简介：省域范围内的港口资源整合已渐成我国港口领域改革的主流趋势,这是我国港口行业发展到一定阶段,在特定时代背景下多重因素共同驱动而导致的必然产物。具体来看,实现港口可持续发展目标是根本;全面深入改革和经济新常态是时代背景;效益驱动是直接动力;战略驱动是牵引力量;行政驱动是关键支撑;情境驱动是经验借鉴。就实践模式而言,从主体、地域、路径三大视角来分析我国当前的省域港口资源整合实践模式,可以较好地把握其发展脉络,对各省港口资源整合政策的制定和实施具有指导意义。

简介：为了能够客观地对海水水质进行综合评价，在分析人工神经网络概念和原理的基础上，从阈值角度出发，通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法，生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本，并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络，建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价，通过模型的计算，得到该海域的水质类别。结果表明，2004-2007年，渤海湾近岸海域污染指标总体上在河流丰水期时比枯水期时高，2005年和2006年污染较为严重，2007年有所好转。经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明，该模型设计合理、泛化能力强，对海水水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性。

简介：利用Landsat7ETM＋遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性，建立了动量BP人工神经网络水深反演模型，并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明：具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况：由于受长江口水体高含沙量的影响，模型对小于5m的水深值反演精度较高，而对大于10m的水深值反演精度较低。

简介：以CFD（计算流体动力学）技术为手段,研究了不同配置组合人工鱼礁区周围的流场效应。研究中采用了四种配置组合,分别为＂444＂三列,＂464＂三列,＂12345＂五列三角形,＂34543＂五列正六边形进行数值模拟,结果说明大神堂人工鱼礁礁区的礁群配置组合能够较好地发挥礁区的调控作用。

简介：海南儋州海花岛填海规模较大，工程实施引起洋浦海域水动力环境改变，进而影响海床冲淤演变的变化。本文利用Delft3D数值模式建立了洋浦海域二维嵌套水沙数学模型，在对模型进行了验证基础上，模拟了海花岛实施前后海床冲淤演变和潮流变化。由于洋浦海域含沙量较低，附近沙源少，海花岛实施后附近海域海床淤积幅度较小。由于小铲礁南侧水流动力增加，小铲礁南侧和洋浦航道局部为冲刷。

简介：高度信息作为人工地物的重要属性信息,在军事和民用上都具有很高的利用价值.针对人工地物高度提取的发展现状及存在的主要问题,对单张航片利用投影误差确定人工地物比高的原理和技术方法进行了研究,并进行了实验和精度分析,验证了方法的可行性.

简介：利用Landsat7ETM+遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明:具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5m的水深值反演精度较高,而对大于10m的水深值反演精度较低。更多还原

简介：南海渔业从业者行为不仅关系到我国南海海洋权益的维护,还关系到＂一带一路＂倡议的实施。本文通过构建logistic模型和对数线性回归模型,将南海海洋渔业从业者的行为量化为不同的指标,研究政策保护、利益驱动对从业者行为的影响,并运用485个调查样本的微观数据进行了实证研究。结果表明：政策保护中的执法保护对渔业从业者行为影响不显著,政府补贴和利益驱动对渔业从业者行为的影响均显著,且利益的不同表现形式对渔业从业者行为的影响有一定的差异。

简介：采用电感耦合等离子体质谱法检测人工鱼礁区内底栖生物体内Cd的含量.结果表明：底栖动物Cd的含量为0.011-0.541μg/L,平均值为0.188±0.220μg/L.Cd在不同生物组织器官中的分布按顺序依次为：性腺〉鳃〉肌肉.不同生态位底栖生物肌肉中Cd的富集规律为：口虾蛄,蟹类,蝦虎鱼类,虾类,头足类.其健康风险因子远小于1,表明镉对接触人群没有明显的健康风险.

简介：本文采用MIKE21二维水动力模型模拟了南黄海辐射沙脊群海域的潮流形态和含沙量,模拟结果与实测数据基本一致。在此基础上,模拟计算了围填海工程后辐射沙脊群海域的潮流和含沙量变化。结果显示工程对潮流和含沙量的影响主要出现在工程区附近。围填海工程使原本以弶港为中心呈扇形辐聚、辐散的潮流格局有所改变,形成东沙岛西侧南北向和高泥岛南侧东西向的两条潮流通道,并在一定程度上分割了条子泥南北两侧的水体。工程后含沙量的变化与平均流速的变化基本一致,在流速变大的东沙岛西北侧和高泥岛南侧海域,含沙量显著升高;在流速变小的条子泥南北两侧、东沙岛东侧及西南侧,含沙量显著降低。

简介：首先构建离散水深的Delaunay三角网,快速进行Delaunay三角网中点、边、三角形之间拓扑关系的存储。然后计算相邻离散点的平均距离,使其作为水深边界提取的距离阈值。最后遍历Delaunay三角网,利用边与三角形的拓扑存储结果和距离阈值,提取出离散水深边界。实验证明,该方法具有结构简单、操作便利、内存占用少、计算效率高等特点,能够实现离散水深边界的快速智能化提取。