The Relations about the Co-op of the Poor with the Movement of Cooperative Transformation of Agriculture in Zunhua County

“穷棒子社”是由河北省遵化县第十区西铺村村民王国藩创办的初级农业生产合作社,当时被毛泽东誉为“整个国家的形象”,对遵化县乃至全国农业合作化运动都产生了重大影响。同时,也激励着今天的遵化县人民在建设有中国特色社会主义的进程中再创辉煌。The Co-op of the poor,as a primary co-op,which lies in Xipu village,the Tenth district,Zunhua county,Hebei province,was created by WANG Guo-fan.At that time,MAO Ze-dong praised the Co-op of the poor as “the China's image”,and it had a important influence on the movement of cooperative transformation of agriculture in Zunhua County,and even China.In the meantime,it inspires the today's people in Zunhua County to make greater achievements in building socialism with Chinese characteristics

中国海及邻近区域碳库与通量综合分析

中国海总面积约470万平方公里,纵跨热带、亚热带、温带、北温带等多个气候带.其中,南海北依\"世界第三极\"青藏高原、南邻\"全球气候引擎\"西太平洋暖池,东海拥有全球最宽的陆架之一,跨陆架物质运输显著,黄海是冷暖流交汇区域,渤海则是受人类活动高度影响的内湾浅海.中国海内有长江、黄河、珠江等大河输入,外邻全球两大西边界流之一的黑潮.这些鲜明的特色赋予了中国海碳储库和通量研究的典型代表意义.文章从不同海区（渤海、黄海、东海、南海）、不同界面（陆-海、海-气、水柱-沉积物、边缘海-大洋等）,以及不同生态系统（红树林、盐沼湿地、海草床、海藻养殖、珊瑚礁、水柱生态系统等）多层面对海洋碳库与通量进行了较系统地综合分析,初步估算了各个碳库的储量与不同碳库间的通量.就海气通量而言,渤海向大气中释放CO2约0.22Tg Ca-1,黄海吸收CO2约1.15Tg Ca-1,东海吸收CO2约6.92～23.30Tg Ca-1,南海释放CO2约13.86～33.60Tg Ca-1.如果仅考虑海-气界面的CO2交换,中国海总体上是大气CO2的\"源\",净释放量约6.01～9.33Tg Ca-1.这主要是由于河流输入以及邻近大洋输入所致.河流输入渤黄海、东海、南海的溶解无机碳（DIC）分别为5.04、14.60和40.14Tg Ca-1,而邻近大洋输入DIC更是高达144.81Tg Ca-1,远超中国海向大气释放的碳量.渤海、黄海、东海、南海的沉积有机碳通量分别为2.00、3.60、7.40、7.49Tg Ca-1.东海和南海向邻近大洋输送有机碳通量分别为15.25～36.70和43.39Tg Ca-1.就生态系统而言,中国沿海红树林、盐沼湿地、海草床有机碳埋藏通量为0.36Tg Ca-1,海草床溶解有机碳（DOC）输出通量为0.59Tg Ca-1;中国近海海藻养殖移出碳通量0.68Tg Ca-1,沉积和DOC释放通量分别为0.14和0.82Tg Ca-1.总计,中国海有机碳年输出通量为81.72～103.17Tg Ca-1.中国海的有机碳输出以DOC形式为主,东海向邻近大洋输出的DOC通量约15.00～35.00Tg Ca-1,南海输出约31.39Tg Ca-1.综上,尽管从海-气通量看中国海是大气CO2的\"源\",但考虑了河流、大洋输入、沉积输出以及微型生物碳泵（DOC转化输出）作用后,中国海是重要的储碳区.需要指出的是,文章数据是基于中国海各海区碳循环研究报道,鉴于不同研究方法上的差异,所得数据难免有一定的误差范围,亟待将来统一方法标准下的更多深入研究和分析.国家重点研发计划项目(编号:2016YFA0601400);;国家自然科学基金项目(批准号:91751207、91428308、41722603、41606153、41422603);;中央高校基础研究项目(编号:20720170107);;中海油项目(编号:CNOOC-KJ125FZDXM00TJ001-2014、CNOOCKJ125FZDXM00ZJ001-2014)资

中国物理海洋学研究70年：发展历程、学术成就概览

本文概略评述新中国成立70年来物理海洋学各分支研究领域的发展历程和若干学术成就。中国物理海洋学研究起步于海浪、潮汐、近海环流与水团,以及以风暴潮为主的海洋气象灾害的研究。随着国力的增强,研究领域不断拓展,涌现了大量具有广泛影响力的研究成果,其中包括:提出了被国际广泛采用的"普遍风浪谱"和"涌浪谱",发展了第三代海浪数值模式;提出了"准调和分析方法"和"潮汐潮流永久预报"等潮汐潮流的分析和预报方法;发现并命名了"棉兰老潜流",揭示了东海黑潮的多核结构及其多尺度变异机理等,系统描述了太平洋西边界流系;提出了印度尼西亚贯穿流的南海分支(或称南海贯穿流);不断完善了中国近海陆架环流系统,在南海环流、黑潮及其分支、台湾暖流、闽浙沿岸流、黄海冷水团环流、黄海暖流、渤海环流,以及陆架波方面均取得了深刻的认识;从大气桥和海洋桥两个方面对太平洋–印度洋–大西洋洋际相互作用进行了系统的总结;发展了浅海水团的研究方法,基本摸清了中国近海水团的分布和消长特征与机制,在大洋和极地水团分布及运动研究方面也做出了重要贡献;阐明了南海中尺度涡的宏观特征和生成机制,揭示了中尺度涡的三维结构,定量评估了其全球物质与能量输运能力;基本摸清了中国近海海洋锋的空间分布和季节变化特征,提出了地形、正压不稳定和斜压不稳定等锋面动力学机制;构建了"南海内波潜标观测网",实现了对内波生成–演变–消亡全过程机理的系统认识;发展了湍流的剪切不稳定理论,提出了海流"边缘不稳定"的概念,开发了海洋湍流模式,提出了湍流混合参数化的新方法等;在海洋内部混合机制和能量来源方面取得了新的认识,并阐述了混合对海洋深层环流、营养物质输运等过程的影响;研发了全球浪–潮–流耦合模式,推出一系列海洋与气候模式;发展了可同化主要海洋观测数据的海洋数据同化系统和用于ENSO预报的耦合同化系统;建立了达到国际水准的非地转(水槽/水池)和地转(旋转平台)物理模型实验平台;发展了ENSO预报的误差分析方法,建立了海洋和气候系统年代际变化的理论体系,揭示了中深层海洋对全球气候变化的响应;初步建成了中国近海海洋观测网;持续开展南北极调查研究;建立了台风、风暴潮、巨浪和海啸的业务化预报系统,为中国气象减灾提供保障;突破了国外的海洋技术封锁,研发了万米水深的深水水听器和海洋光学特性系列测量仪器;建立了溢油、危险化学品漂移扩散等预测模型,为伴随海洋资源开发所带来的风险事故的应急处理和预警预报提供科学支撑。文中引用的大量学术成果文献(每位第一作者优选不超过3篇)显示,经过70年的发展,中国物理海洋学研究培养了一支实力雄厚的科研队伍,这是最宝贵的成果。这支队伍必将成为中国物理海洋学研究攀登新高峰的主力军

防洪减灾理论及技术研究进展

论文针对防洪减灾理论及技术研究时，注重结合当前中国社会经济发展现状以及在防洪减灾工作方面取得的实践经验、研究理论成果，对防洪减灾理论及技术研究进展进行了归纳和总结。通过对防洪减灾理论及技术研究成果的分析，把握防洪减灾的有效方法、策略，使防洪减灾理论成果及技术成果在实际工作中得到有效的运用，提升防洪减灾工作的开展效果及质量，构建社会化的防洪减灾保障体系，以促进中国社会经济的长远、可持续性发展。</jats:p

Spiking神经网络及其在移动机器人中的应用

本文介绍了第三代神经网络——Spiking神经网络的产生、特点、编码,Spiking神经元和神经突触模型,Spiking神经网络的训练方法等内容。并对国内外Spiking神经网络的研究动态和发展趋势、Spiking神经网络在移动机器人中的应用等内容进行了综述。Spiking神经网络具有其独有的特点:Spiking神经元同时包含有时空信息、很强的计算能力、较好的鲁棒性、易于硬件实现等。这些特点使得Spiking神经网络在移动机器人控制、环境感知和机器人视觉等领域得以成功应用。国家自然科学基金资助,项目批准号:60974603,61005009|河北省自然科学基金资助,项目批准号:F2008000197,F2010000437|河北师大重点基金,项目批准号:L2010Z08|河北师大博士基金资助,项目批准号:L2007B2

部分烧结陶瓷材料力学特性的DEM模拟

通过开展三维离散单元法数值模拟,考察了部分烧结陶瓷在单轴拉伸和压缩加载条件下的力学响应行为。模拟结果表明,拉伸加载下试样的破坏表现为裂纹"成核"效应,而压缩加载下则呈现为裂纹"聚并"效应;通过追踪固体键的断裂顺序和断裂模式发现,拉伸加载下固体键的破坏主要源于拉伸作用,而压缩加载下则为剪切作用。试样的宏观断裂强度与固体键临界拉伸强度σ_(c,t)和临界剪切强度σ_(c,s)有关。对于考察的部分烧结Al_2O_3陶瓷材料,σ_(c,t)=σ_(c,s)下模拟得到的试样拉伸强度和压缩强度能与实验数据定量吻合。压缩加载下,固体键断裂强度的分布形式和分布宽度对试样断裂强度的影响较小;拉伸加载下,试样断裂强度取决于固体键的分布形式:高斯分布时,试样断裂强度基本不受分布宽度的影响;均匀分布时,试样断裂强度随分布宽度的增大而减小

Some Suggestions on Construction of Demonstration Areas of Soil and Water Conservation

通过多年参与国家水土保持(防风治沙)试验示范区(园)治理建设项目的实践和对多项治理建设项目的实地考察,针对各地水土保持(防风治沙)示范区(园)建设过程中遇到的若干问题,从建设目标、坚持原则、建设内容和管理措施4个方面,较为全面详细地提出了关于水土保持(防风治沙)示范区(园)建设若干问题的意见,以供进一步讨论完善,并希望在实际运用的过程中进一步充实提高,形成一个规范性的意见,供治理建设示范区(园)运用

基于CDEM的采空区稳定性及临界顶板厚度分析

地下隐伏采空区易导致地表塌陷等问题发生,采空区的顶板稳定性关乎到露天开采的安全,确定采空区临界顶板厚度对采空区安全评价具有重要意义。采空区临界顶板厚度的影响因素复杂,与采空区的几何参数及岩体物理力学参数等多种因素相关。通过量纲分析建立无量纲表达式,得到影响临界顶板厚度的无量纲参数。在此基础上,借助CDEM数值计算方法建立数值模型并进行计算分析。建立了二维采空区数值模型,通过改变采空区的几何参数及岩体物理力学参数,计算采空区顶板的安全系数,研究以上因素对采空区稳定性的影响规律,识别影响顶板安全系数的主要影响因素。建立了采空区二维模型和三维模型的计算模型,得到了无量纲表达式中无量纲临界高度与无量纲强度间的关系,采用指数函数进行拟合得到响应的关系表达式。研究表明:弹性模量、泊松比对临界顶板厚度影响不大,采空区高度对临界顶板厚度无影响;黏聚力对采空区安全系数影响最大,采空区跨度、岩体内摩擦角、岩体密度次之;采空区无量纲高度与无量纲强度之间存在指数衰减关系

Corridor scene recognition for mobile robots based on multi-sonar-sensor information and NeuCube

为提高室内移动机器人的环境感知能力,针对其常处的结构化走廊场景的分类、Spiking神经网络(SNN)和基于SNN的新型计算模型NeuCube进 行研究。SNN利用尖脉冲传递时、空信息,比传统的神经网络更适于动态、时序信息的分析,以及各种模式信息的识别和分类。此外,SNN更易于用硬件实现。 在对NeuCube的基本原理、学习方法和计算步骤进行讨论的基础上,利用多超声传感信息和NeuCube对室内移动机器人常处的7种走廊场景进行识别。 实验结果表明基于多超声传感信息和NeuCube的移动机器人走廊场景分类方法可以对7种走廊场景进行有效识别,该方法有助于增强移动机器人的自主性和提 高其智能水平。To improve the perception ability of indoor mobile robots, the classification method for the commonly structured corridor-scenes, Spiking Neural Network (SNN) and NeuCube, which is a novel computing model based on SNN, were studied. SNN can convey spatio-temporal information by spikes. Besides, SNN is more suitable for analyzing dynamic and time-series data, and for recognizing data of various patterns than traditional Neural Network (NN). It is easy to be implemented by hardware. The principle, learning methods and calculation steps of NeuCube were discussed. Then seven common corridor scenes were recognized by the classification method based on multi-sonar-sensor information and NeuCube. The experimental results show that the proposed method is effective. Additionally, it is helpful for improving autonomy and intelligence of mobile robots