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基于海洋大数据查询技术的珊瑚礁鱼类保护策略是海洋科学研究的重要课题, 其中鱼群竞争状况对鱼类保护具有重要意义。研究鱼群竞争状况就必须模型化鱼群与珊瑚礁的依赖关系。作为一个简单有效的大数据模型, 图模型是表达这个关系的实用模型。文章提出表达珊瑚礁鱼类种群和珊瑚礁资源依赖关系的竞争图建模方法, 并提出基于局部敏感哈希(Local Sensitive Hashing, LSH)的鱼类种群竞争压力竞争图查询方法, 得到鱼类种群的实时竞争压力状况; 然后根据LSH查询结果, 分析出需要优先保护的鱼类种群; 最后对这些需要优先保护的鱼类种群设计了基于构建人工礁的资源分配方法, 使得区域内珊瑚礁鱼类总体竞争状况改善。 相似文献
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近年来,我院受某政府部门、某城市规划部门、某建设部门的委托,分别承担了沈阳某区企业搬迁后地下遗留管线的探测、某区域道路拓宽地下管线探测、某工程施工过程中地下管线测量的任务。城市地下管线是维持城市正常运转的大动脉,是现代城市高效运转的保证。城市地下管线探测是城市规划、建设和管理的一项基础性工作。随着城市建设日新月异,地下管线愈趋复杂。 相似文献
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海水溶解氧评价的正确性对于维护海洋生态系统的稳定性具有重要意义。海水溶解氧数据属于非线性时间序列,可视图方法(时间序列转化为图)是分析这类数据较有效的方法,但仍存在未同时考虑数据的时间演变特性以及变量间相互影响的问题。针对现存问题,本研究提出基于图相似性匹配的海水溶解氧辅助评价方法。首先,同时考虑海温、盐度对海水溶解氧的影响以及数据的不可逆性,提出溶氧温盐 转移概率(dissolved oxygen temperature salinity-transition probability,DOTS-TP)有向可视图方法,实现了多变量时间序列到单变量溶解氧图的转化;然后,在将墨西哥湾溶解氧图作为评价参照的基础上,综合利用图的多层次信息,提出子图节点全局(subtree node global, SNG)图相似性匹配方法,通过计算SNG评价指数实现对海水溶解氧的辅助评价。实验结果表明DOTS-TP有向可视图方法能更准确地表达海水溶解氧信息,SNG图相似性匹配方法适用于所有海水溶解氧数据,并能得出正确的辅助评价结果。 相似文献
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一个成功的集团化公司———美国MK公司(莫里森·克鲁森)简介1顾客的愿望就是MK公司的目标莫里森·克鲁森公司(简称MK公司)是一家以《MK》为标志的国际工程、建筑、环保和矿业公司,迄今为止已完成了遍及世界80多个国家的各种规模和类型的上千个项目。19... 相似文献
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我国现行“一证两权”的矿业权管理模式,将矿业权用益物权的取得、流转与行政审批许可进行捆绑,严重地制约了矿业权物权属性的发挥.矿产资源不动产登记的缺位、繁杂的矿业权行政审批和监管程序、种类繁多的矿产资源税费,增加了矿业企业经济活动的制度成本,不利于矿业企业市场活力的激发.因此,完善矿产资源产权制度,明析矿业权的物权权能;建立矿产资源不动产登记制度,保障矿业权交易安全;完善矿业权流转制度,提高市场化配置程度;推进简政放权,促进资源税制度改革,减轻矿业企业负担,激发矿业企业的市场活力,是当前矿业权管理制度改革的重点. 相似文献
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极地海洋环境评价对于极地海洋生态系统保护尤为重要。由于对极地极端恶劣环境的监测能力不足,缺乏长期连续监测数据,极地海洋环境评价变得异常困难。针对目前极地海洋环境评价目标和评价因子均缺乏的情况,在已有文献基础上,本文提出了海水表层叶绿素浓度、海冰覆盖范围、海水表层温度和盐度四个极地海洋环境决定因子,分析了海冰覆盖范围与月份之间高度拟合的三次多项式分布关系,并在此基础上构建了极地海洋环境评价模型,最后提出了一种验证该模型的方法。基于第30、31、32次南极科考获取的海水表层叶绿素浓度、温度、盐度数据以及美国国家冰雪数据中心提供的对应时间内的海冰覆盖范围数据对提出的评价模型和方法进行了验证,实验结果表明:该评价模型及其验证方法具有有效性,根据评价结果能判定某个时间段内极地海洋环境相对于基准时间的变化趋势。 相似文献
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统计分析1986~2015年30a河池市春季降雨时空分布特征,并采用欧洲中心再分析资料分析春季(3~5月)河池市气候环流背景,为进一步研究春季降雨预报指标奠定基础。结果表明:春季500hPa东亚中高纬基本为一槽一脊形势,西太平洋副热带高压逐渐西伸北抬,南支系统逐渐活跃,河池市上空由平直偏西气流转受西南气流影响;850hpa由偏西北气流转为西南气流,水汽输送加大;冷空气活动区域逐渐往北往西收缩,强度减弱,并经华北、江淮以偏东路径影响河池,河池盛行偏东风,雨日渐多,雨量渐增。在大尺度环流背景下,河池市春季降雨概率呈现夜雨大于日雨,且3月最为明显,5月差异最小。空间上,夜雨由北向南递减,日雨则自东向西减少,以3、4月最明显,至5月呈均匀分布特征。 相似文献
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对海洋数据进行挖掘能够有效地预测海洋灾害事件。海洋监测数据具有时序长、间隔短、多要素间强关联的特点,对长时间序列进行直接分析挖掘速度慢、效率低,现有方法大多采用符号化时间序列方法,但可能导致部分信息丢失且破坏
要素间的关联性。本文定义了时间序列 motif,用于发现时间序列中重复出现的,先前未知的局部信息,解决了符号化导致的信息丢失的问题,实现了时间序列 motif 的精确快速提取。通过构建 motif 规则树,实现了海洋多要素时间序列间强关联规则的挖掘。最后,给出关联规则评价参数,同随机游走数据对比后,证明了本文方法的有效性。 相似文献