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1.
随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分:① 通过全连接卷积网络(CNN)对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。  相似文献   
2.
3.
Predicting the location of gully heads in various environments is an important step towards predicting gully erosion rates. So far, field data collection and modelling of topographic thresholds for gully head development has mainly focused on gullies that formed in forested areas, rangelands, pastures and cropland. Such information for gullies in badlands however is very scarce. Therefore, this paper aims to extend the database on gully head topographical thresholds through data collection in a badland area and to improve the prediction of gully heads forming at sites with a very low erosion resistance value. For this, we chose a badland site located in central Italy that is characterized by biancana forms and both active and dormant gullies. The definition of the conditions under which present‐day gully heads developed allowed a better modelling of the gully head threshold equation, with modification of a previous model and the exemplification of how to use the updated model. The model shows that the resistance to gully head retreat depends on slope gradient and drainage area at gully heads, land use at the moment of gully development (as numerically expressed using parameters derived from the Runoff Curve Number method), surface rock fragment cover, presence of joints, pipes, and factors/processes affecting detachment rate. This study attempted to better understand environmental conditions that control the development of gully heads in badlands through a combination of field data collection of gully heads, an analysis of land use changes over 10 centuries, focusing on the period 1820–2005, and land use management through repeat photography and a critical examination of historical documents. © 2018 The Authors. Earth Surface Processes and Landforms published by John Wiley & Sons Ltd.  相似文献   
4.
5.
6.
王颖  段霞  吴康 《地理科学》2020,40(5):786-792
剖析北京“腾笼换鸟”产业转型升级的现状,在针对“新鸟”进笼“老鸟”去哪问题,“老笼”空间结构合理优化问题,“老鸟”涅槃“新鸟”培育问题,“老鸟”和“新笼”承接问题的分析基础上,提出应完善京津冀产业链协作,“腾笼换鸟”拓展区域联动发展空间;东西城合并成首都特区,“腾笼换鸟”保护北京历史文化名城;切实发挥政府的职能作用,“腾笼换鸟”提升企业内在动力机制;规划建设“微中心”小城镇,“腾笼换鸟”促进北京人口有效疏解的建议。  相似文献   
7.
探讨不同区域地方政府干预对碳排放的影响差异,对于中国推进碳减排战略、协调区域经济社会发展具有重要意义。鉴于此,论文基于地方政府土地出让的视阈,以中国8大经济区为研究对象,有机耦合STIRPAT模型与CKC模型,构建形成STIRPAT拓展模型,并使用2007—2016年中国28个省(市、自治区)的工业面板数据,对比考察8大经济区政府土地出让干预对区域碳排放的影响差异。结果表明:不同经济区的地方政府土地出让干预对区域碳排放的影响存在显著差异。其中,同为CKC“倒N”型的北部沿海、南部沿海、长江中游经济区,其政府土地出让干预对区域碳排放的影响呈现出北部沿海经济区为负、南部沿海经济区为正、长江中游经济区无显著影响的差异效果;同为CKC“倒U”型的东北、西南和西北经济区,其政府土地出让干预对区域碳排放的影响,东北和西南经济区都显著为负,西北经济区未表现出显著影响;同为CKC“U”型的东部沿海和黄河中游经济区,其政府土地出让干预对碳排放也呈现出前者为负、后者为正的相反影响。研究结果可为制定碳减排差别化政策、协调区域可持续发展提供参考。  相似文献   
8.
本文以全国化工产业密集区——长三角地区为例,基于规模以上中国工业企业详细数据,从化工企业入园率的视角出发,综合运用均值中心、标准差椭圆、核密度分析及空间自相关等分析方法,分析并揭示了1998—2013年长三角地区化工产业时空格局演化规律及影响因素。研究结果表明:1998—2013年长三角地区化工企业总体上呈现不断增长趋势,入园率由6.19%提升到36.98%;化工企业“西北-东南”方向分布明显,且近似呈“先东南,后西北”的路径迁移规律,较之全部企业,入园企业具有更高的离散度、更大的迁移幅度,入园企业与全部企业逐步由空间失配演变为空间匹配;中心集聚与外围扩散态势并存,发育并逐渐形成了环太湖集聚区、沿杭州湾集聚区、沿长江密集带及沿海密集带四大化工产业集聚片区,化工产业的区域空间结构趋于复杂化、有序化与稳定化;地级尺度上化工企业入园率不断提升,2003年与2013年呈显著的空间正相关,热点区逐渐由浙江东南转移到苏皖北部,冷点区从安徽北部迁移到浙江西北,基本完成了空间格局上的对称反转变换,但化工企业入园率与空间密度分布一直处于错配失衡状态。通过结合化工产业特性与长三角区域特征,定性探讨了长三角地区化工产业时空格局演化的影响因素,特别是阐述了化工产业“园区化”进程的作用机制。  相似文献   
9.
长江经济带开发区空间分布与产业集聚特征研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
采用最近邻指数、Ripley’s L 函数、核密度估计等方法分析长江经济带开发区的空间分布与产业集聚特征,结果表明:① 长江经济带开发区总体上呈东密西疏、东强西弱、东中西段分异的显著集聚分布特征;② 基于主导产业划分的各类开发区在空间上均为集聚分布,集聚强度和规模随距离的增加基本都呈“先增加后减小”的规律,集聚形态各异,主要有“单核心”“双核心”“多核心”3种;③ 长江经济带东段地区主要以装备制造、通信电子、汽车制造、新材料、生物医药等资本技术密集型产业集聚为主,中、西段地区则集聚了化学工业、金属加工、食品制造、纺织服装等资本与劳动密集型产业。要加强经济带上中下游开发区之间的多维良性互动,注重绿色发展、创新发展与结构优化,进一步提升其对长江经济带高质量发展的引领与支撑作用。  相似文献   
10.
牛方曲  杨欣雨  孙东琪 《热带地理》2020,40(6):1109-1116
文章关注于产业、人口与资源环境要素的作用关系,建构了资源环境承载力综合评价框架,并以海南省为案例区开展应用研究。该框架首先对区域产业重要性进行评价并分级,为产业结构调整提供依据;其次解析了区域产业、人口资源消耗与污染排放强度,最后,基于产业评价结果设定不同的产业结构调整情景,结合产业和人口的资源消耗与污染排放强度评价不同产业结构下的资源环境承载力,即产业和人口的规模上限。结果表明:2016年海南省的经济规模并未超载,产业有进一步发展空间。其中土地资源成为海南省发展的首要限制因素,其次是水环境;海南经济效益较高的支柱产业和基础性产业多为高耗水、高污染的产业,亟需加强水资源的集约利用,并降低污染排放强度。为提升经济发展规模上限,需要培育低能耗、低排放的产业。文章建构的资源环境承载力评价方法将产业、人口与资源环境相联系,其评价结果政策意义更为明确,可为优化产业结构调整、控制产业及人口发展规模提供决策参考。  相似文献   
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