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1.
Monjit Borthakur Anup Saikia Kiran Sharma 《Singapore journal of tropical geography》2020,41(3):341-366
Changing urban landscape with multistoried high rises, roads and pavements is continuously reducing urban green space. These structures result in high surface temperature variation within cities. To explore the relationship between surface temperature and normalized difference vegetation index (NDVI), this study estimates two models—geographically weighted regression (GWR) and a fixed effect panel data model in relation to the Guwahati Metropolitan Area (GMA), a secondary city in north east India. The results indicate the superiority of GWR regression in presence of spatial dependence. Panel data analysis shows that the densely populated urban areas in the GMA with less than 10 per cent greenery are 1°C warmer than the sub-urban areas with 50 per cent greenery. 相似文献
2.
PM2.5已成为人群健康的重要威胁之一,科学精准的暴露评估是PM2.5风险防控的前提,为提升PM2.5暴露精准评估,本文利用土地利用数据、道路数据、气象数据等构建PM2.5土地利用回归反演模型,实现了2013年12月1日-2014年2月8日(冬季)广佛都市区PM2.5时空动态演变监测,在此基础上将PM2.5反演结果与人口密度数据耦合,分别从PM2.5污染浓度与人口加权PM2.5浓度2个方面,评估广佛都市区PM2.5污染暴露风险。研究结果表明:① 土地利用回归模型能够较好的反映研究区域内PM2.5的空间分布特征,R2大于0.78;② 2013年12月1日-2014年2月8日,广佛都市区PM2.5浓度平均值呈现波动变化趋势,研究时段内,最高平均浓度为97.91 μg/m3 (12月29日-1月11日),最低平均浓度为53.40 μg/m3 (1月26日-2月8日),全时段PM2.5浓度超WHO健康标准的面积占比达99.8%;③ 广佛都市区PM2.5的空间分布具有异质性规律,其高值区分别位于广州市天河区、越秀区、番禺区北部、花都区北部及佛山市禅城区、南海区中部、三水区中部,低值区主要位于广州市白云区、番禺区东南部及佛山市顺德区南部。人口加权暴露风险存在2个高值中心,分别位于广州市和佛山市的主城区;④ 耦合人口加权模型前后,广佛都市区PM2.5暴露风险高风险区空间分布发生变化,未考虑人口加权模型时,广佛深高值区较为分散,主要位于南海区、天河区、越秀区、禅城区,考虑人口加权模型后,高值区更加集中于广州市和佛山市的主城区。 相似文献
3.
采用GHM方法将EIV模型在最优解处线性化,得到解的近似方差。然后,将EIV模型表达成与Gauss-Markov模型相似的形式,利用标准最小二乘理论推导EIV模型的解及近似方差矩阵,得到与已有算法等价的结论。最后,推导观测值估值和残差的统计性质,建立起一整套EIV模型参数估计和精度评定的体系。 相似文献
4.
本文采用中国沿海地区13个探空站2010~2014年实测地表温度Ts与平均温度Tm数据,利用傅里叶级数分析法精化中国沿海地区Tm模型,并将2015年探空站实测Tm数据与精化模型进行对比检验。结果表明,精化模型在Tm探测方面具有更高的计算精度,其计算大气可降水量的误差概率分布趋近于正态分布,具有较强的稳定性。 相似文献
5.
贫困具有多维属性,根据不同社会群体和背景从多维视角定义贫困已成为贫困问题研究的共识。依据Alkire-Foster多维贫困框架,拓展精准扶贫的“两不愁,三保障”识别标准,建立了涵盖教育、健康、居住、生活和收入指标的海南省农户多维贫困评估指标体系,基于海南省70个乡镇、134个贫困村3924户入户调查数据,采用双重临界值法评估了农户及村域多维贫困状况,进而运用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型,分析了村域多维贫困影响因素的空间分异。结果显示,调查农户多维贫困率达18.22%,多维贫困程度严重的村多维贫困发生率不一定高,“两不愁、三保障”及收入指标对多维贫困指数的贡献率低。中、西部连片贫困地区多维贫困主要表现为较差的资产状况、不清洁的炊事燃料、较高的家庭成员患病率和较低的家庭成员最高学历。GWR模型分析表明,作为多维贫困最重要的影响因素,户主性别、户主受教育水平、女性劳动力占比和抚养比4个变量估计系数的空间分异明显。总体上,女性户主和低学历户主为主的地区倾向于更易发生多维贫困,二者的影响分别表现为从东到西、从北到南有所增强。女性劳动力占比为负向影响,抚养比为正向影响,呈现出自北向南增强的趋势,体现了海南贫困地区劳动力弱、女性相对更勤劳等典型地域特征。 相似文献
6.
7.
为有效对港区大气污染进行治理、分析船舶尾气,本文详细介绍了一种基于高斯烟羽模型,通过MATLAB模拟仿真模型,其包括实验仿真过程、技术原理及理论模型对船舶尾气扩散进行的研究。该模型是在传统的高斯烟羽模型的基础上,通过对实源像源进行加权选择输入参数;通过矢量合成确定了气体扩散的方向,利用合成后的"风速"进行计算仿真,有效模拟了船舶尾气在港区或者海洋环境中的气体扩散模型。其模型简单且可以有效模拟船舶尾气扩散。并且进一步对后续模型的精确优化进行分析。 相似文献
8.
加权总体最小二乘法是理论上估计EIV模型参数相对严密的方法,其迭代过程中涉及的矩阵运算较为耗时,在处理大量级数据时尤其明显。PEIV模型有助于提高加权总体最小二乘法的计算效率。本文基于PEIV模型和经典最小二乘准则给出了一种加权总体最小二乘法算法,算法的推导过程简洁,易于理解,迭代过程中无需重构矩阵,减少了矩阵运算量。最后通过仿真试验验证了算法的可靠性。试验结果表明,本文算法可以取得与现有算法相同的参数估计精度且计算效率更高。 相似文献
9.
10.
ABSTRACTThe objective of the curve-fitting method is to determine the optimal distribution by parameter estimation. The selection of the parameter estimation methods and the determination of the parameter estimation results may vary according to the different aims of the curve fitting, as well as the different accuracies and positions of the points. To solve the problem, the fuzzy weighted optimum curve-fitting method (FWOCM) was used to deal with the characters. The deficiencies of the original FWOCM were analysed, and it was found that the membership function and nomograph were unable to effectively deal with the curve fitting. An improved method and its indexes were evaluated, using effectiveness and unbiasedness as the assessment criteria, while scoring and percentage methods were chosen to comprehensively assess the statistical results. Compared with FWOCM, the results showed greater effectiveness and unbiasedness in the improved method. 相似文献