基于谷歌地球引擎平台的海上养殖信息提取方法研究——以福建省平潭县为例

海上养殖业对粮食安全有着至关重要的作用。然而,海上养殖的无序扩张和开发,阻碍了海上交通,同时也造成了海洋环境问题。为及时、准确地获取海上养殖信息,满足海岸带调查以及推进海上养殖规范化、科学化,提出一种基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)平台实现长时间序列下海上养殖区信息快速提取的方法。本研究构建了一个基于随机森林分类的海上养殖区信息提取模型,该模型综合利用了Sentinel-1卫星SAR影像数据的VV和VH极化波段,以及Sentinel-2卫星的多光谱影像数据。此外,模型还融合了4个用于增强养殖区特征的指数,以提高养殖区域信息提取的准确性和效率。这种方法的应用旨在优化海上养殖区的识别过程,通过精确分析和利用不同数据源的互补优势,展现了遥感技术在海洋养殖监测领域的巨大潜力。本研究对2017—2021年平潭县海上养殖区域进行判定与提取,实验结果表明,以养殖密度较低,养殖特征不明显为特征的海上养殖区,基于GEE平台的海上养殖区信息提取方法精度在90%以上,表明在复杂水体背景下对养殖区快速识别取得较好的效果,可为海上养殖科学规划与规范化管理提供有效的参考依据。

大学校园冬季供暖中的节能研究——以北京师范大学为例

以实验为基础研究了供暖系统的调节对室温的影响,得到了控制供暖后室内温度关于时间的变化规律:控制暖气后温度降低很慢,最终趋于稳定;开始供暖后,温度上升迅速.运用SPSS 16.0对北京师范大学热力保障部的供暖数据进行回归分析,得到了耗气量与室内外温差和回水温度的回归方程.并据此设计了在大学校园中实施夜间对教室停止供暖和调整供暖标准2种节能方案.采用这2种方案至少可以节约10.99%的能源.

海南四更沙海域沉积物分布及其受控机制

基于海南西部四更沙及其邻近海域185个底质的粒度数据,并结合研究区动力状况和水深地形特征,研究表层沉积物的组分和类型分布、粒度参数及其沉积环境分区。结果表明：1研究区沉积物类型多样,包括12种沉积类型,以砂质粉砂、粉砂、粉砂质砂和含砾砂为主,沉积物平均粒径变化范围较大（-0.70～7.13φ）,且大体呈现由北向南逐渐变细的分布趋势;2运用Fleming的三角图式,结合物源状况及地形地貌条件,对沉积环境进行划分,将研究区划分为四更沙岸外海滨沉积区、北黎湾中部沉积区和八所港近岸沉积区等3个沉积区;3研究区沉积物分布特征受沉积物来源和水动力及地形条件共同影响。横向分布上,西部主要受强潮流输沙影响,东部近岸则主要受波浪掀沙和搬运作用影响,表现为两侧粗,中间相对较细的特征。纵向上,四更沙岸外海滨沉积区,沉积物主要受昌化江影响,粒径粗,表现为河口沉积特征;北黎湾中部沉积区,沉积物粒径分布范围广,表现为较强的过渡区特性;八所港近岸沉积区,沉积物粒径最细,泥沙来源主要为外海带来的泥沙。

钦州湾外湾水下地形地貌特征及沉积物来源

人类对海岸带的开发利用活动改造了岸线形态,严重改变海洋区域性流场、水下地形形态及沉积物分布。利用单波束测深、沉积物采样分析等手段,查明研究区海底地形地貌和沉积物分布特征,探讨其沉积物来源。结果显示:①钦州湾水下地形复杂多变,水深为0~20 m,分为中部钦州湾外湾水下地形区、东部三娘湾水下地形区、西部防城港东侧水下地形区及南部湾外水下地形区等4个区域;②地貌分为潮控三角洲、潮流沙脊群、潮流冲刷槽和水下岸坡4个主要海底地貌单元以及潮滩、海蚀平台等潮间带地貌单元;③钦州湾砂质沉积分布广泛,占70%,自茅尾海口门向外海沉积物粒径逐渐变粗,由砂质泥变为泥质砂,再过渡为细砂和中粗砂。沉积物碎屑矿物主要由石英、长石、岩屑、钛铁矿、白钛石和电气石组成,粘土矿物以高岭石为主,其次为伊利石、蒙脱石,沉积物来源为近源河流的陆源输入为主。随着围填海和堤坝建设,钦州湾外湾海岸形态变化巨大,伴随着落潮流速大于涨潮流速的峡道效应,水下地形呈现出槽脊规模和高差加剧,近岸淤积加重的特点。