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1.
文章介绍海洋文化景观的属性、定义和构成;将辽宁省海洋文化景观资源分为海洋物质文化景观和非物质文化景观2个大类,其中海洋物质文化景观包括海洋自然文化景观、海洋遗迹文化景观、海洋聚落文化景观、海洋宗教文化景观、海洋旅游文化景观和海洋设施景观,海洋非物质文化景观包括海洋历史文化景观、海洋民俗文化景观和海洋艺术文化景观,分别概述具体类别资源的代表内容;提出可采用模糊综合评价法评价辽宁省海洋文化景观,研究海洋文化景观对于海洋文化建设和提高海洋意识等具有重要意义。  相似文献   
2.
南极高原拥有独特的天文观测优势,为了对南极中山站夜天文观测条件进行实测研究,中国科学院云南天文台专门研制了一套具有耐低温、自动除雪除霜等适应南极气候特征的全自动全天信息采集系统,该系统可以提供实时的全天云量、天光背景和全天图像,并将信息推送到网页实时显示。介绍了系统的研制及为适应南极气候进行的耐低温实验,统计分析了中山站2016~2017年的全天信息数据,结果显示,中山站2016和2017年的可观测时间为772.21 h和437.38 h,可观测夜数为93 d和51 d,天光背景最大真实值为22.05 Mag/arcsec 2,年平均气温为-10.6℃,最高气温19.1℃,最低气温为-44℃,2016年平均相对湿度为55.2%。  相似文献   
3.
本文对广西钦州(Gq)、福建霞浦(Fx)、浙江温州(Zw)、浙江三门(Zs)、浙江宁海(Zn)、浙江慈溪(Zc)等6个野生群体拟穴青蟹(Scylla paramamosain)肌肉进行了氨基酸及脂肪酸分析。共测定出19种游离氨基酸和26种脂肪酸。氨基酸含量在80.94—191.39mg/g之间, Gq为最高;总脂肪酸含量在7.97—11.38mg/g之间,Zn为最高。主要氨基酸为甘氨酸和精氨酸;主要脂肪酸为C20:5n3(EPA),占总脂肪酸含量的平均值为(22.47±5.84)%。各群体风味氨基酸和多不饱和脂肪酸含量丰富,占总氨基酸比例(TDAA/TFAA)和总脂肪酸比例(PUFA/TFA)分别为(53.62±5.43)%和(59.27±5.29)%。Zs群体的必需氨基酸含量及C22:6n3(DHA)均为最高。主成分分析结果表明:各群体的氨基酸与脂肪酸组成与含量相似性与地理距离分布具有一定的相关性,特别是Gq群体,在氨基酸与脂肪酸的分类中与其他群体区分比较明显。各群体风味氨基酸和多不饱和脂肪酸的聚类分析结果均表明:Zw、Zc与Gq群体较为接近,具有较强的甜味; Fx、Zn与Zs群体较为接近,具有较强的香味及不饱和脂肪酸营养价值。  相似文献   
4.
浙南近海虾类群落结构及其多样性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
作者根据2015年11月(秋季)、2016年2月(冬季)、2016年5月(春季)和2016年8月(夏季)对浙南近海进行的渔业资源调查数据,用生物量作为虾类资源分布的数量指标,对该海域虾类的组成、数量分布以及季节变化进行分析。结果显示:该区域共鉴定出虾类30种,隶属于10科21属,以对虾科(Penaeidae)虾类最多,其次为管鞭虾科(Solenoceridae),长臂虾科(Palaemonida)位居第3位。按季节来看,秋季共鉴定虾类27种,各站位平均生物量为6.97 kg/km2,优势种为凹陷管鞭虾(Solenocera koelbeli)、中国毛虾(Acetes chinensis)和中华管鞭虾(Solenocera crassicornis)等3种;冬季鉴定出虾类25种,平均生物量为1.65 kg/km2,优势种为凹陷管鞭虾、扁足异对虾(Atypopenaeus stenodactylus)、日本鼓虾(Alpheus japonicus)、鲜明鼓虾(Alpheus digitalis)、中国毛虾、中华管鞭虾和周氏新对虾(Metapenaeus joyneri)等7种;春季20种,平均生物量为2.22 kg/km2,优势种为戴氏赤虾(Metapenaeopsis dalei)、东海红虾(Metapenaeopsis dalei)和中华管鞭虾等3种;夏季16种,平均生物量为10.36 kg/km2,优势种有鹰爪虾(Trachysalambria curvirostris)和中华管鞭虾等2种。Margalef丰富度指数(D)、Shannon-Wiener多样性指数(H′)和Pielou均匀度指数(J′)秋季均低于冬季。秋冬季受到浙闽沿岸流影响,温度、盐度相对较低,夏季受到台湾暖流外侧影响,温度、盐度相对较高,且各季节间由于瓯江、椒江、飞云江、鳌江等陆源性冲淡水的影响,盐度、温度变化相对较大,使得该区域的物种不得不适应一个跨度较大的温盐范围,广温广盐性种类为主。  相似文献   
5.
杭州湾中部实测波浪特性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用杭州湾中部一年实测波浪资料,分析该地区的波参数统计变化特性,采用最小二乘法拟合得出相关参数之间的关系式,并统计分析了频谱特性。结果表明:杭州湾中部以小浪和轻浪为主,在各月分布较为均匀,年平均周期为2.97 s;最大一次波浪过程为冷空气影响所致,影响强度大于台风莫拉克;常浪向分布在东北至东南向,其中又以小浪出现较多,对应的波周期以2~4 s为主;强浪向主要分布在西北和东北方向,对应的波周期主要分布在3~5 s;多数特征波参数之间相关关系较好;由谱分析得知风浪占多数,且以单峰为主。研究结果可为相关工程和理论研究提供基础资料。  相似文献   
6.
张衡  李骁  叶朋飞 《测绘通报》2020,(1):102-106
使用无人机实施测绘航空摄影时,由于无人机相对航高较低,地面起伏会对无人机影像的分辨率、覆盖范围、重叠度造成较大的影响,影像成果会出现分辨率不足、重叠度不够、覆盖漏洞等缺陷。针对这一情况,本文提出了一种利用数字微分正解法的计算方法,借助DEM准确计算每张影像的覆盖范围,并使用FME软件高效生成全部影像的覆盖范围。经过实际使用,验证了该方法可以在航线设计阶段准确预测并分析全部影像的覆盖范围、重叠度,因此可及时发现设计问题并调整航线。该方法可以有效减少因地形起伏造成的影像覆盖缺陷,减少返工现象,从整体上提高了作业效率。  相似文献   
7.
中国多数红树林陆地边缘存在着大量的养虾池塘。这些养虾池塘可通过:(1)换塘外排废水,(2)清塘直排污泥影响周围的红树林。本研究共包含两个实验,来探讨这两种类型的排污对秋茄幼苗生长的影响。实验一模拟虾池常规换塘情况,研究换塘废水对秋茄幼苗生长的影响。实验二设置四种虾池清塘污泥沉积厚度(0 cm,2 cm,4 cm,8 cm),研究虾池清塘污泥的累积效应对秋茄幼苗生长的影响。结果如下:在5,15和25三种盐度下,虾池换塘废水未对秋茄生长指标造成显著影响;而清塘污泥对秋茄生长的影响与其沉积厚度有关,大多数生长参数在污泥沉积厚度为4 cm时呈现最大值。秋茄幼苗在适量的沉积厚度下加速了生长,且本实验秋茄幼苗对虾池清塘污泥的耐受性为沉积厚度8 cm。  相似文献   
8.
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   
9.
通过种子沉积法制备出Fe_3O_4/Mg(OH)_2复合材料并进行XRD、SEM测试分析。探究了氨水的浓度与加入速度、搅拌速度及等因素对磁性复合材料形貌的影响。氨水浓度与注入速度的降低,对氢氧化镁基体形貌的影响是相同的,但要使合成磁性复合材料形貌和四氧化三铁粒子在氢氧化镁中分散性均匀,应控制氨水浓度(ω=2.5%)或加入速度在一个合理的较低值。  相似文献   
10.
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   
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