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基于MODIS数据,选取植被净第一性生产力(NPP)、温度植被旱情指数(TVDI)、改进型土壤调整植被指数(MSAVI)、陆地表面温度(LST)4个对干旱地区地表覆被具有显著指示作用的指标,结合IGBP土地利用类型分类图,以新疆伊犁地区和博尔塔拉蒙古自治州(简称博州)为例,对研究区2003—2007年土地覆被动态进行监测,并利用熵权法确定各个指标的权重,在此基础上进行土地覆被动态的综合评价。结果表明,不同指标对不同的土地利用类型具有不同的适宜性和指示度;在新疆伊犁地区和博州,土地覆被动态地域差异性明显,土地覆被退化程度较大的土地类型为水体、草地、永久湿地、城镇,而森林、灌木林、荒漠草原和农田等土地类型有所改善,呈现出"局部改善、总体退化"的局面;引用熵权法将多个遥感指标综合起来进行土地覆被动态的监测与评价的途径是可行且有效的,可为干旱区土地覆被、荒漠化、土地退化、植被变化等工作的监测与评价提供可靠的技术方法与有价值的案例。 相似文献
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为客观预测在役公路梁式桥综合震害状况,考虑在役桥梁在运营期存在的病害问题,从压力和承压两方面建立在役公路梁式桥综合震害预测评价指标体系。以桥梁作为承灾体,建立在役公路梁式桥综合震害物元可拓模型,运用熵权法进行赋权,确定桥梁的综合震害状况。以一座在役梁式桥为例,运用上述模型确定算例的综合震害状况。研究结果表明,该桥的综合震害等级为Ⅲ级,破坏等级中等,且根据结果分析影响桥梁震害程度的主要影响因素;该模型通过对多个指标关联系数的综合分析来评价在役梁式桥的综合震害等级,极大地提高了该模型评估的准确率及可靠性,为桥梁震害等级的预测提供一定的参考,对提升桥梁综合抗震能力具有积极意义。 相似文献
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川滇黔铅锌(锗)成矿区区域地球化学测量在找锗预测中的作用 总被引:3,自引:1,他引:2
锗作为一种稀散元素,是现代信息产业最重要的金属之一,然而大多数锗资源是在综合评价煤矿床、铅锌矿床以及铁矿床的过程中发现的,缺乏专门的找锗方法。为了进一步加强锗矿找矿方法的研究,本文以川滇黔接壤处作为研究区,通过采用探索性分析方法(EDA)和基于分形理论的浓度-面积(C-A)方法以及证据权模型,分析研究区内低密度水系沉积物测量数据Zn、Ge元素的数字特征和分布规律。结果表明:(1) Ge元素分布由单个总体构成,基本符合正态分布,数值变化小(变异系数=0. 13),基本围绕地壳丰度值(1. 6×10~(-6))波动,且矿床的分布与地球化学异常之间没有明显的相关关系,因此采用以Ge找Ge的思路是行不通的,而这可能是由于Ge在表生氧化状态下的多亲和性和高度分散性造成的。(2) Zn元素分布明显不符合正态分布,且有多个峰值,数据离散程度大(变异系数=1. 14),可能至少由两个以上总体构成,且在空间上矿床的分布与地球化学异常之间有良好的相关关系,大多数矿床位于相对高值区。另外鉴于在原生状态下,Ge元素往往以类质同象的形式赋存在闪锌矿中,因此在区域上采用以Zn找Ge的思路是可行的。(3)采用累计概率法、直方图法、箱式图法、原生晕法以及基于多重分形的C-A方法,确定的异常下限分别为146. 5×10~(-6)、392. 7×10~(-6)、153. 9×10~(-6)、87. 5×10~(-6)和124×10~(-6)。通过采用证据权方法所提供的空间相关性统计量(t)进行检验,发现异常下限应当落在120×10~(-6)~130×10~(-6)的区间内。因此基于分形理论的C-A方法是最合理的,这可能是其不仅考虑了频数特征,还考虑了空间几何特征的原因。(4)在圈定地球化学块体的基础上,结合热液矿床受构造控制,且往往具有"丛聚效应"以及"鹤立鸡群"的特点,圈定黑区-赤普、大湾子-大桥边、茂租-乐红、毛坪、天宝山-小石房、猫猫厂-白蜡厂、大梁子、会泽、青山-杉树林、猴子厂-顶头山以及富乐作为寻找锗矿的潜力区,建议进一步加强这11个矿田级远景区锗资源的找矿工作。 相似文献
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区域滑坡易发性研究对地质灾害风险管理具有重要意义.以往研究中,将多元统计模型与机器学习方法相结合用于滑坡易发性评价的研究较少.以三峡库区万州区为例,首先选取9种指标因子(坡度、坡向、剖面曲率、地表纹理、地层岩性、斜坡结构、地质构造、水系分布及土地利用类型)作为滑坡易发性评价指标.基于证据权模型(weights of evidence,WOE)计算得到的对比度和滑坡面积比与分级面积比的相对大小,对各指标因子进行状态分级;再利用粒子群法优化的BP神经网络模型(PSO-BP)得到各指标因子权重.综合两种模型确定的状态分级权重和指标因子权重(WOE-BP)计算滑坡易发性指数(landslide susceptibility index,LSI),基于GIS平台得到全区滑坡易发性分区图.结果表明:水系、地层岩性和地质构造是影响万州区滑坡发育的主要指标因子;WOE-BP模型的预测精度为80.8%,优于WOE模型的73.1%和BP神经网络模型的71.6%,可为定量计算指标因子权重和优化滑坡易发性评价提供有效途径. 相似文献
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