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1.
利用地理信息技术及遥感监测方法,监测香坊老工业区搬迁改造试点进展情况,主要针对搬迁改造过程中地表覆盖、用地性质、空气质量变化情况,开展综合统计分析,客观评价香坊老工业搬迁改造实施成效。  相似文献   
2.
利用1960—2018年锡林河流域周边13个气象站的逐日气象资料,采用世界粮农组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO)推荐的Penman-Monteith公式计算各气象站多年潜在蒸散发量及相对湿润度指数。通过利用主成分分析、相关分析和偏相关分析,探讨了锡林河流域潜在蒸散发、地表干湿状况多年变化规律;分析了影响潜在蒸散发的主要气象因子及各气象要素间的相互作用;着重讨论了锡林河流域潜在蒸散发的周期变化及其与相对湿润度指数、各气象要素的相互作用。结果表明:流域近59 a潜在蒸散发整体呈现增长趋势,且上升趋势显著,存在显著增加—减小交替的多尺度时频变化特征和多主周期变化规律;各气象要素中潜在蒸散发对温度的响应较大,平均风速次之;平均相对湿度受到潜在蒸散发的影响较大,降水次之。整个流域环境有不显著的变湿润趋势。  相似文献   
3.
刘凯  陆敏莹  李小玲 《热带地理》2020,40(6):957-969
在《热带地理》创刊40年之际,基于CiteSpace软件对其1980—2019年的2 938篇有效文献进行计量分析,以每10年为间隔,分时段对相应文献作关键词共现分析、关键词突现性检测、作者共现分析及机构共现分析,以探究《热带地理》的研究主题演变、历史热点、核心作者及核心机构的合作关系。结果表明,在前20年,《热带地理》研究主题及研究区较为集中,多聚焦于华南地区及其资源开发利用;核心作者间的合作较弱,整体分散,且期刊主要报道的是广州地理研究所等广州地区的研究成果,机构间合作较少。自2000年后研究主题明显增多,形成多元研究热点,研究区范围有所扩大,但仍集中于中国南部;核心作者间形成较多合作团队,团队间合作交流明显增强;高校与其他研究所的研究成果所占比重大幅增加,机构间合作大大加强。  相似文献   
4.
边艳  周春山  胡锦灿 《热带地理》2020,40(5):832-842
以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源,从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择,并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现:1)广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性;2)现居住现状(人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间)、家庭生命周期(年龄、家庭规模、子女数量)和经济水平(家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量)等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响;3)家庭生命周期(年龄、家庭规模)、个体因素(教育程度、户籍地)等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4)制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。  相似文献   
5.
创新型企业作为塑造创新地理格局的重要力量,其区位选择的外部特征及内在机理亟须予以系统化研究。基于对安徽省创新型企业的细分行业与空间建库,采用核密度估计和地理探测器等方法,对细分行业下的创新型企业空间集聚特征及影响因素进行研究。结果表明:(1)安徽省创新型企业类型以先进制造和自动化为主,并以生物与新医药、新材料、电子信息为辅;(2)创新型企业空间集聚的不均衡特征显著,呈现出“一核一带多节点”的集聚分布特征,且合肥、芜湖是两个重要集聚区;不同细分行业视角下创新型企业的空间分布形态各异,可归纳为点-轴式、极核式、双核式及多核分散式等4种空间组织形态。(3)创新型因子对于创新型企业的空间集聚最为重要,但传统型和政策型因子的重要性仍不容忽视。其中,产业基础、人力资本、创新投入是最核心的因素,但各行业创新型企业的影响因素作用力则表现出一定的异质性。  相似文献   
6.
南极因其独特的自然环境成为潜在、重要的微生物资源库,是产生新型生物活性物质和先导化合物菌株的潜在种源地,南极微生物正在成为创新药物研究新的重要资源。虽然近年来对南极微生物次级代谢产物的研究逐渐增加,但与温带和热带微生物研究相比仍处于初级阶段。对从南极普里兹湾海洋沉积物中获得的两株枝孢霉属真菌Cladosporium sp. NJF4和NJF6进行次级代谢产物分离及结构鉴定,获得20个化合物。化合物结构类型包括甾醇(1)、倍半萜类(7—8)、生物碱类(9—14)、二酮哌嗪(2—5、15—17)、芳香酸(6、18—19)等,其中倍半萜类(7—8)为首次从枝孢霉属真菌中分离得到,以上研究将为丰富南极微生物次级代谢产物库奠定一定的研究基础。  相似文献   
7.
ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.  相似文献   
8.
Anisotropy correction is necessary during the processing of converted PSwave seismic data to achieve accurate structural imaging, reservoir prediction, and fracture detection. To effectively eliminate the adverse effects of S-wave splitting and to improve PSwave imaging quality, we tested methods for pre-stack migration imaging and anisotropic correction of PS-wave data. We based this on the propagation rules of seismic waves in a horizontal transverse isotropy medium, which is a fractured medium model that reflects likely subsurface conditions in the field. We used the radial (R) and transverse (T) components of PS-wave data to separate the fast and slow S-wave components, after which their propagation moveout was effectively extracted. Meanwhile, corrections for the energies and propagation moveouts of the R and T components were implemented using mathematical rotation. The PS-wave imaging quality was distinctly improved, and we demonstrated the reliability of our methods through numerical simulations. Applying our methods to three-dimensional and three-component seismic field data from the Xinchang-Hexingchang region of the Western Sichuan Depression in China, we obtained high-quality seismic imaging with continuous reflection wave groups, distinct structural features, and specific stratigraphic contact relationships. This study provides an effective and reliable approach for data processing that will improve the exploration of complex, hidden lithologic gas reservoirs.  相似文献   
9.
湖南鲁塘矿区为我国著名的煤系石墨矿区,煤系石墨的形成受岩浆热作用和构造作用的双重控制,其成矿和赋存都与构造格局密切相关。为深入研究构造作用对煤系石墨成矿的影响,通过野外地质调查和光学显微镜下观察、X射线衍射和拉曼光谱等测试分析方法,分析研究区构造特征和煤系石墨特征。研究结果表明,受区域构造活动的影响,鲁塘矿区构造格局呈现出分区分带性特征,东西方向可划分为东部、中部和西部3个条带;南北方向可划分为北部、中部和南部3个分区。自西向东,随着与岩体距离逐渐减小,煤层受岩浆热作用的影响逐渐增大,煤的石墨化程度也逐渐增高。由南向北,构造变形强度逐渐增强,导致北部分区形成以封闭式高温-高压的成矿环境为主,同时,应力作用促进了煤的石墨化,导致煤的石墨化程度较高;中部分区内构造情况复杂,形成不同温度压力条件的成矿环境,煤的石墨化程度差异性明显;南部分区构造情况简单,主要构成开放式环境,煤的石墨化程度较低,仅在近岩体附近可形成煤系半石墨。研究成果为煤系石墨资源勘探提供了有力依据。   相似文献   
10.
福建省大田—漳平地区位于东部滨太平洋构造带上,不同时期的岩浆热液作用和复杂多变的构造形变格局,为该地区形成丰富的石墨矿床提供了良好的成矿条件。为了查明大田—漳平地区煤系石墨的成矿控制因素及分布规律,通过工业分析、元素分析、X射线衍射和激光拉曼光谱等实验,对不同矿区不同变质程度的煤和煤成石墨的化学组成及微观结构特征等煤成石墨化特征进行了研究,并将不同变形特征的样品划分为煤成石墨、煤成半石墨和石墨化无烟煤三大类。研究表明:煤的变形特征与煤成石墨的演化类型基本一致,且韧性变形样品的石墨化程度最高,说明构造应力作用能促进煤的石墨化作用;煤成石墨的分布受到岩浆-构造活动的控制,石墨矿床多产出于岩浆岩侵入体外接触带或附近断裂带的有利围岩地层中,且大田—漳平地区煤系石墨矿具有明显的成区、成带分布特点,煤成石墨成矿区主要集中在闽西南坳陷南部的漳平一带;而北部大田一带分布的矿区矿体石墨化程度较漳平一带低,多为煤成半石墨或石墨化无烟煤,研究结果可为该地区煤系石墨矿产综合勘探开发利用提供有利依据。   相似文献   
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