series and the mean shipping flow velocity as inputs and the frictional effects of the bottom by resistance coefficients, which enables an approximated representation of the water elevation time series over the deck. It was validated with experiments of isolated shipping water events that were generated with the wet dam-break approach. The results obtained with the proposed model captured the experimental results, approximating the peak values and the decay trend of time series. Improvement of the proposed approach over classical models to represent shipping water elevations was demonstrated by comparing the results obtained with those of the dam-break model of Stoker.  相似文献   
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