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1.
全球气候变化下南海诸岛保护优先区识别分析   总被引:3,自引:1,他引:2  
全球变化下,珊瑚礁保护区是保护生物多样性、增强珊瑚礁对气候变暖抵抗力的有效方式,而维持珊瑚礁弹性是其核心内容。针对珊瑚礁最具有威胁性的热压力因子,基于南海1982—2009年卫星观测海表面温度(SST)数据和CMIP5加拿大地球系统模式CanESM2模型预估的2006—2100年南海SST数据构建热压力强度模型,从维持珊瑚礁弹性的角度识别IPCC RCP 4.5和RCP 8.5情景下南海诸岛保护优先区。结果表明:RCP 4.5和RCP 8.5情景下13%左右的南海诸岛珊瑚礁识别为保护优先区。根据热压力强度与珊瑚抵抗力及避难所关系,西沙群岛七连屿和晋卿岛近年观测与未来预估的热压力强度均比较低,在保障其服务功能的基础上建议实施完全保护;东沙群岛东沙环礁和中沙环礁排洪滩近年观测急性热压力强度较高但未来预估热压力强度较低,建议实施50%禁止利用保护;中沙群岛黄岩岛近年观测和未来预估的急性热压力强度均比较低,建议实施50%多用途保护。南沙群岛有14%左右的珊瑚礁识别为保护优先区,根据其热压力强度可实施30%~100%禁止利用保护或30%~50%多用途保护。RCP 4.5和RCP 8.5情景下的南海诸岛保护优先区及保护对策,可为维持珊瑚礁生态弹性及应对全球气候变化提供重要的参考价值。  相似文献   
2.
南海区域渔船活动时空特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
近年来海洋资源的不断开发利用,使得海洋空间规划变得尤为重要,其中以渔业资源占主要比重。为了对渔业资源监测与规划提供辅助决策信息,本文通过对南海及周边国家2018年船舶自动识别系统(AIS)数据进行预处理,采用数理统计和GIS空间分析方法,实现了南海区域渔船活动强度时空特征分析。结果显示: ① 2018年南海及周边国家渔船以区域性分布为主,集中在中国和越南沿海岸100 km以内区域,在秋季11月捕捞活动频繁,全年渔船平均活动强度白天大于夜晚,16:00 PM 时达到最大渔船活动强度; ② 中国在广东省、广西省和海南省各主要港口渔船活动强度呈现聚集性点状分布,渔船活动强度多大于100,部分港口附近海域呈条带状分布,西沙群岛相较南海其他群岛渔船活动强度较大,除越南外其他周边国家靠近南海附近海域部分海湾和港口有聚集式分布,渔船活动强度都小于2; ③ 越南渔船区域性分布明显,在胡志明港口呈现稳定的块状聚集性分布,且一年四季活动强度变化趋势不大,近岸渔船活动强度保持在50~100,越南渔船在中国南海禁渔线内靠近海南省西南部有两处活动较强的块状分布区域,2018年全年在此区域活动频率占采样天数的87.71%,且平均每小时有7~10艘渔船在该海域活动,休渔期内平均每小时渔船数量大于5,给中国南海海域渔业资源造成巨大威胁。本文通过AIS数据研究分析渔船活动可为海洋空间规划与政府相关部门提供数据支撑。  相似文献   
3.
海洋地理信息系统能够对海洋数据和信息进行高效地存储、管理、分析、显示和共享,可以大大提高海洋数据的使用率和工作效率,其研究和应用日渐受到人们的重视。在此背景下,重点从海洋地理信息系统理论构成体系,即从时空数据模型、时空场特征分析、信息可视化及信息服务4个方面回顾了近年来海洋地理信息系统研究工作,探讨了当前研究的不足和发展前景。时空数据模型研究未来将更多地强调时间维拓展和尺度变化的适应性方面;时空场特征分析会将海洋过程纳入其重点考虑范畴;海洋信息可视化将更加面向体验和跨尺度,并更多地将虚拟技术与真实现实结合起来;信息服务方面则会强调服务的智能化,注重海洋信息本体或知识表达问题,追求主动数据生成和提供。  相似文献   
4.
点状地名信息的加权泰森多边形检索法   总被引:1,自引:0,他引:1  
张宇  王琦  吴文周  苏奋振 《测绘学报》2017,46(11):1919-1926
鉴于地名库中多数地名仅以中心点坐标形式记录其空间位置信息,缺乏其空间范围的具体描述,造成地名检索中的片面性和局限性,本文在深入分析地名及其空间属性、空间关系的基础上,考虑同类型地名的不同性质在检索中的重要作用,利用泰森多边形在地名边界近似中的优势,提出了针对点状地名信息的加权泰森多边形检索法,依据同类型地名的面积属性作为权重指标构建泰森多边形,以近似表达地名的空间范围,进而描述地名间的各类空间关系;并从拓扑关系、方位关系与距离关系3个方面给出了具体公式以计算地名间的空间相似性;最后以行政区划边界近似与检索为例验证该方法。试验结果表明,该方法可较好地近似表达地名空间范围及空间关系,增强了检索词与地理信息资源在空间位置上的相似性度量,检索结果优于传统方法。  相似文献   
5.
平面点集凸包Graham算法的改进   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出了一种计算平面点集最小凸包的快速算法。该算法首先对平面点集进行扫描,查找到最左、最右、最上、最下4个方向上的极值点,以此构造出一个初始凸包,并删除初始凸包内部的所有点;然后把剩余点集分组,每组运用格雷厄姆(Graham)算法生成一个新的凸包;最后将所有子集凸包的顶点看作一个新的点集,再次运用Graham算法生成最终凸包。测试结果表明,改进后的算法可较大幅度地提高执行效率。  相似文献   
6.
针对平面散乱点集空间划分问题,提出了一种基于栅格统计的自适应空间划分算法。以栅格场为辅助手段为散乱点集建立空间索引,即判断各点与栅格的归属关系;统计各个栅格内包含点的数量;以栅格为基本统计单元对空间进行划分。划分过程中借助了二叉树结构,同时引入迭代次数作为划分终止的参数。该方法可灵活地将点集划分为数据量相对均衡的若干组,且各组的空间范围较合理。实验与分析表明,该算法具有较高的计算效率,也不需占用太多额外的存储空间。  相似文献   
7.
地理系统是自然与人文要素构成的,分布在地球表层空间中,具有生成、维持或转换物质形态和能量形式,或驱动物质和能量流动等功能的有机整体,表征为自然与人文要素及其相互作用的空间分布、结构、格局、演化和功能。地理系统分层级广泛存在于地球表层空间,是客观现实系统。地理信息系统将地理系统用数字投影到信息世界中,进而考察、分析和制定改造地理系统的方案。由此存在2个地理系统,即现实地理系统和信息地理系统,2个地理系统长期独立存在,各自演化。近些年,融合实时观测和物联网技术,现实地理系统的变化或演变已基本能够实时投影到信息地理系统中,即2个系统不再是独立演化,信息地理系统成为现实地理系统的镜像,现实地理系统一旦发生变化,信息地理系统同步变化。当前,人类科技正以前所未有的速度发展,特别是云服务、大数据、人工智能的异常迅猛发展,使得信息地理系统不再满足于成为现实地理系统的镜像,开始利用人工智能和无人自动控制技术,实现与现实世界的融合,即通过信息地理系统的操作,实现现实地理系统的改变。如此,未来现实地理系统与信息地理系统的界线日趋模糊,直至2个系统完全融合,不再区分现实地理系统和信息地理系统。本文暂且以智能地理系统指征这种融合2个世界的系统,并以南海岛礁的无人值守智能系统为例,展示现实地理系统与信息地理系统的融合与操作交互,实现岛礁地理环境和人工设施监测、保护、应对和操作的无人化和智能化。  相似文献   
8.
遥感云计算平台发展及地球科学应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
人类已有半个多世纪的全球历史遥感数据积累,这些不断涌现的海量遥感数据形成的遥感大数据为地球科学研究提供了丰富的数据支持;对遥感大数据快速处理、分析和挖掘是一个新的挑战。遥感云计算平台的出现为遥感大数据挖掘提供了前所未有的机遇,并彻底改变了传统遥感数据处理和分析的模式,使得全球尺度的长时间序列快速分析和应用成为可能。本文系统梳理了国内外遥感云计算平台发展现状,归纳了截止目前遥感云计算平台在地球科学领域应用的主要方向。在此基础上讨论了目前遥感云计算平台的局限性,并展望了未来需要解决的关键技术和核心问题,提出了中国遥感云计算平台发展的建议。随着人类对地球的认识需求提升,遥感云计算平台将会在地学研究中发挥更大的作用,服务于地学知识的深入及人类社会可持续发展。  相似文献   
9.
吴文周  张宇  苏奋振 《热带地理》2019,39(5):742-748
针对远海岛礁生态环境监测与保护无法满足环境要素实时监测与智能处置需求,在分析现有环境要素感知与智能危机应对技术的基础上,融合虚拟现实和物联网技术,研发了远海岛礁地理环境实时监测系统。该系统依据传感器类型设计存储表格,以支持多源异构传感器数据统一组织与管理;利用物联网技术采集远海岛礁水体、土壤、气象、植被等地理环境数据,实现了感知数据的无线传输、接入与远程数据存储;利用虚拟现实技术,在远海岛礁三维场景建模的基础上,实现了场景漫游与互操作,并结合物联网技术实现了虚实一体化的智能感应设备的远程控制。基于该系统,管理人员不仅能获取远海岛礁实时地理环境数据,还能远程操作智能感应设备(如植被浇灌水阀),解决了以往需要人工往返岛礁的管理问题,有效地提高了工作效率。  相似文献   
10.
潮位预测严重影响沿海区域,尤其是近海浅水沿岸地区居民的生产生活和涉海活动。谐波分析是长周期潮位预测的传统方法,但无法预测非周期性气象过程发生时的水位变化。与数据处理方法相结合,人工智能的方法通过拟合输入与输出数据的历史数值关系,能够有效预测高度非线性和非平稳的流模式,因而在时间序列数据预测领域得到了广泛的应用。本文结合自适应模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS)和小波分解方法,利用水位异常和风切变分量作为输入数据,实现了一种综合的多时效潮位预测方法。文中测试了多种输入变量组合和小波-ANFIS(WANFIS)模型,并与人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、小波-ANN(WANN)和ANFIS模型进行了预测结果对比。通过不同指数的误差分析来看,相比ANN模型,ANFIS模型能够更准确的预测潮位变化,小波分解对ANFIS预测精度有一定的提高,且模型中水位异常和风切变分量数据的加入比单一的潮位数据输入能取得更好的预测结果。  相似文献   
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