Remote sensing analysis of mangrove distribution and dynamics in Zhanjiang from 1991 to 2011

Mangrove forests provide valuable societal and ecological services and goods. However, they have been experiencing high annual rates of loss in many parts of the world. In order to evaluate a long-term wetland conservation strategy that compromises urban development with comprehensive wetland ecosystem management, remote sensing techniques were used to analyze the changing mangrove distribution in the Zhanjiang Mangrove Forest National Nature Reserve. Between 1991 and 2000, the mangrove area within the study region declined from 2 264.9 to 2 085.9 ha consistent with an annual decrease of 0.79%. However, there was an overall 34.3% increase in mangrove coverage from 2 085.9 to 2 801.8 ha between 2000 and 2011. Major causes of forest loss include local human pressures in the form of deforestation, conversion to agriculture, and natural forces such as erosion. The recent gain in mangrove forest cover is attributed to eff ective conservation management in the nature reserve area, including intensive mangrove plantation eff orts and increased local awareness of wetland conservation.     

应用格林积分直接以地面边值确定外部扰动重力场

以地面为边界的Molodensky问题通常得到的是级数形式的解,高阶项体现了地面边值到某一光滑面上的改正,在应用中不仅遇到计算的复杂性、稳定性问题,也存在对数据密集要求的困难。本文从推求外部扰动重力场的应用出发,将格林公式用于数字地形面,在忽略水平分量的积分影响的情况下,得到以地面重力异常和高程异常差为边值确定外部扰动位的表达式,其核函数分别为距离倒数和Poisson核。该方法不需要对地面数据进行延拓处理,且核函数形式简洁,适于外部扰动重力场的随机计算。     

利用重力异常信息获取梯度全张量

重力位二阶梯度张量反应了重力异常的空间变化率[1],特别适合于探测或研究局部的小地质体及其细节.本文在地球外部重力场基本理论的基础上,围绕如何利用重力异常信息计算获取重力梯度张量的理论与方法展开了研究.通过实验对比,验证了重力梯度较之于重力异常更能反应细致的局部特征.     

不同Legendre函数递推公式对计算球谐函数定积分的影响

针对球谐函数定积分计算中Legendre函数递推问题展开研究,分析了标准向前列推法、Belikov法、跨阶次法、X数法以及顾及麦克劳林级数展开式对球谐函数定积分计算的影响。利用Eigen6c-4地球重力场模型计算扰动引力梯度径向分量,分析不同方法之间的差异。实验表明,不考虑麦克劳林级数展开式时4种方法的相对精度在高纬度地区较差,但计算模型扰动引力径向分量的精度一致,结合麦克劳林级数式可提高高纬度地区定积分计算的相对精度,但会降低中低纬度地区定积分计算的精度,并且对高纬度地区扰动引力径向分量的影响极小,但会严重降低低纬度地区扰动引力梯度计算的精度。     

基于CEP的重力自适应并行EKF匹配算法

针对现有惯性/重力/重力梯度组合导航EKF匹配算法滤波状态方程存在模型误差以及惯性导航系统定位存在累积误差而造成的滤波失准乃至发散问题, 提出一种基于CEP(Circular Error Probable, 圆概率误差)的自适应并行EKF匹配算法.该算法首先通过自适应因子调节状态预测信息的权重, 削弱预设动力学模型不准确产生的误差; 同时利用惯性导航系统圆概率误差半径构建基于CEP的移动窗口分层模型, 然后根据滤波量测值与窗口坡度等信息, 对移动窗口范围进行约束; 最后组建分层窗口并行滤波器, 得到最优匹配结果.南海海域实验结果表明, 基于CEP的自适应并行EKF匹配算法相较于传统EKF算法和自适应EKF算法的水下重力匹配导航定位精度分别提升了74.0%和49.8%.该算法能够在一定程度上克服惯性导航系统由于时间推移误差积累的缺陷, 提高系统导航定位精度, 增加匹配算法的鲁棒性.

     

GAINS中重力传感器信息的扰动改正

重力辅助惯性导航系统GAINS(Gravity Aided Inertial Navigation System)是利用地球物理特征信息──重力来完成水下运动载体的辅助惯性导航与定位。为实现重力匹配以校正惯性导航随时间累积的误差,首先必须对重力传感器输出信息进行扰动改正。分析了水下运动状态下重力传感器受到的各种重力扰动,如垂直扰动加速度、水平扰动加速度以及厄特弗斯效应影响所产生的原因,研究了扰动误差模型与INS导航精度之间的关系,并通过计算,提出了可直接以INS输出数据而无需其它外部有源导航信息进行扰动分离的方法。     

多元化重力场信息系统构建

基于重力测量信息化建设的目的,在对重力场信息深入分析的基础上对多元化重力场信息服务及其应用进行了研究。建立了以多元化重力场信息为基础,集数据存储、处理、分发和应用于一体的服务体系。研究结果表明,构建基于多元化重力场信息数据库的重力场信息服务系统,能够使海量重力场信息的管理更科学、使用更高效、空间分布特性表现更直观;满足了重力场研究和应用部门的数据服务要求;实现了海量重力数据获取、处理和管理的自动化;提高了工作效率。     

陆地重力精化技术软件平台的设计与实现

陆地重力精化技术是精确重力场信息、提供重力场应用保障的关键技术手段。介绍了陆地重力精化技术软件平台的设计思想和主要功能并对各部分涉及的关键技术进行了分析与阐述。软件平台由重力场数据处理、重力场数据应用与分析以及重力场数据可视化3部分组成。实现了重力观测数据的数据库管理,重力场数据处理的自动化,野外重力测量布点仿真和重力场信息的图形可视化等功能。     

盐度对序批式生物膜反应器性能及微生物活性的影响

本文研究了盐度变化对序批式生物膜反应器(SBBR)性能及微生物活性的影响。研究结果表明,进水盐度不超过1.5%时,SBBR对COD的平均去除率高于88.63%,但进水盐度为2.5%时,对SBBR的COD去除产生抑制。当进水盐度由0%增加到2.5%时,NH^+_4—N去除未受到影响,出水NO^-_3—N浓度在0.30～3.30 mg/L范围内变化,然而出水NO^-_2—N浓度从0 mg/L逐渐增大到(4.35±0.02) mg/L。比耗氧速率由进水盐度为0%时的(27.39±1.16) mg O_2/(g MLSS·h)增大至进水盐度为1.5%时的(83.41±1.17) mg O_2/(g MLSS·h),而在盐度为2.5%时比耗氧速率降低至(38.62±1.08) mg O_2/(g MLSS·h)。比氨氧化速率、比亚硝酸盐氧化速率、比硝酸盐还原速率和比亚硝酸盐还原速率均随着进水盐度从0%增加到2.5%而逐渐降低。当进水盐度为2.5%时,氨单加氧酶、亚硝酸盐氧化还原酶、硝酸盐还原酶、亚硝酸盐还原酶和脱氢酶的活性与盐度为0%时相比分别降低了41.48%、95.86%、28.57%、27.85%和48.13%,表明盐度增加抑制了微生物酶的活性。     

Ni2+和金霉素共存对序批式反应器性能、微生物活性及其微生物群落的影响

本文研究了10 mg/L的Ni2+和5 mg/L的金霉素(CTC)对序批式反应器(SBR)性能、微生物酶活性和微生物群落的影响.结果表明,COD去除率在反应器整个运行过程中始终保持在90％以上.10 mg/L Ni2+单独存在及其与5 mg/L CTC共存均能导致氮去除率的下降,且在二者共存时下降程度最大,表明Ni2+...