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1.
因受气候因素的强烈影响,中国黄土10Be记录无法直接用于示踪地磁场变化,需开展信号分离研究.针对黄土10Be示踪古地磁场的复杂性和存在的关键问题,结合分离黄土10Be浓度所包含的气候因素和地磁场因素的数理分析方法发展历史,分析了各种方法的优缺点.在原有方法的基础上,引入主成分分析法对洛川和西峰2个黄土剖面的10Be记录进行主成分提取,进一步剔除了残差中可能存在的少量气候因素、噪声等随机信号,定量重建了130ka以来的大气10Be产率,与以往方法相比较取得了更优的结果.将主成分分析应用于复杂地质信号的分离,将有助于解决地质或其他信号分离的难题. 相似文献
2.
3.
利用HJ-1A/1B卫星CCD数据进行黄河凌汛监测,提出了基于主成分分析和决策树的冰凌提取方法。实验结果显示,利用HJ-1A/1B卫星CCD数据能有效地提取出黄河的冰凌范围,对黄河凌汛监测具有较大的应用潜力。 相似文献
4.
5.
根据千年生态系统评估提出的评估概念框架,考察鄱阳湖湖区生态系统服务功能的形成机理,构建了鄱阳湖湖区生态系统服务功能表征指标体系,并利用多主题1km栅格成分数据模型,采用主成分分析法提取了鄱阳湖湖区核心生态系统服务功能综合表征指标。在此基础上,通过空间聚类分析,形成了鄱阳湖湖区生态系统服务功能分区,实现了各分区单元上生态系统服务功能的空间辨识。研究结果表明,鄱阳湖湖区核心生态系统服务功能包括了支持功能、供给功能、调节功能和文化功能,它们在空间上的排列组合形成了鄱阳湖湖区的10个生态系统服务功能分区,本文辨识了鄱阳湖湖区精细栅格水平上核心生态系统服务功能之间的差异及其空间分异特征。本研究提出的生态系统服务功能分区及其空间辨识方案,为鄱阳湖湖区生态系统服务功能的开发与保育提供决策参考信息。 相似文献
6.
珠海市耕地变化时空特征及其驱动力分析 总被引:2,自引:1,他引:1
在RS和GIS技术支持下,利用1990、1995、2000和2006年共4期Landsat TM卫星遥感数据,分析珠海市耕地数量和空间变化特征,并探讨耕地动态变化的驱动因子.结果表明:珠海市耕地面积在3个研究时段经历了"快速减少一缓慢增加一急剧减少"的变化过程,人均耕地面积持续减少;2000-2006年耕地的动态度最大,而1995-2000年耕地的动态度相对较小;耕地面积增加的主要来源是水域和林地,减少的去向主要是农业结构调整中耕地转变成水域和建设用地;经济发展、人口增加和农业结构调整是珠海市耕地变化的主导驱动因素,同时政策因素也起到了重要的导向作用. 相似文献
7.
植物对金有吸收和积聚作用.金矿区上的植被由于吸收过量的金及伴生元素而表现出生态上的异常;异常植被的波谱反射率与正常植被相比,或高或低,差异是存在的;反映在遥感图象上,表现为异常植被和正常植被灰度值的差异,即植被遥感异常;因此,在植被覆盖区可以通过与金矿化有关的异常植被信息提取获得找矿信息.黑龙江呼玛地区与金矿有关的植被遥感异常表现为TM1,2,3,5,7波段灰度值低于正常植被,TM6波段灰度值高于正常植被.运用比值和主成分分析法提取了该区植被遥感异常,结果表明,这种异常主要分布在以兴隆沟为中心的大型环块构造区和沿黑龙江西岸新街基-呼吗-线北西向构造带内.综合分析认为这两个区具有较好的金矿找矿前景. 相似文献
8.
以中国内地31个省(市、自治区)为研究对象,选取2000-2010年反映省区旅游经济发展的相关指标,首先利用SPSS 17.0软件对数据进行主成分分析,计算每个省区旅游经济发展的综合得分;然后根据马尔科夫和空间马尔科夫转移矩阵法分别计算出两种情况下省区旅游经济发展水平的转移概率矩阵,探索中国省际旅游经济时空演变动态特征;最后利用ArcGIS软件对计算结果进行可视化分析。结果表明:省区间的旅游经济发展水平存在明显的不均衡,尤其是极高水平和极低水平省区之间差距有加大的趋势;邻区的背景条件对省区旅游经济发展有着显著的影响,这种影响因省区及其邻区所处的发展水平等级而异。 相似文献
9.
城市代谢效率测度是城市可持续发展研究的重要方向。该文运用数据包络分析(DEA)和主成分分析法考察了2010年中国31个案例城市的代谢效率特征。研究结果显示,中国城市代谢系统效率的地域分异性显著,尤其是西部城市代谢系统的非DEA有效比例较高。这些非DEA有效城市在非可再生资源要素(钢材、原煤、焦炭等)投入、社会经济产出(人均GDP、城市化率等)、非期望产出(固体废弃物、废水和废气)方面有较大改善空间。 相似文献
10.
经济统计信息多包含多维度的属性,在研究数据内在结构时,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间以实现多维信息可视化和聚类。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,但SVM是一种监督分类方法,需要已知样本集来训练分类过程。由于高维经济统计数据中往往缺少已知聚类中心,从其他方法的聚类结果选择小样本集作为聚类中心具有很大的主观性;空间自相关分析能揭示出高空间聚集区域和随机离散区域,并能分析出各区域的空间聚集模式,这为已知小样本的选择提供了可行的方法。该文以四川2007年统计年鉴的经济数据为例,通过主成分分析法和非线性映射法进行聚类,将各类中心和空间自相关分析揭示的高空间聚集目标作为已知样本集导入SVM,得到的结论是:采集于主成分分析法和非线性映射法的两个不同已知样本集的SVM分类结果之间的差异较大,已知样本集的选择具有很大主观性;空间自相关分析结果能大量减少特征样本集的数目,这不仅简化了SVM算法分类过程,并且结果也能准确反映四川发展实际情况。 相似文献