中国极地科普教育的探索与实践——结合国际极地年中国科普活动

极地世界以其特有的科学、环境、美学、荒野等价值强烈地吸引人类前往探险、考察和旅游。这为极地科普工作的开展创造了独特的机会。本文较系统地提出并首次分析我国极地科普的基本目标、特点与基本思路。从实施内容、组织方式和成效等多个视角来对比分析国际极地年期间我国开展的极地方面公众推广与科普活动,这些活动体现出时间跨度长、主题与内容突出、资源有效整合、国内外协作广泛、影响大、成效突出等特点。在总结其实践经验和成效的基础上,进而提出极地科普工作新的构想和建议。     

电离层对高频电波吸收衰减的影响研究

提出了一种计算电离层吸收损耗的方法.利用国际参考电离层模型(IRI)和离散电离层背景下的射线追踪模型,对穿过电离层区域的高频雷达电波的吸收损耗进行了定量分析,得到了在不同电波频率和不同发射仰角情况下的吸收损耗的模拟结果,并给出了初步结论.     

激光分束及高精度指向调节系统

设计了一种三方向激光分束及高精度指向调节系统,适用于钠荧光多普勒激光雷达高精度的激光光束方向指向控制,以便激光雷达在长距离观测的情况下实现信号的迅速、精确获取。根据光学系统的设计要求,阐述了用于高脉冲能量分束镜、反射镜的光学物理特性以及控制反射镜负载、方向应有的机械特性;采用6个高精度的步进电机结合6个高精度光学二维调节镜架能实现1.18°的角度行程,调节精度可达1.1',且重复定位成功率达99.3%,实验结果满足高能激光发射系统对控制反射镜的精度要求;测试分束后的激光能量损失为11.6%,满足钠荧光多普勒激光雷达的激光能量发射要求。并编写了一套用于激光雷达分束及高精度指向调节系统的控制软件,实现了系统的远程自动化控制。     

基于GA-GNNM的极地光伏发电功率预测方法

为了更加准确有效地对极地光伏发电功率做出预测,提出一种基于GA-GNNM的极地光伏发电功率预测方法。首先对采集到的气候因素数据以及光伏发电数据中缺失、异常部分进行清洗归一化处理;通过最大相关最小冗余算法（MRMR）选择最佳的气候特征组合,构建多维气候特征数据集;并将其输入到K均值聚类算法中完成不同季节天气类型聚类划分,然后引入相对距离量化寒暖季不同天气类型下与预测日相似度高的发电功率;构建灰色神经融合模型（GNNM）,将灰色模型（GM）的微分方程映射入神经网络模型,并采用遗传优化算法（GA）对模型参数进行优化以避免局部最优,提高极地光伏预测算法的精度。最后,以南极恩克斯堡岛气候及光伏发电数据为例进行验证,算例分析的结果为极地第5个新站的建立奠定理论基础。     

低温脂肪酶产生菌的筛选、鉴定及其部分酶学性质

从南极乔治王岛冻土来源的76株低温细菌中筛选到13株低温脂肪酶产生菌，对其中的BTsl0022菌株进行鉴定。通过生理生化特征、16s rDNA基因序列的同源性和系统发育分析发现，菌株RTsl0022属于假单胞菌属(Pseudomonas)，但与已定名的假单胞菌有一定的差异，与未定名的Pseudomonas sp．PsB的亲缘关系最接近，故将其暂定名为Pseudomonas sp．BTsl0022。对该菌脂肪酶的酶学性质初步研究表明，酶的最适作用温度为24℃，对热敏感，60℃处理30min仅残留25％酶活性，酶的适宜作用pH范围在7．0～9．0，最适pH为8．0。     

"雪龙2"号极地考察船电力系统谐波计算分析

针对电力系统中,由于正弦电波加压于非线性负载而导致基波电流产生谐波的问题,论文以"雪龙2"号极地考察船电力系统为研究对象,利用SIMSEN模拟工具搭建系统模型,通过改变各元件中的参数,模拟不同工况,成功验证"雪龙2"号总电压谐波不超过5％,单次谐波不超过3％,可有效改善谐波畸变,提升电能质量.     

结合动态图卷积和空间注意力的点云分类与分割

目的 随着3维采集技术的飞速发展,点云在计算机视觉、自动驾驶和机器人等领域有着广泛的应用前景。深度学习作为人工智能领域的主流技术,在解决各种3维视觉问题上已表现出巨大潜力。现有基于深度学习的3维点云分类分割方法通常在聚合局部邻域特征的过程中选择邻域特征中的最大值特征,忽略了其他邻域特征中的有用信息。方法 本文提出一种结合动态图卷积和空间注意力的点云分类分割方法（dynamic graph convolution spatial attention neural networks,DGCSA）。通过将动态图卷积模块与空间注意力模块相结合,实现更精确的点云分类分割效果。使用动态图卷积对点云数据进行K近邻构图并提取其边特征。在此基础上,针对局部邻域聚合过程中容易产生信息丢失的问题,设计了一种基于点的空间注意力（spatial attention,SA）模块,通过使用注意力机制自动学习出比最大值特征更具有代表性的局部特征,从而提高模型的分类分割精度。结果 本文分别在ModelNet40、ShapeNetPart和S3DIS（Stanford Large-scale 3D Indoor Spaces Dataset）数据集上进行分类、实例分割和语义场景分割实验,验证模型的分类分割性能。实验结果表明,该方法在分类任务上整体分类精度达到93.4%;实例分割的平均交并比达到85.3%;在室内场景分割的6折交叉检验平均交并比达到59.1%,相比基准网络动态图卷积网络分别提高0.8%、0.2%和3.0%,有效改善了模型性能。结论 使用动态图卷积模块提取点云特征,在聚合局部邻域特征中引入空间注意力机制,相较于使用最大值特征池化,可以更好地聚合邻域特征,有效提高了模型在点云上的分类、实例分割与室内场景语义分割的精度。     

海洋水文观测数据聚类

在科学考察中,数据的获取受自然环境因素以及监测成本影响较大,实际布放的监测点的数量和位置可能无法达到预期,并且所采集的数据集中通常包含了多种监测要素,利用数据分析来弥补因自然环境影响而造成的数据缺失并找出数据变化规律显得尤为重要。以南极普里兹湾水文数据为研究对象,利用空间插值的方法,来弥补数据不足和监测点稀疏的问题,再将改进的动态时间弯曲距离算法用于具有多要素特性的水文深度序列相似度衡量,实验结果表明相较于传统的欧氏距离相似度衡量更为准确。基于所提出的相似度衡量算法,对普里兹湾水文数据进行聚类,并获得了每个簇的空间分布情况。     

北冰洋来源广谱抗菌海洋细菌的筛选及发酵条件优化

从北冰洋海域沉积物中分离筛选广谱抗菌海洋细菌，通过形态观察、生理生化试验及分子生物学技术对其进行鉴定，并以白色念珠菌（Candida albicans）为指示菌，抑菌圈直径为响应值，通过单因素及响应面试验对其培养条件进行优化。结果表明，分离筛选出一株具有广谱抗菌性的52号菌株，其对白色念珠菌、金黄色葡萄球菌（Staphylococcus aureus）、铜绿假单胞菌（Pseudomonas aeruginosa）、大肠杆菌（Escherichia coli）、鼠伤寒沙门氏菌（Salmonella typhimurium）、肺炎克雷伯氏菌（Klebsiella pneumoniae）均有一定的抑制作用，该菌株被鉴定为枯草芽孢杆菌（Bacillus subtilis）。52号菌株的最佳培养条件为培养温度36 ℃、培养时间75 h、初始pH值6.5、转速178 r/min。在此最优培养条件下，52号菌株对白色念珠菌的抑菌圈直径为30.23 mm。     

软质输油管线系统的设计与应用

软质输油管线系统概念的提出,旨在弥补和拓展当前管线输油领域的不足,其具有适应性强,机动灵活、成本低廉等优点,极大地适应了现代部队对于油料补给的需求,同时亦可拓展至其他输液领域。