本期目录
数学与物理学
环境科学与地理学
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基于极化分解组合的SAR图像视觉优化和建筑物损毁评估
- 刘杉, 张风丽, 韦诗莹, 刘娜, 邵芸
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2020, 37 (6):
750-759.
DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2020.06.005
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摘要 (
274 )
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建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义。极化SAR图像蕴含丰富的地物信息，并且记录有目标地物的极化散射矩阵，可用于建筑物的损毁评估。针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征，利用Touzi分解散射角αs1、去定向后Yamaguchi分解二次散射分量和Touzi分解散射对称度|τ2|进行RGB彩色合成，对极化SAR图像进行视觉优化，进而利用单一时相SAR图像快速识别出不同损毁程度的建筑物区域。以2011年3月11日发生在日本东北部海域的地震为例，利用灾后的ALOS PALSAR全极化数据开展实验分析，并利用汶川地震RADARSAT-2图像对提出的方法进行验证。结果表明，通过对极化参量的组合不仅可以优化建筑物目标的视觉显示效果，同时可提高不同损毁程度建筑物区域识别度，从而大大降低灾害评估对于数据源的限制和要求。
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日本町村聚落演变特征分析
- 李亮, 谈明洪
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2020, 37 (6):
767-774.
DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2020.06.007
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摘要 (
288 )
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376
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伴随快速城市化的乡村聚落的衰落是社会各界关注的一个焦点问题，为了缓解这种现状，国家提出乡村振兴战略。那么，在乡村振兴中如何看待村庄的衰减？如何合理布局村庄和促进乡村振兴呢？日本作为一个城市化高度发达的国家，经历了乡村衰落和町村合并，该历程可能对中国有所启示。分析日本过去近100年不同等级町（镇）村数量变化、人口数量变化、空间分布与变化特征，以及町村聚落变化的影响因素；然后从4个方面探讨日本的经验对中国的启示：1）町村规模越大，在时序上衰落（数量减少）越滞后，但2000年以后（城市化后期阶段）不同规模等级的町村都在减少；2）1980—2015年町村数量减少率由东北向西南递增。其中，减少率最高的区域为濑户内海两侧地区，均高于80%；3）1980—2015年町村人口增长的主要区域分布在都市地区（东京都都市圈、名古屋都市圈、大阪都市圈），且离都市圈越近人口增长率越高；4）城市化快速发展、町村合并及选择性的乡村振兴是导致町村变化的3大原因。
地球科学
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南海西南部万安盆地新生代沉降分析及构造意义
- 王蓓羽, 张健, 艾依飞
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2020, 37 (6):
784-792.
DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2020.06.009
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摘要 (
88 )
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南海盆地位处特提斯、环太平洋和古亚洲三大构造域交汇部，其西南部代表性万安盆地新生代地层发育齐全，但前人对其构造沉降及伸展机制研究比较薄弱，制约了人们对南海扩张和盆地演化的理解。基于构造格局和地层层序等区域地质资料，利用回剥法模拟万安盆地的构造演化史，并通过McKenzie纯剪切拉伸模型反复调整拉张因子拟合构造沉降史，得到万安盆地的伸展因子与伸展速度，最终通过岩石圈的热传导方程求取基底热流。研究结果表明：南海扩张、洋脊跳跃和西南次海盆扩张的共同作用控制万安盆地的沉降、伸展和热异常；万安盆地具有独特的时空演化特征，即沉降作用受断裂带左行和右行活动的影响，整体上具有V型转折特性，而伸展作用以“早东西、后南北”为主要特点；伸展和热异常均受构造活动的影响，呈现出以断裂带为异常轴、向两侧以不同的速率逐渐减弱的特征。
电子科学
计算机科学
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一种带有熵监控功能的软件随机数发生器
- 刘攀, 陈天宇, 吕娜, 马原, 荆继武
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2020, 37 (6):
835-847.
DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2020.06.016
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摘要 (
344 )
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随机数发生器（random number generator，RNG）在现代密码学中处于基础而核心的地位，其生成的随机数为密码算法和安全协议等众多密码应用提供基本安全保障。随着移动互联网、物联网等技术的快速发展，传统纯硬件形式的随机数发生器存在硬件更新困难、开发成本高等问题，导致适用范围受限。因此，在计算机、移动终端等设备上通常采用软件随机数发生器（software RNG，SRNG）提供随机数服务。目前，Linux、Android、iOS以及Windows等典型操作系统平台均具备各自的SRNG，提供基于软件的随机数服务。现有的研究工作主要聚焦在熵源熵不足和后处理模块内部状态泄露问题，这是影响SRNG的随机数服务质量的主要问题。为此，设计并实现一种带有熵监控功能的软件随机数发生器（entropy monitoring SRNG，EM-SRNG）架构，该设计利用高精度的纳秒级系统时钟作为非物理熵源。在线的熵监控模块可实现在发生器运行时对未处理数据的熵进行持续检测，并在熵不足的情况下按需调用后处理模块以改善数据的统计特性。另外，EM-SRNG的后处理模块可选用基于SM3和SM4密码算法设计的两种后处理扩展算法，以保证发生器内部状态的前向/后向安全性。通过对所设计的EM-SRNG与Linux随机数发生器（LRNG，目前主流的软件随机数发生器之一）进行对比分析，实验结果表明：在安全性方面，经SP 800-90B测试后发现EM-SRNG的输出质量与LRNG的dev/random提供的数据质量相当，而略好于LRNG的dev/urandom提供的数据质量，每比特的最小熵约为0.94/bit；在速率方面，EM-SRNG的数据产生速率比LRNG的dev/random高4个数量级左右，但由于在结构中嵌入了基于90B统计套件进行在线熵估计，使得EM-SRNG的速率比LRNG的dev/urandom要慢一些，约为4 Mbps。
简报
