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1.
地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明:不同岩性、不同地形地貌的地形因子(组合)之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数(MTI)以及微观曲率指数(MCI)对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。 相似文献
2.
中国土地利用空间格局刻画方法研究 总被引:7,自引:1,他引:6
土地利用空间格局研究是土地利用/覆盖变化(LUCC)理论和实践的基础,对土地利用空间格局进行有效刻画有利于国土资源空间优化,提升土地利用规划和管理水平。由于土地利用空间格局的研究范畴尚不明晰,目前土地利用空间格局的研究对形状、斑块分布和结构等方面关注较少,缺乏对不同土地利用类型间相互关系的研究;同时,格局指标繁多且存在较大的相关性,如何建立指标与土地利用空间格局的对应关系值得进一步研究。本文在深刻理解土地利用空间格局内涵的基础上,将面积、形状和斑块分布总结为土地利用几何特征,将结构和多样性总结为土地利用类型特征,建立了土地利用空间格局刻画指标体系,利用模糊C均值聚类分析,明确了指标与空间格局间的对应关系。结果表明,中国土地利用几何特征可以划分为简单大斑块型、复杂大斑块型、复杂小斑块型、简单小斑块型和散布型五种,不同的几何特征反映了不同土地利用类型的面积、形状和斑块分布的特点,体现了区域土地利用类型的组合关系。2010年中国土地利用共存在61种不同的结构,但主要的结构类型仅有14种,结构特征具有明显的空间聚集性,体现了不同土地利用类型的空间分异性。中国土地利用多样性以3~5类为主,占比达66.69%,其特征总体上呈现“东北、东南高,西北低”的态势。该研究丰富了土地利用空间格局研究的理论体系,填补了中国土地利用整体空间格局刻画的空白。 相似文献
3.
聚类分析和因子分析可以获得土壤元素地球化学组合特征及其差异性。对青州市表层土壤样品数据进行分析研究,通过聚类分析,绘制表层土壤元素聚类谱系图,将23种元素或指标分为5个元素组合簇群及2个单元素簇,研究各元素间的组合特征,探讨其相关性、聚集性及其指示意义;通过因子分析,找出有代表性的因子,用其代表变量,绘制典型因子得分等值线图,并从中分析不同元素组合的区域分布基于何种因素,用11个代表性因子的分布特征就基本可以代表青州市表层土壤23项原始变量的分布特征,并对F1,F2,F3主因子进行了地质解释。聚类分析与因子分析相结合,利于表层土壤中元素的共生组合特征及其差异性研究,利于对研究区表层土壤异常进行归纳总结。 相似文献
4.
饮食地理文化作为地域文化中最具地方特色的重要元素,在现代人口大规模流动背景下呈现出全新的多样化局面,而基于传统认知的“南甜北咸”的地域分异已然不能代表中国现代食甜分布的空间特征。因此,本文采用网络爬虫技术,获取我国大陆31个省会城市共计约2000万条美食消费数据,从传统类菜品、主食类菜品、饮料类和甜品类菜品4个方面计算城市食甜度,在ArcGIS、MySQL软件支持下,借助GIS空间分析和数理统计方法探究我国现代食甜习惯的空间分布特征,分析影响食甜分布的因素。研究发现:① 中国食甜在空间分布上存在显著的地域分异特征,聚类分析评价参数R 2高达0.88,现代食甜习惯总体呈现“东高北中,西微内低”的包围式格局;② 从整体抑或局部角度,在1%显著性水平上莫兰指数均为正,中国食甜分布呈现显著的空间正相关关系,形成特色鲜明的3个地理集聚区,即以苏浙沪闽为主的东南沿海高甜集聚区,以渝黔川为主的西南内陆低甜集聚区和以陕宁为主的西北内陆低甜集聚区;③ 构建了中国现代食甜习惯分布影响因素模型,其拟合精度为0.82,分析结果显示降水、湿度、气温等气象要素及地理位置是影响现代我国食甜空间分布的重要因素。 相似文献
5.
2016年秋季热带西太平洋网采浮游植物群落结构 总被引:1,自引:0,他引:1
作者于2016年9月27日~10月25日对热带西太平洋(0°~20°N, 120°~130°E)10个站位的网采浮游植物群落结构进行了采样调查。应用Uterm?hl方法对调查海域浮游植物的物种组成、细胞丰度、优势物种以及群落多样性等相关生态特征进行了分析。希望为热带西太平洋提供一些基础的背景资料,为以后的研究奠定基础。结果表明, 鉴定出浮游植物共计4门、66属、243种(包括变种、变型), 含硅藻门(Bacillariophyta)34属、103种, 甲藻门(Pyrrophyta)28属、133种, 金藻门(Chrysophyta)2属、4种,蓝藻门(Cyanophyta)2属、3种。浮游植物细胞丰度1 965.573×103 细胞/m3 , 其中蓝藻的细胞丰度为1 945.169×103 细胞/m3 , 决定了浮游植物的分布格局, 占总细胞丰度的98.96%, 高值区分布在0°N130°E-10°N130°E的4个站位(E130-13、E130-15、E130-17、E130-19); 硅藻丰度在20°N断面N20-4站位存在高值区; 甲藻丰度在130°E断面的3个站位(E130-10、E130-13、E130-15)存在高值区。本次调查的优势种依次为铁氏束毛藻(Trichodesmium thiebaultii)、扁形原甲藻(Prorocentrum compressum)、扁豆原甲藻(Prorocentrum leniculatum)、胞内植生藻(Richelia intracellularis)、菱形海线藻(Thalassionema nitzschioides)、细弱海链藻(Thalassiosira subtilis)、具边线形圆筛藻(Coscinodiscus marginato-lineatus)、科氏角藻(Ceratium kofoidii)、鲁比膝沟藻(Gonyaulax lurbynaii)、中华半管藻(Hemiaulus sinensis)、霍氏半管藻(Hemiaulus hauckii)、小等刺硅鞭藻(Dictyocha fibula)。Shannon-Weiner多样性指数的均值为2.440,Pielou 均匀度指数的均值为0.163。相关分析结果显示浮游植物空间分布主要受PO4-P、NH4-N的影响,且由蓝藻的相关性决定的。聚类分析得出群落结构分为大洋群聚和近岸群聚两种类型(其中大洋群聚的站位又划分为0°~10°N纬度范围聚集和10°~20°N纬度范围聚集)。 相似文献
6.
参数优化DBSCAN算法的城管案件聚类分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对DBSCAN算法参数对聚类结果具有较大的不确定性问题,该文提出了基于空间分析的参数优化思想:首先,基于Ripley’s K函数分析,实现自适应确定数据聚类范围EPS值;基于K-D树分析,实现自适应确定在Eps阈值内的点数量MinPts值;然后,基于以上参数的自适应确定思想,利用R语言编写了DBSCAN算法,进一步实现了数据的精确聚类。基于典型城市管理案件的实验结果表明:该方法充分考虑了空间数据统计特性,具有较好的适用性,聚类簇特征明显,聚类质量较高。 相似文献
7.
该文以500 hPa环流作为关键影响因子,采用K-means动态聚类分型,将近10 a安顺降雪划分为平直气流型(Ⅰ)、南支槽型(Ⅱ)、多波动型(Ⅲ)3种主要形势。个例分析和合成分析表明:3种形势下降雪过程中相态变化、区域、持续时间等特点有所不同。合成分析还表明:3种形势在500 hPa环流上有明显的区别,Ⅰ型在高原东侧到贵州的气流基本平直,Ⅱ型从高原东侧到贵州有1个明显的南支槽,Ⅲ型在高原东侧到贵州有多个波动槽影响,在高原北侧沿河套地区和孟湾以东均有槽影响,形成阶梯槽。此外滇黔准静止锋的强度、影响区域、物理量以及垂直方向湿度配置、逆温等方面均有所区别:Ⅰ型湿层和上升区浅薄,有1℃左右逆温;Ⅱ型湿层较薄,Ⅱ型在贵州中部有3℃逆温范围较窄;Ⅲ型中低层有宽广的湿层,水汽和抬升条件配合较好,几乎没有逆温。 相似文献
8.
在进入冬半年后,海口市受弱冷空气或较强下沉气流控制时,易出现污染天气,对2013—2015年当年10月至翌年1月的气团轨迹进行了聚类分析、潜在源贡献因子分析(Potential Source Contribution Function,PSCF)和重轨迹分析(Concentration Weighted trajectory,CWT),结果表明:在污染时段内,海口大多受到来自中国华南和华东的东北向气流影响。PSCF和CWT分析表明,广东、福建、江西的大部分地区,以及湖南东部、广西东部等地区,是对海口地区污染天气污染物浓度的潜在贡献大值区。在进行预报时,可参考主要天气影响系统,和一些关键区域的外源影响以及本地污染的堆积情况。 相似文献
9.
胶东山城金矿地质与地球化学变量的关系 总被引:3,自引:2,他引:1
为研究胶东地区山城金矿的控制因素和预测隐伏矿体,利用R型因子分析和聚类分析揭示了各种地质和地球化学变量的关系。同时,针对聚类分析中难以有效显示变量间负相关问题提出了反序变换的方法。结果表明,该矿的黄铜矿化、脉状黄铁矿化、Au-Ag-Cu组合与As-Sb-Hg组合相关,并受主构造面走向波动控制;而较厚石英脉、菱铁矿化、星散状黄铁矿化、Pb-Ba组合与Co-Ni组合相关,并受主构造面倾向波动控制。这些结果与地质结论一致,但研究方法更简便快捷。 相似文献
10.