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1.
利用地理信息技术及遥感监测方法,监测香坊老工业区搬迁改造试点进展情况,主要针对搬迁改造过程中地表覆盖、用地性质、空气质量变化情况,开展综合统计分析,客观评价香坊老工业搬迁改造实施成效。  相似文献   
2.
宁夏沿黄城市带位于宁夏东北部,不仅是干旱地区地理研究的重点区域,也是宁夏经济发展的核心区域。基于2000—2018年的MODIS地表温度、土地覆盖类型以及植被覆盖率数据,通过计算热岛比例指数 (URI),利用Mann-Kendall非参数检验及Sen’s斜率估计法,对宁夏沿黄城市带近20 a白天和夜间的地表温度(LST)和热岛效应时间变化进行分析。结果表明:(1) 近20 a来,宁夏沿黄城市带大部分地区[WTBX]LST变化不显著,但在植被覆盖率增加区域,白天LST显著减小而夜间LST显著上升;植被覆盖率减小区域与之相反;夜间LST[WTBZ]变化幅度强于白天。(2) 宁夏沿黄城市带的热岛效应通常在白天较弱、在夜间较强;白天和夜间时刻的城市热岛效应在一年内呈现不同的季节变化特点,白天春冬较强,夜间夏季较强;过去近20 a,宁夏沿黄城市带白天热岛效应呈现稍微减弱趋势,夜间热岛效应呈现稍微增强趋势,但变化趋势均不显著。(3) 从植被覆盖率和地物类型两个影响因素的研究表明,植被覆盖率是影响地表温度变化的重要因素,城建区与郊区主要地物温差的改变是城市热岛强度变化的重要原因。从长时间序列变化的角度详细分析干旱区城市热岛的特征和变化原因,可为干旱区城市热岛带来的环境问题治理提供参考,也为研究干旱区热岛提供了借鉴。  相似文献   
3.
边艳  周春山  胡锦灿 《热带地理》2020,40(5):832-842
以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源,从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择,并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现:1)广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性;2)现居住现状(人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间)、家庭生命周期(年龄、家庭规模、子女数量)和经济水平(家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量)等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响;3)家庭生命周期(年龄、家庭规模)、个体因素(教育程度、户籍地)等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4)制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。  相似文献   
4.
综合运用石油自给率、流动比率等方法,以“一带一路”沿线国家为研究对象,对1995—2014年各国石油资源流动类型时空演变进行研究。结果表明:1)1995—2014年石油净补给型国家数量较为稳定,无产型或低产型国家的石油贸易倾向变化相对较小;基本自给型国家数量占比最大,1995年占比1/2,其余四个年份占比稳定在1/3;净支出型国家数量显著增加,至2014年其中有5个国家保持不变,表明这些国家的石油产量具有较大的优势。2)1995年和2014年汇地国家均为39个国家,其中有34个国家一直保持汇地职能,空间分布上呈东多西少,南多北少,东西分化以西亚、中亚、东欧为界;有14个国家一直保持源地职能,其空间分布格局与汇地相应,西多东少,南多北少,主要分布于西亚、东欧及中亚;交流地数量较少,呈分散分布,且分布地不稳定。3)从数量变化来看,研究期内汇地略有增加,源地略有减少,交流地略有增加;“一带一路”源地总出口量与汇地总进口量的比呈逐年降低趋势。  相似文献   
5.
创新型企业作为塑造创新地理格局的重要力量,其区位选择的外部特征及内在机理亟须予以系统化研究。基于对安徽省创新型企业的细分行业与空间建库,采用核密度估计和地理探测器等方法,对细分行业下的创新型企业空间集聚特征及影响因素进行研究。结果表明:(1)安徽省创新型企业类型以先进制造和自动化为主,并以生物与新医药、新材料、电子信息为辅;(2)创新型企业空间集聚的不均衡特征显著,呈现出“一核一带多节点”的集聚分布特征,且合肥、芜湖是两个重要集聚区;不同细分行业视角下创新型企业的空间分布形态各异,可归纳为点-轴式、极核式、双核式及多核分散式等4种空间组织形态。(3)创新型因子对于创新型企业的空间集聚最为重要,但传统型和政策型因子的重要性仍不容忽视。其中,产业基础、人力资本、创新投入是最核心的因素,但各行业创新型企业的影响因素作用力则表现出一定的异质性。  相似文献   
6.
ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.  相似文献   
7.
Anisotropy correction is necessary during the processing of converted PSwave seismic data to achieve accurate structural imaging, reservoir prediction, and fracture detection. To effectively eliminate the adverse effects of S-wave splitting and to improve PSwave imaging quality, we tested methods for pre-stack migration imaging and anisotropic correction of PS-wave data. We based this on the propagation rules of seismic waves in a horizontal transverse isotropy medium, which is a fractured medium model that reflects likely subsurface conditions in the field. We used the radial (R) and transverse (T) components of PS-wave data to separate the fast and slow S-wave components, after which their propagation moveout was effectively extracted. Meanwhile, corrections for the energies and propagation moveouts of the R and T components were implemented using mathematical rotation. The PS-wave imaging quality was distinctly improved, and we demonstrated the reliability of our methods through numerical simulations. Applying our methods to three-dimensional and three-component seismic field data from the Xinchang-Hexingchang region of the Western Sichuan Depression in China, we obtained high-quality seismic imaging with continuous reflection wave groups, distinct structural features, and specific stratigraphic contact relationships. This study provides an effective and reliable approach for data processing that will improve the exploration of complex, hidden lithologic gas reservoirs.  相似文献   
8.
为实现对用海项目施工期悬浮泥沙扩散的实时跟踪监测,尝试采用无人机携带可见光、多光谱传感器对古雷围填海项目的围堰区进行遥感探测。利用Pix4d软件对无人机携带的可见光及多光谱照片进行处理,结果表明,可见光及多光谱影像对水体中的悬浮泥沙分布均具有一定的识别能力。通过研究分析多光谱影像的光谱特征发现,近红外波段对悬浮泥沙含量的升高较为敏感,运用波段比值公式计算结果显示,围堰内含沙水体经溢流口排入海域后浓度明显降低,并可向南继续扩散约300 m。该方法可克服遥感卫星影像时空分辨率低的特点,为用海项目资源环境影响跟踪监测提供新的技术手段。  相似文献   
9.
在天文观测中,射频干扰会造成假谱,降低数据的可靠性和有效性.射频干扰消减旨在减少干扰信号对射电天文观测的影响,包含器件方面的技术革新和数据处理领域的方法研究.针对德令哈13.7 m望远镜接收机中频部分引入的射频干扰,通过优化中频器件的抗射频干扰能力,提高了接收机的整体抗射频干扰能力,以主动消除方法来减少射频干扰耦合到接收机内部.分析了接收机干扰的传输路径,提出了器件射频干扰的直接耦合系数和器件射频干扰的系统耦合系数的概念,为定位干扰敏感器件并量化干扰引入比重提供了基础.经过抗射频干扰优化后,接收机抗干扰能力改善30 dB左右,望远镜的天文观测效率提高10%以上.  相似文献   
10.
由于缺乏长期观测资料,前人对山东半岛邻近海域海水溶解氧的时间变化和空间分布特征的研究较少。本文基于威海刘公岛海洋牧场于2016年7月20日至2017年3月14日期间,利用生态环境实时在线观测系统获得的底层海水的温度、盐度、水深、溶解氧数据,分析了该牧场海水溶解氧浓度的时间变化特征及其影响因素,并探讨了低氧灾害发生的可能性。结果表明在观测期间,该牧场海水溶解氧浓度以季节变化为主,冬季最大、夏季最小,其中2月份平均值最高,约为10.86mg/L,8月份平均值最低,约为5.91mg/L。同时海水溶解氧浓度也存在显著的小时变化和日变化,且变化幅度于8月份最大、3月份最小。影响海水溶解氧浓度变化的主要因素是海水温度,溶解氧浓度随着温度的季节性变化而变化。夏季,水体分层会使溶解氧浓度发生大幅度的降低,大风过程对于溶解氧浓度也有一定的影响,通过打破夏季的季节性温跃层使水体发生垂向混合从而为海底提供氧气,但大风过程之后的几天会出现溶解氧浓度降低的现象。本次研究发现刘公岛海洋牧场在观测期间不存在低氧现象。  相似文献   
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