杭州城区土地利用类型对PM2.5浓度影响分析

针对PM2.5质量浓度空间分布的季节性差异与土地利用分布的定量关系问题,该文以浙江省杭州市为实验区,收集PM2.5质量浓度实测数据和MODIS气溶胶光学厚度(AOT)遥感数据,并对AOT进行标高订正和水汽校正,建立了PM2.5质量浓度和AOT的回归模型,通过模型得出了杭州市各季节的PM2.5质量浓度空间分布图;在此基础上,进一步分析了杭州市PM2.5浓度与土地利用类型(扬尘地表与非扬尘地表)之间的空间分布相关性。结果表明,杭州市2015年PM2.5质量浓度分布的季节性变化特征是冬季春季秋季夏季;建设用地和交通用地等扬尘地表对PM2.5的浓度贡献较大,特别是在冬季和春季两个季节。该研究结果对于认识空气中PM2.5的来源与时空分布特征具有一定的理论和实践意义。     

一种基于主成分分析的时空地理加权回归方法

针对时空地理加权回归模型(GTWR)进行预测时,输入变量较多导致计算复杂度高,而输入变量较少引起预测精度降低这一问题,提出了一种基于主成分分析的时空地理加权回归方法(PCA-GTWR)。该方法采用非线性主成分分析方法,先对影响PM2.5浓度的若干相关变量降维处理得到几个综合指标,并将其作为GTWR模型的输入变量进行预测。为验证该方法的有效性,采用北京市2014-04—2017-03的PM2.5数据,利用Pearson相关系数法选取与PM2.5浓度具有较高相关性的影响因素作为常规的GTWR模型的输入变量,在变量个数相同的前提下,与本文方法进行对比。结果表明应用非线性主成分分析方法对相关变量进行预处理后,有效地解决了变量之间的共线性,保留了原始影响因素主要信息,提高了运算效率,且该方法的MAE、RMSE、AIC均低于常规的GTWR模型,拟合优度GF最高达到88.11%。     

京津冀地区PM2.5/PM10浓度时空分布监测与分析

针对京津冀地区多年来重工业较多、结构性污染突出等问题,该文充分利用多期扬尘地表和工业企业污染源、交通网络、地理国情地表覆盖数据、气象和地形数据,结合MODIS AOD产品和环境监测数据,采用主成分分析和最佳子集回归方法优选预测变量,构建估算PM2.5和PM10浓度的地理加权回归模型,实现京津冀地区2013、2015和2017年PM2.5/PM10年均浓度空间分布模拟制图,分析PM2.5/PM10年均浓度时空分布。实验结果表明,PM2.5和PM10浓度估算模型的决定系数R2分别为0.76和0.86,平均相对预测误差分别为10.87%和13.54%。     

基于地理国情数据的PM2.5浓度估算方法研究

以京津冀地区为研究对象,结合地理国情数据开展PM_(2.5)浓度估算方法的研究,在相关因素分析的基础上,运用土地利用回归方法与地理加权回归方法建立PM_(2.5)浓度空间分布回归模型,采用十折交叉验证对比模型稳定性与拟合精度,探索研究区最优建模方法及PM_(2.5)重要影响因子。结果表明:从模型稳定性及拟合精度来看,地理加权回归模型优于土地利用回归模型,模型调整后的R2分别为0.85、0.832,平均相对误差为12.4%、13.8%,均方根误差为10.61μg/m3、11.94μg/m3。相关分析判定结果表明,京津冀地区PM_(2.5)浓度的影响因子主要为气温、气压、房屋建筑、林地、耕地、降水、污染企业等。     

基于MODIS数据的PM2.5反演在大气污染监测中的应用

针对基于传统10km气溶胶光学厚度产品计算PM2.5无法获得更为精细的PM2.5空间分布特征的问题,提出采用6S模型计算获得不同气溶胶光学厚度条件下辐射传输模型方程参数查找表,该查找表可以采用原始光谱波段信息进行数据反演,并结合暗像元法计算得到的地表反射率信息,在辐射传输模型方程计算结果的基础上进行线性插值获得1km气溶胶光学厚度,再利用地面实测PM2.5浓度数据,通过回归分析的方法,获得1km的PM2.5监测数据。以西安市为例,1km分辨率的PM2.5更进一步表现了西安市域内PM2.5的空间分布特征,具有明显的地形分异特征,而且呈现出从城区向郊区逐渐衰减的趋势。研究结果为小区域的PM2.5来源和变化分析提供了一种有效的技术途径。     

卷积神经网络的PM2.5预报模型

针对目前基于机器学习的PM2.5预报模型无法充分利用研究区域内其他相关站点的数据问题,该文提出了一种区域时空点数据的表示方法,并在此基础上提出了基于卷积神经网络的PM2.5预报模型。该模型利用了区域内多站点的历史PM2.5实测数据以及相应的气象预报数据,对区域内任一站点PM2.5浓度进行预报。实验结果显示,该模型在京津冀区域内能对未来至少3d内的PM2.5浓度进行较高精度的预报。与基于单站点的前馈神经网络预报结果对比表明,对区域整体污染及气象状况建模的卷积神经网络模型预报精度更高。该模型对区域内所有站点的预测结果与地面实测值的分布基本一致,表明了该模型具有对区域内PM2.5浓度进行时空预报的能力。     

运用贝叶斯方法的PM2.5浓度时空建模与预测

针对当前我国大部分地区正面临严重的空气污染问题,对重污染区域进行时空建模具有重要的意义。该文基于贝叶斯时空模型建立了京津冀区域的PM2.5浓度时空预测模型,该模型充分考虑了PM2.5浓度的时间变异特性与空间分布特性,并引入了气象数据作为协变量对没有监测站的位置进行预测。实验结果表明,该方法具有很好的预测精度,其在测试站点上的拟合优度达到了0.9以上,能够应用于区域级PM2.5浓度的时空分布建模与预测。     

基于LUR的武汉市PM2.5浓度空间分布模拟

基于稀疏监测点的监测数据无法直接获取城市内部空气污染的高分辨率空间分布。以武汉市为例,研究了基于土地利用回归(landuseregression,LUR)模型的大气PM2.5浓度高分辨率空间分布模拟。采用双变量相关分析识别出与PM2.5浓度相关性最高的4个影响因子,分别是1000m缓冲区内道路长度,500m缓冲区内水域面积,500m缓冲区内建设用地面积以及工业污染影响。采用PM2.5月平均浓度和识别出的影响因子连同气象条件(月平均温度和月降水量)进行多元线性回归分析,相关系数R2达到0.905,调整后的R2为0.885。在研究区建立均匀格网(2km×2km),利用得到的LUR方程计算格点PM2.5浓度值,应用空间插值制成武汉市主城区夏季PM2.5浓度空间分布模拟图。模拟结果显示,主城区有三个PM2.5浓度高值中心,分别为青山工业区、江北工业区和汉口汉西建材市场区域。汉阳南部、武昌南部的大型湖泊和水域面积比例较大的区域表现为两个PM2.5浓度低值中心。     

北京PM2.5浓度空间分布的贝叶斯地理加权回归模拟北大核心CSCD

针对地理加权回归(GWR)模型无法克服小样本数据下异常值影响的问题,该文利用贝叶斯地理加权回归(BGWR)模型对北京地区2016年10月1日至12月29日长达90d的PM2.5监测数据进行了浓度模拟。该方法通过加入贝叶斯先验信息,选取不同的平滑函数,在局部空间样本稀少的情况下,有效降低了异常值和"弱数据"对回归结果的影响,更加真实地反映了PM2.5浓度空间分布。实验结果表明,基于不同平滑函数的3种BGWR模型校正决定系数分别达到了0.799、0.801和0.867。平均比GWR模型提升了28%,比OLS模型提升了32%,证实了BGWR模型在模拟PM2.5浓度分布时具有更好的适用性。     

地理加权回归建模结果不确定性度量与约束方法EI北大核心CSCD

作为一种经典局部加权最小二乘方法,地理加权回归建模一直受样本空间稀疏及预测变量局部共线性等因素困扰,导致建模结果不确定性呈现空间异质。通过协方差传播定律构建后验标准差精度评价指标,本文提出了一种地理加权回归建模结果不确定性度量与约束方法,并基于地表PM 2.5浓度遥感制图实例开展了验证。试验结果表明:不确定性约束后,不同参数下地理加权回归模型的拟合精度、基于样本/站点/区域的十折交叉验证精度均有改善;局部共线性导致的模型回归系数符号偏差问题得到了改正;模型预测结果奇异值及负值能被有效甄别,有效提升了地表PM 2.5浓度制图结果的可靠性。该不确定性度量与约束方法可有效保证地理加权回归模型估算结果的稳定性和有效性。     

浅谈基于虚拟参考站(VRS)的RTK

随着测绘技术的不断进步,GPS实时动态定位技术(RTK)在测绘领域的应用日益广泛,而基于VRS(虚拟参考站Virtual Reference Station)技术的出现,更是为RTK测量提供了新的技术平台,给测量行业带来了革命性的变化。本文结合实例简要介绍了基于VRS的RTK在测绘领域的应用,阐述了其优越性和不足之处。     

基于 IERS 2003规范的固体潮对位移的影响研究

根据固体潮理论,利用IERS 2003规范,计算中国部分IGS站的固体潮位移改正,分别对加入和不加入固体潮位移改正,对测站坐标的影响进行计算和比较分析。结果表明,固体潮改正对测站坐标径向影响明显,其他方向不太明显。     

GIS支持下的景观图谱研究

地学信息图谱具有图形与谱系的双重特性,是显示和揭示地球系统各要素和现象时空变化规律的一种手段与方法.在GIS支持下,以宁夏固原县为例,利用其1990年和2000年两期土地利用类型图作为主要信息源,探讨景观图谱分析方法.     

浅谈基于MapX的地图制图

MapInfo MapX是一个用来做地图化工作的OCX控件,它提供了一个最简单和最节约成本的方法,用来将地图化功能嵌入到新的和现有的应用中.MapX支持Windows环境下绝大多数标准的可视化开发环境,可以被快速集成到使用Visual Basic,Power-Builder,Delphi,Visual C++或其他面向对象的语言的客户端应用程序以及Lotus Script的Lotus Notes(v4.5)中.本论文介绍了利用快速开发工具MapX并结合Visual Basic应用程序来实现基于MapX的地图制图和空间分析,利用计算机对信息的快速处理,为使用者提供了一些必要的、有价值的参考,通过本软件可以使开发人员在他们熟悉的环境中更好地通过应用程序来访问地图数据. ws环境下绝大多数标准的可视化开发环境,可以被快速集成到使用Visual Basic,Power-Builder,Delphi,Visual C++或其他面向对象的语言的客户端应用程序以及Lotus Script的lotus Notes(v4.5)中.本论文介绍了利用快速开发工具MapX并结合Visual Basic应用程序来实现基于MapX的地图 图和空间分析,利用计算机对信息的快速处理,为使用者提供了一些必     

基于PDA环境的等值线自动绘制

等值线的绘制在自然科学领域上的应用十分广泛.本文介绍了一种在嵌入式终端PDA上绘制等值线的方法,该方法首先用逐点插入法生成Delaunay三角网,然后基于三角网追踪等值点,最后以MapX Mobile控件为图形平台,在Embedded Visual C 4.0环境下编程绘制等值线图,实现等值线图的放大、缩小、漫游、属性查询等GIS功能.继而以离散高程点为实验数据基于PDA环境绘制了等高线图,验证了上述方法的可行性.     

面向GISCloud的网络拓扑研究

GISCloud是建立在云计算基础上的GIS系统,能够高效地进行数据管理并为用户提供稳定可靠的GIS服务。GISCloud以海量的地理空间信息数据作为基础,通过云计算来进行海量数据的处理。针对GISCloud的数据存储和访问需要,提出了区域化网络拓扑结构:云由多个区域化后的子网构成,无网络中心;子网内采用区域子网中心节点来进行管理,并可进行扩展。区域化网络拓扑以GIS数据特征及其交换方式等为核心将分布式拓扑结构与集中式拓扑结构结合在一起,从而构建出高效稳定可靠的GISCloud基础网络。     

基于R-tree的多重近似索引研究

本文提出了一种新的索引方法——基于R-tree的多重近似索引,该索引结构既包含实体传统的外部近似也包含其内部近似。在检索时,粗过滤阶段测试实体内部和外部近似,如果内部近似测试为真值就不需要进行详查阶段的处理,从而减少访问磁盘I/O次数而提高检索效率。通过实验验证分析,该索引方法能极大地提高空间数据的检索效率。     

基于ArcEngine的林地图斑拓扑查错研究

针对森林资源二类调查内业流程,利用空间拓扑分析,解决图斑面属性赋值的难题,并且分析其一一对应关系,记录查错信息。在VB编程环境下,采用ArcEngine组件库,提出林地图斑拓扑查错算法流程,按照空间包含关系,将属性点记录的属性信息一一赋值到满足条件的图斑面内,自动获取包含属性信息的林地图斑面数据。     

基于GIS的信息化校园研究

本文以河南理工大学为例,将该区域航拍数据、CAD数据、坐标控制网数据等整合入库,并且利用Arc Engine组件开发出一个可以进行地图浏览、空间查询、网络分析、三维校园等功能的C/S架构的平台,为校园展示和管理提供支撑。     

基于B值的Sigma完好性监测算法

提出了两种基于B值的异常监测算法。基于B值σ开方监测算法是在时域开窗求平方和构造检验量;而基于B值σ累积和监测算法是对B值标准化之后求累积和构造检验量,通过将检验量与限值比较判定是否有异常发生。仿真计算结果表明,基于B值开方监测算法和基于B值累计和监测算法均能够有效地监测伪距差分改正数的异常误差。