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1.
生态移民村是一种具有扶贫脱贫与生态保护双重意义的特殊乡村类型,是乡村振兴不可或缺的重要对象。在空间重构过程中形成的空间剥夺现象,是当前生态移民村全面振兴面临的一个新问题。为探究生态移民村空间剥夺规律,以宁夏70个生态移民村2017年相关数据为基础,构建了以收入就业、教育培训、社会生活、居住环境及公共服务可达性为主要内容的空间剥夺指标体系并进行水平测度,进而运用地理加权回归和地理探测器对其影响因子进行探测。结果显示:① 宁夏生态移民村空间剥夺整体水平较低,但总指数均值相对于非生态移民村显著高出0.023;② 宁夏生态移民村空间剥夺时空分异特征明显,总指数均值在时间上呈现“先较低—后上升—再下降”趋势,在空间上呈现“北部低—中部高—南部次高”分布;③ 民族构成、地形地貌、移民时段、依托资源和经济区带是影响生态移民村空间剥夺的重要因子,前3项对空间剥夺总指数的解释力分别达到了22.4%、10.6%和14.0%。空间剥夺水平测度为生态移民生产生活评价和政策调整完善提供新的客观依据,相关部门可据此优化调节生态移民村空间资源配置,增加其获取资源的能力和机会,推动生态移民村全面振兴。 相似文献
2.
森林病虫害由于在森林资源中造成的重大破坏而被人们称为“不冒烟的火灾”,其对生态系统的研究具有重要意义。现有基于遥感数据的病虫害研究多集中在森林病虫害的监测、爆发原因以及发病区域内生产力的变化情况,而对于森林病虫害发生后森林中植被指数与叶面积指数之间的相关性的变化情况还相对较少,处于需要持续性深入探讨的阶段。以加拿大不列颠哥伦比亚地区2002—2012年森林病虫害数据为基础,分析不同严重程度的病虫害对叶面积指数(LAI)与归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)的影响。结果表明:① 受病虫害感染的像元在轻度(Light)、中度(Moderate)和重度(Severe)三个严重级别中,NDVI与LAI之间的相关性由弱变强,又由强变弱;② EVI与LAI之间的相关性,在轻度(Light)、中度(Moderate)和重度(Severe)三个严重级别的像元中则依次变强。这一研究将为今后利用遥感数据识别病虫害、评价生态系统影响提供基础。 相似文献
3.
对潜艇装备作战能力评估问题进行了研究,发现运用定量评估方法的过程中存在指标评价所需数据无法完全获取的问题。结合美弗吉尼亚潜艇改进情况,分析了影响潜艇作战能力的一些关键因素,重点基于潜艇武器装载能力,对国外典型潜艇进行了作战能力比较分析,最后对分析结果进行了评价,并讨论了未来潜艇作战能力评估方法的发展方向。 相似文献
4.
Zhong-bao Liu Fang-xiao Zhou Zhen-tao Qin Xue-gang Luo Jing Zhang 《Astrophysics and Space Science》2018,363(7):140
Support Vector Machine (SVM) is a popular data mining technique, and it has been widely applied in astronomical tasks, especially in stellar spectra classification. Since SVM doesn’t take the data distribution into consideration, and therefore, its classification efficiencies can’t be greatly improved. Meanwhile, SVM ignores the internal information of the training dataset, such as the within-class structure and between-class structure. In view of this, we propose a new classification algorithm-SVM based on Within-Class Scatter and Between-Class Scatter (WBS-SVM) in this paper. WBS-SVM tries to find an optimal hyperplane to separate two classes. The difference is that it incorporates minimum within-class scatter and maximum between-class scatter in Linear Discriminant Analysis (LDA) into SVM. These two scatters represent the distributions of the training dataset, and the optimization of WBS-SVM ensures the samples in the same class are as close as possible and the samples in different classes are as far as possible. Experiments on the K-, F-, G-type stellar spectra from Sloan Digital Sky Survey (SDSS), Data Release 8 show that our proposed WBS-SVM can greatly improve the classification accuracies. 相似文献
5.
6.
Study of the flood control scheduling scheme for the Three Gorges Reservoir in a catastrophic flood 下载免费PDF全文
The Three Gorges Project is the world's largest water conservancy project. According to the design standards for the 1,000‐year flood, flood diversion areas in the Jingjiang reach of the Yangtze River must be utilized to ensure the safety of the Jingjiang area and the city of Wuhan. However, once these areas are used, the economic and life loss in these areas may be very great. Therefore, it is vital to reduce this loss by developing a scheme that reduces the use of the flood diversion areas through flood regulation by the Three Gorges Reservoir (TGR), under the premise of ensuring the safety of the Three Gorges Dam. For a 1,000‐year flood on the basis of a highly destructive flood in 1954, this paper evaluates scheduling schemes in which flood diversion areas are or are not used. The schemes are simulated based on 2.5‐m resolution reservoir topography and an optimized model of dynamic capacity flood regulation. The simulation results show the following. (a) In accord with the normal flood‐control regulation discharge, the maximum water level above the dam should be not more than 175 m, which ensures the safety of the dam and reservoir area. However, it is necessary to utilize the flood diversion areas within the Jingjiang area, and flood discharge can reach 2.81 billion m3. (b) In the case of relying on the TGR to impound floodwaters independently rather than using the flood diversion areas, the maximum water level above the dam reaches 177.35 m, which is less than the flood check level of 180.4 m to ensure the safety of the Three Gorges Dam. The average increase of the TGR water level in the Chongqing area is not more than 0.11 m, which indicates no significant effect on the upstream reservoir area. Comparing the various scheduling schemes, when the flood diversion areas are not used, it is believed that the TGR can execute safe flood control for a 1,000‐year flood, thereby greatly reducing flood damage. 相似文献
7.
珠江口淇澳岛滨海湿地沉积环境演化及其对人类活动的响应 总被引:1,自引:1,他引:0
滨海湿地作为人类活动和全球变化反应最为敏感的区域,其沉积记录可以反映出周边地区环境变化及人类活动信息。珠江口淇澳岛滨海湿地钻孔分析结果表明,在中全新世期间淇澳岛附近海域为河口湾环境,在风化层以上开始出现淤积,但在4 200 a BP前后受极冷气候的影响,沉积物粗化;自2 500 a BP以来,沉积环境相对稳定,在小冰期期间略有变化。沉积速率计算结果显示:淇澳岛附近海域自中全新世高海面以来的平均沉积速率为0.29 cm/a,4 160~2 500 a BP、2 500 a BP-1488年、1488-1893年、1893-1986年、1990-2007年期间的平均沉积速率分别为:0.17 cm/a、0.23 cm/a、0.35 cm/a、1.37 cm/a和5.94 cm/a,沉积速率逐渐增大,反映了珠江三角洲演化过程中沉积相与沉积环境的变化;1986-1990年期间的海堤建造极大地扰动了该钻孔上部的沉积过程,在工程施工期间共沉积了厚度约112 cm的沉积层,而在海堤建成后,沉积速率也显著增大。沉积物总有机碳、总氮和C/N值的垂向分布表明,在4 160~2 500 a BP期间受海洋环境影响较大,沉积物中有机碳以海源为主,2 500 a BP以来沉积物中碳、氮含量明显增大,C/N也相应变大,有机碳主要来源于陆源输入,但在小冰期期间海源有机碳贡献略有所增大;近百年来由于受人类活动影响显著,陆源有机碳的贡献快速增加。 相似文献
8.
在信息技术快速发展和万众创新、大众创业的时代背景下,创新与创新人才已成为国家发展的重要推动力,创新教育和创新人才培养成为高校的重要任务。本文以武汉大学地理信息科学(GIS)专业为例,结合专业特点和优势,探索了"地理素养、测绘技能"驱动下的GIS专业大学生创新能力的培养模式和"厚基础、重知识、强技能"的贯通式培养途径。围绕创新人才培养和成长的内在因素和外部条件,从人才培养方案与课程体系、创新型教师团队与新型教学方法、教学科研创新平台与创新条件、创新人才发展评价与激励机制等4个方面开展了创新型发展探索。结合实践表明,本模式取得了显著的创新成果,产生了良好的示范辐射作用。 相似文献
9.
基于熵权TOPSIS模型的海岛地区资源环境承载力研究——以舟山普陀区、定海区为例 总被引:2,自引:0,他引:2
随着海洋强国、"一带一路"、生态文明建设等国家战略的不断推进,海岛在国家政治、军事、经济、社会、生态中的地位不断提高,海岛开发、利用的规模越来越大,其生态保护也面临着新的挑战。本文依据资源环境承载力内涵,兼顾海岛资源环境特点,研究形成海岛地区资源环境承载力评价指标体系,综合应用熵权法、TOPSIS(逼近理想解排序方法)模型评价了典型海岛地区——普陀区与定海区2009-2015年间的资源环境承载力状况,结果表明:普陀和定海资源环境承载力水平呈稳步提升趋势,各个时期的环境保护政策和节能减排相关措施在环境保护与污染治理等方面起到了较为积极的作用。最后,在基于生态系统的海岛综合管理框架内提出了对策建议。 相似文献
10.
Peng Yue Fan Gao Boyi Shangguan Zheren Yan 《International journal of geographical information science》2020,34(11):2243-2274
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