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1.
《国土资源遥感》2021,(1)
气候变化和土地利用是影响径流变化的主要驱动因素,为了精确预测未来汉江上游流域径流量变化趋势,基于SWAT模型、天气发生器BCC/RCG-WG以及CA-Markov模型预测了未来2种土地利用变化模式下的径流量变化,土地利用情景的设置建立在CA-Markov模型预测结果的基础之上,结合全国林地保护利用规划目标以及汉江上游林地具体情况。结果显示:未来汉江上游流域径流将呈现明显的上升趋势,林地增加情景下径流量升高率少于自然生态情景,这可能与林地增多导致生态需水量增大有关,因此,对于汉江上游流域的水资源保护不可盲目投入大量人为林地增加,而应遵循植被自然生长规律,延续当前生态保护政策,尽量以减少人为污染、提高全民节约用水思想意识策略为主。 相似文献
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基于遥感和GIS的选址策略研究与实现 总被引：5，自引：0，他引：5
以某地新建化工厂选址为例,详细介绍了基于遥感和GIS的工程项目选址建模方法。该方法通过遥感获得地物的空间属性和类别特征,通过GIS的缓冲区分析、再分类、栅格叠加、归组、面积计算等空间分析与统计方法实现满足多个条件的目标区块的提取。作为选址模型的具体实现,以遥感和GIS分析软件为依托,规划出了某地适宜兴建化工厂的区块,实施了化工厂选址的遥感和GIS辅助决策。 相似文献
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将空间信息与Pareto多目标遗传算法相结合可解决具有多个相互制约目标准则的GIS选址问题。以NSGA-Ⅱ算法为基本算法,以空间选址涉及的服务人口密度、交通成本、道路可达性等因素定义多个目标函数,通过表达空间相互作用的权重矩阵将空间信息融合在NSGA-Ⅱ中,形成GIS空间对象的多目标优化选址算法流程,并以山东省10个流行病监控点最优位置的选址为案例进行对比分析。实际应用表明,与普通遗传算法、普通NSGA-Ⅱ算法相比,融合空间信息的多目标遗传算法可有效解决复杂的空间优化选址问题,不仅可以收敛到Pareto最优集,而且解集的分布性更好,算法也具有很好的稳定性。 相似文献
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针对现有城市公共设施选址模型较少考虑具体城市特色和服务设施运行现状这一问题,该文提出基于地理信息系统(GIS)空间分析、改进潜能模型和免疫算法相结合的方法,在评估研究区垃圾楼可达性的基础上,利用GIS空间分析进行初步优化,并构建双目标免疫优化模型再次优化.研究表明:西城区7个街道之间可达性空间差异较大,可达性较好的区域分布在研究区中下部;现有垃圾楼数量不能满足居民需求,拟在可达性较差区域增加9座垃圾楼;经两步优化后,在原有垃圾楼布局不变前提下,研究区居民点平均可达性提高34.50％,7个街道平均可达性标准差下降了 58.18％,表明该方法在提高垃圾楼整体可达性的同时也促进其空间布局的均衡化. 相似文献
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土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标,属于典型的NP-Hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术,以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系,建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里金方差和最大熵为抽样目标,以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件,结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解,并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明,该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度,先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性,能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。 相似文献
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提出一种基于网络Voronoi面域图的最大覆盖选址模型及相应的粒子群优化方法,并应用于城市响应时间敏感型公共服务设施的空间优化。本文考虑设施功能沿交通网络辐射以及需求非均匀分布情形,对设施在网络连续空间上进行布局优化,选址模型采用网络Voronoi面域图划分布局设施的功能辐射域,以启发空间优化最小化重叠覆盖。模型同时顾及了设施利用率的最大化,规定设施对给定距离以内的需求实行的完全服务覆盖和对给定距离以外的需求实行随距离衰减的部分服务覆盖。本研究提出基于遗传机制和广义Voronoi图改进的粒子群算法以提高其空间优化性能,通过对南京市消防站最大覆盖空间优化实验表明,该研究取得了较为理想的结果,可应用于城市化区域应急设施最大覆盖空间优化。 相似文献
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多目标微粒群算法用于土地利用空间优化配置 总被引：4，自引：0，他引：4
针对已有空间配置方法在协调土地利用多目标方面的不足,探讨构建基于多目标微粒群算法的土地利用空间优化配置模型。建立了土地利用空间配置方案与单个微粒的映射关系,以经济、社会、生态和综合效益为优化目标,以土地利用优化结构、土地利用现状、地类转换规则为约束条件进行最优配置方案的自组织、智能化搜索,并选取湖北省嘉鱼县作为试验区验证了其有效性。 相似文献