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1.
基于自然与人文多重栅格数据,构建人居环境质量综合指数评价模型,分析2015年关中平原城市群人居环境的空间分异格局,并对人口分布与人居环境质量的协同性进行探讨。结果表明:(1)人居自然环境呈现出自东向西,由山地、高原向平原、谷地依次递减的空间分布格局,受地形影响最为明显,地形起伏度与人居自然环境呈负相关关系。(2)人居人文环境表现出平原低、山区高,城镇高于乡村的空间分布格局,受城市行政层级影响显著。(3)关中平原城市群人居环境综合质量指数介于0.216~0.716之间,呈现出以关中平原、汾河谷地向外梯级递减的带状空间分布格局。(4)关中平原城市群人口密度与人居环境质量空间分布显著一致,总体呈现出平原高于山地,城市高于乡村的空间分布规律,人居环境质量越高,人口密度越大,土地利用也越充分。 相似文献
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3.
研究了一种基于数据划分的遥感影像并行处理的路径优化算法,用于解决将并行技术应用于海量遥感影像分布式存储和处理领域时其处理模型所具有的多路可达性所引起的路径动态、最优选择问题。在栅格数据可分解性分析及并行模型数据态、元素、相对信息量和映射等8个基本定义和6个性质的基础上,给出并行处理一般数学模型。以该模型为基础获得在一般并行处理情况下,以平均计算代价变量的比值作为控制横向并行与纵向并行选择方式的标志,并进一步给出四叉树索引并行生成、基于四叉树的目标检测并行处理等具体示例。最后,通过试验验证了算法的有效性,分析了算法的特点及影响因素。 相似文献
4.
“一带一路”区域可持续发展生态环境遥感监测 总被引:2,自引:1,他引:1
2013年9月和10月,习近平主席在出访中亚和东南亚国家期间,先后提出了共建"丝绸之路经济带"和"21世纪海上丝绸之路"(简称"一带一路")的重大倡议。要全面保护"一带一路"区域生态环境,实现2030年可持续发展目标,是一个具有挑战性的问题。遥感技术对生态环境监测与评价发挥着十分重要的作用。本研究利用多尺度、多源遥感数据,对2015年"一带一路"区域的生态环境状况进行监测和分析,旨在提供可持续发展目标生态环境遥感监测的本底。本文选取了几个重要的生态环境方面开展监测与分析,主要包括宏观生态系统结构和植被状况、太阳能资源分布、水资源平衡、主要生态环境限制因素对经济走廊建设的影响、主要城市生态环境质量等。监测区域覆盖亚洲、非洲、欧洲和大洋洲的陆上区域。研究结果为生态环境评价与保护提供了有效的决策依据,有助于"一带一路"建设积极推进。 相似文献
5.
电气石是一类含硼的铝硅酸盐矿物,化学成分复杂、化学稳定性强,不易湿法分解,B_2O_3含量较高,导致其主次量元素的同时测定存在一定困难。本文采用熔融法制样,建立了X射线荧光光谱法测定电气石Na_2O、MgO、Al_2O_3、SiO_2、P_2O_5、K_2O、CaO、TiO_2、V_2O_5、Cr_2O_3、MnO、TFe_2O_3等主次量元素的分析方法。样品与四硼酸锂-偏硼酸锂-氟化锂(质量比为4.5∶1∶0.4)混合熔剂的稀释比例为1∶10,消除了粒度效应和矿物效应;在缺少电气石标准物质的情况下,选择土壤、水系沉积物及多种类型的地质标准物质绘制校准曲线,利用含量与电气石类似的标准物质验证准确度,测定结果的相对标准偏差小于4.2%。采用所建方法测定四种不同类型电气石实际样品,测定值与经典化学法基本吻合。本方法解决了电气石不易湿法分解和硼的干扰问题,测定结果准确可靠,与其他方法相比操作简便,分析周期短。 相似文献
6.
兴国县浅层地下水为各城镇和农村的主要饮用水源,浅层地下水中酸性地下水(p H6.5)分布范围占全区面积的1/2,区域地下水酸化现象较为明显,已成为该地区安全用水问题之一。中国地质调查局根据原国土资源部的统一部署,于2017年启动了兴国水文地质调查工作。基于768组地下水现场水质测试和80组相关水化学分析资料,本文研究了兴国县偏酸性地下水的分布特征及其影响因素。结果发现:pH6.5的偏酸性地下水分布普遍,主要分布于花岗岩类裂隙水中,地下水pH值受当地酸雨影响明显,与酸性土壤分布吻合,与含水介质类型密切相关,随地下水位埋深的增加,pH值增大。本研究对正确认识偏酸性地下水分布特征与影响因素,促进城镇农村居民安全用水,为预防地下水酸化污染具有重要意义。 相似文献
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开展铁路沿线滑坡易发性评价对川藏交通廊道工程建设及运维过程中的风险管理具有重要意义.提出一种层数自适应、通道加权的卷积神经网络(layer adaptive weighted convolutional neural network,LAW-CNN),对川藏交通廊道沿线滑坡易发性进行评价.依据野外调查和影响因素分析筛选出影响滑坡发生的影响因子,绘制滑坡编目,构造用于易发性评价的实验数据集;针对卷积神经网络的权重初值、网络层数等超参数难以优化设置的问题,提出基于影响因子信息熵的通道加权方法和网络层数优选策略,通过多通道加权和层数自适应分类卷积的方式提出滑坡易发性制图的LAW-CNN架构;搜索最优LAW-CNN网络结构并训练网络参数,获取研究区滑坡发生概率并进行易发性分级评价.所提的LAW-CNN模型可以不同权重和不同深度挖掘影响因子的深层特征,实验结果表明,模型曲线下面积(area under curve,AUC)值为0.852 8,极高易发区滑坡点密度为1.251 9,均优于SVM(support vector machine)和CNN模型;川藏交通廊道沿线滑坡极高和高易发区主要集中在大江大河两侧以及横断山区.LAW-CNN模型可较好评价川藏交通廊道滑坡易发性,能够为川藏交通廊道的建设和灾害防治提供科学的依据. 相似文献
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