江西井冈山苔藓植物的初步调查

本文报导了作者在井冈山所采集的苔藓植物共172种,3变种及1亚种,并对其垂直分布作了初步的探讨。     

基于高光谱数据季相特征的山地草甸植被分类识别

新疆天山北坡山地草甸是天山山区草地生产力最高的草地类型,草地退化情况较为严重。对草地植被进行分类与识别,监测草地生态系统本底状况,可以快速、准确、有效的评价草地退化动态与程度,是进行生态重建的关键。为了探索适合草地植被的分类方法,选择天山北坡中段山地草甸植被作为研究对象,利用高光谱成像光谱仪（SOC710VP）获取了典型植被多季相（4个关键生育期）的原始反射光谱数据,通过多项式卷积平滑（S-G）及最小噪声分离（MNF）变换对光谱数据进行平滑去噪及降维处理,分别采用支持向量机（SVM）、BP人工神经网络（BP-ANN）及波谱角填图（SAM）三种方法建立分类模型,并对分类结果进行了对比分析。结果表明：使用S-G滤波及MNF变换预处理方法可以有效的对草地植被高光谱数据进行降维除噪,获得较平滑的光谱曲线,减少了数据的冗余程度并缩短了分类时间。不同季相山地草甸植被的“绿峰”、“红谷”及“红边”等参数差异较大,在植被生长旺盛期（4月—5月）的光谱曲线特征比黄枯期的光谱曲线特征更容易区分,这个时期分类精度较高。SVM分类模型在返青期（4月）和分蘖（枝）期（5月）总体分类精度均超过了90%,Kappa系数也超过了0.9;利用SVM方法进行分类时,在植物生长旺盛期（4月—5月）Polynomial核函数分类精度较高,植物成熟期（6月—9月）径向基核（RBF）函数分类精度较高。BP-ANN在分蘖（枝）期分类精度较高,总体分类精度为91.07%,Kappa系数为0.89,其他时期分类效果一般,虽然在MNF变换降维后能极大的缩短数据处理时间,但分类时间还是较SVM时间要长。SAM分类速度最快,但在各生育期的分类精度都较低,最高值为分蘖（枝）期的总体分类精度77.80%,Kappa系数为0.73。因此,利用Polynomial核函数的SVM分类模型适合对山地草甸植被进行分类识别,分类结果类别完整,准确度高,误分、错分现象相对较少,相比BP-ANN及SAM等高光谱数据分类方法具有较大的优势。     

基于Hyperion高光谱数据的温带森林不同冠层结构的光谱特征分析

冠层是植被进行生态过程的主要层次,森林冠层结构影响冠层生化组分的遥感反演,因此对其光谱特征的分析有助于提高冠层生化组分反演的精度。以长白山温带阔叶红松林为研究对象,利用Hyperion高光谱数据提取不同林冠反射率,运用连续统去除和光谱一阶微分法进行光谱变换,定量分析森林冠层的光谱特征。通过计算样方阔叶树种优势度(BFDI),以及一系列光谱指数(NIR,NDVI,EVI,NDNI,SPRI*NDVI和SPRI*EVI),探讨冠层结构组成对其光谱特征及光谱指数的影响。结果表明：(1)相比阔叶林冠层,针阔混交林、美人松林和樟子松林冠层光谱的红边有左移趋势,斜率明显下降,蓝边、黄边斜率特征也相应减弱,近红外波段反射率明显下降,可见光波段的归一化反射率有上升趋势,表明不同林冠,尤其针叶林与阔叶林林冠之间的光谱特征差异明显。(2)BFDI对冠层NIR反射率和三边斜率有明显的影响,与光谱指数显著相关(P<0.01),表明BFDI影响森林光谱指数。BFDI与NDVI,EVI,SPRI*EVI,NIR,SPRI*NDVI,NDNI的R2分别达到0.90,0.83,0.83,0.81,0.68,0.59,揭示了BFDI对于冠层绿度、叶面积指数、植被生产力以及冠层叶氮浓度等植被参数存在一定影响。研究表明,利用星载高光谱数据结合地面样方调查可以很好地阐明林冠结构组成对于光谱特征的影响,也对优化植被冠层生化组分和森林生态系统生产力的遥感反演具有借鉴意义。     

具有小受迫项的哈密顿系统的同宿轨道

By Brezis-Nirenberg type Mountain Pass Theorem, the research has focused on the existence of nontrivial homoclinic orbits for a class of second order Hamiltonian systems with non-Ambrosetti-Rabinowitz type superquadratic potentials and small forced terms.     

p拉普拉斯Dirichlet问题的非平凡解

研究一类特殊的p拉普拉斯Dirichlet问题.当非线性项在正无穷远处是超线性而在负无穷远处是渐近线性情形,使用极小极大方法建立非平凡解的存在性结果.     

天山北坡融雪期雪层含水率地物光谱特征研究

积雪含水率是雪层中液态水的含量,也是积雪出流、产流的关键指标,对积雪含水率的研究对春季融雪产流及融雪型洪水有现实意义。借助美国ASD地物光谱仪和Snow Folk积雪特性仪获取原始数据,并利用SPSS19.0和Excel等统计软件对数据进行分析、处理,并利用这些数据进行制图、数据综合,建立雪表层的地物光谱特征预测模型。结果表明：积雪的光谱特征曲线由于在可见光和近红外由于吸收呈现出若干波谷;地物光谱特征与积雪表层含水率存在负相关关系,且随着波长的增加这种负相关关系变化明显,并在可见光和近红外形成三个相关关系的极小值;构建雪层含水率的地物光谱反射率模型,可见光范围内,在350 nm时的模型精度较高,能够达到75.9%,预测值和实测值拟合程度高,在近红外波段内,1 204 nm建模的模拟精度最高。     

地形对大别山区农村住房空间分布格局的影响

山区环境因素的限制使得农村住房呈现地域性的空间格局,确定农村住房空间分布格局及重要影响因素的关联性成为山区居民地规划管理的核心要素.以金寨县为例,结合高分辨率遥感影像目视解译、点格局分析以及相关分析等方法,通过引入地形要素(海拔、坡度、起伏度)因子,探索大别山区农村住房空间分布格局特征及地形要素的影响.系列实验结果表明:金寨县农村住房点间距离在0~140m时,住房呈现聚集分布的态势,表明大别山区农村住房之间因公共资源匮乏,受环境条件影响表现出较高的相互依赖性;而农村住房点间距离在140~400m时,住房呈现聚集、均匀、随机的多样性分布态势,表明大别山区农村住房缺乏宏观规划与分配;这种随机性趋势在400~10 000m的大尺度上表现得更为明显.相关分析表明,大别山区农村住房空间分布格局受制于局部地形条件,在海拔低、坡度小、起伏度低的地区,住房的聚集性较强,体现为相关分析的回归系数均达0.7左右;通过比较发现,地形要素对大别山区农村住房空间分布格局的影响强度由大到小为坡度起伏度海拔,坡度的决定系数达到0.6左右,对格局的影响强度是起伏度的1.1倍、海拔的1.13倍.本研究可为大别山区城镇规划提供科学依据.     

四川华蓥山地重力灾害类型及成因分析

从华蓥山所处的地理位置出发,全面的介绍了华蓥山地区近些年来的重力灾害发生的情况,可以看到重力灾害在本地区的影响之大,已经成为了本地区主要的灾害类型。通过各方面的调查研究,采用科学分析和经验指导相结合的方法,分析了引起重力灾害发生的各种因素,并重点从地质因素、水体因素、人为因素等3方面分析了华蓥山地重力灾害发生的成因,总结了可以引起重力灾害发生的外因和内因,可以看到重力灾害不单是某一个因素导致,而是由于众多的因素相互的影响所导致的。采取各种措施来预防灾害的发生,减少灾害给人类的生产和生活带来的危害。     

山区公路开挖边坡的稳定性研究及其工程治理──以大甘坪路堑边坡为例

针对山区修筑公路常遇开挖自然斜坡坡脚而诱发边坡失稳的情况,以大甘坪路堑边坡为例,对大甘坪粘土进行卸荷路径下的三轴试验,以获得边坡稳定分析的计算参数。对边坡开挖作非线性有限元分析,探讨边坡塑性区形态和确定滑移面位置。现场监测边坡在渗流期的地下水位变化,采用极限平衡法计算边坡的安全系数,并对其稳定性进行评价。根据有限元分析结果,提出了利用抗滑挡土墙支挡和树枝笼排水沟构成排水系统的边坡治理方法。     

Periodic and subharmonic solutions for a class of non-autonomous Hamiltonian systems

Some existence theorems are obtained for periodic and subharmonic solutions of a class of non-autonomous Hamiltonian systems. Our technical approach is based on a version of the Local Linking Theorem, and the Generalized Mountain Pass Theorem.