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51.
基于动态因子的区域生态安全评价——以河北省万全县为例 总被引:7,自引:0,他引:7
本文以河北省万全县为例, 探索在GIS 和RS 技术支持下进行区域生态安全综合评价的 方法。数据包括1992 年8 月的TM影像、2002 年8 月的ETM+和SPOT 影像、1∶5 万DEM等; 选取 植被指数变化、土地利用类型变化和土壤有机质含量变化三类动态评价因子; 采用综合指数法构 建了基于生态退化的动态评价模型; 应用最小二乘原理客观地计算出了模型中各指标的权重; 并最终在ArcGIS 9.0/Spatial Analyst 模块中生成了生态安全评价图, 使模型得以实现。结果表明 该县南部河川区生态安全要优于中部丘陵区和北部山区; 相对不安全区域占到全县总面积的 50.1%, 虽然不安全区域总体分布较为散落, 但在北部和中部相对集中; 总体生态安全评价值为 2.3, 标志着本地区的生态安全级别较低, 应引起当地政府的高度重视。另外, 采用动态评价因子, 比采用静态评价因子具有一定优势; 采用最小二乘原理计算模型中权重系数的方法比较实用和 科学, 降低了人为影响因素, 也可以避免主观判断产生的错误, 为评价模型中权重系数的确定提 供了一种新的方法和选择。 相似文献
52.
53.
VPN技术在防震减灾中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
邹振轩 《地震地磁观测与研究》2006,27(1):79-83
简要介绍VPN技术的应用、原理与搭建,并介绍了两个应用实例。显示了VPN技术在防震减灾工作中有广阔的应用前景。 相似文献
54.
基于耦合场分割算法的ANSYS二次开发及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
耦合场分割算法是当前研究的热点之一。本文首先对比研究了瞬态热传导方程和孔压增长消散方程,提出了一种适用于ANSYS二次开发的分割算法,并对2种不同的预测值计算模式对计算稳定性的影响进行了分析。然后,据之对ANSYS温度—结构耦合场模块进行了开发,形成了岩土工程有效应力计算模块。数值实验表明,这种方法具有较高的计算精度和良好的计算稳定性,并且能够充分利用现有程序资源,具有较高的工程应用价值。 相似文献
55.
中国产业发展与布局的关联法则 总被引:8,自引:2,他引:6
产业地理学研究产业空间分布及其动态演化规律。基于地理邻近性的集聚理论揭示了产业地理不平衡分布的内在机制。演化经济地理学借鉴演化经济学的历史视角,从历史角度考察经济活动空间分布的渐进演化机制,认为地理邻近性不是产业地理格局演化的充分必要条件,以认知邻近性为核心的多维邻近性能够提供更好的解释。本文从认知邻近视角系统地分析了中国区域产业发展与布局动态演化规律,总结出中国产业发展与布局的“关联法则”,即一个企业或区域进入(或退出)某项经济活动的概率是该企业或地区拥有的基于相关知识基础的经济活动的函数。本文全面地回顾了关联法则涉及的关键概念,梳理企业和区域尺度的实证研究成果,讨论关联法则在中国的适用性及其补充和拓展。本文指出:① 在认知邻近视角下,基于资源转换和组织学习等理论基础,关联法则研究了企业或区域发展新产业与现有产业之间的关系。② 关联法则不仅适用于中国企业和区域尺度,还会影响区域经济发展、创新和韧性等。③ 外部联系、冲击以及内部制度环境等可能会降低区域产业动态对本地产业基础的依赖性。关联法则指出中国区域需培育内生发展模式,围绕现有区域能力、技术和知识积累发展区域产业和实现区际产业优化布局与分工,逐步建立相关多样化的产业体系,增强区域韧性,支撑国内经济循环。 相似文献
56.
本文简要介绍了结构地震反应观测研究的意义。并以中国地震局防灾大楼和北京市人大办公大楼结构地震反应观测系统为布设实例,阐述了中国大陆地区结构地震反应观测系统的两种布设方式。对两种方式进行了分析,指出简化布设中存在的问题,并提出了布设原则,用于指导结构地震反应观测系统的布设。 相似文献
57.
58.
以往旅游对植被影响的评价成果较多,但是旅游影响下植被景观与地理因子之间的关系报道较少。本文利用多种数量生态学方法探讨了五台山旅游开发与植被景观之间的生态关系。结果表明:① 旅游开发影响下五台山植被景观可分为单优乔木区、草本区、差级乔草区、中级乔草区、中级灌草区、良级灌草区、良级乔灌草区、优级乔灌草区、以及寺庙区、商业区或居民区9种类型。② 在除趋势对应分析中,第一轴与所有因子的相关性都较大,第二轴与旅游干扰度和海拔呈显著的负相关性。各植被景观类型的空间分布在一定程度上取决于关键性指标的空间格局。③ 除趋势典范对应分析方法能够大大提高植被景观特征与地理因子间的相关性,并将其直观地表达于排序图中。在植被景观特征与地理因子的关系上,第一轴上的相关系数是0.858DCCA>0.828DCA,第二轴上的相关系数是0.583DCCA>0.501DCA,这说明除趋势典范对应分析方法更优。 相似文献
59.
60.
文章提出了一种识别混合层深度的人工智能方法。该方法在温度(密度)与压强(或深度)间建立线性模型, 并且将其系数和方差做成一组表征廓线特征的统计量。初始时为模型设定一个主观的先验分布, 在一个自海表向下移动的窗口内通过贝叶斯链式法则和最小描述长度原理学习新数据, 得到系数均值的最大后验概率估计。用F-检验识别系数发生突变的位置, 以此确定混合层的存在性及其深度。通过2017年2月太平洋海域的地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, ARGO)数据进行测试, 并且以质量因子(Quality Index, QI)值作为判断识别混合层深度结果准确性的依据, 发现该方法相比于梯度法、阈值法、混合法、相对变化法、最大角度法和最优线性插值法在识别结果上具备更大的QI值。表明该方法能够准确识别混合层深度。 相似文献