基于GIS的石家庄市雾霾分析

为了得出雾霾气象成因机制、影响因素和时空分布特征,以石家庄市区与郊县为研究区域,将2013年9月至2016年12月石家庄市各市区、郊县的PM2.5历史监测数据中的有效数据进行了数据分析处理得到雾霾浓度数据,还有温度、降水、风速、地形和人口密度等数据,运用GIS分析的方法,模拟绘制石家庄雾霾的时空分布图、雾霾与各影响因子的专题对比图,得到雾霾形成机制的因子、雾霾的时空分布规律、雾霾季节变化特征、雾霾与地形间的关系等;运用数据分析软件OriginPro8.SR3分析雾霾浓度与风速数据、降雨数据、温度数据间的相关性。     

北京地区GPS水汽变化与雾霾的相关性

针对北京地区雾霾频发的现状,该文基于雾霾与GPS水汽共有的影响因素,以具体季节为背景,对北京地区2014年1—11月对流层干延迟ZHD、GPS可降水量与大气中PM2.5含量的一致性做了分析。研究结果表明:雾霾过程中盛夏季节表现为大气中PM2.5含量与GPS可降水量具有很好的正相关性,而在冬季则表现为大气中的PM2.5含量与对流层干延迟含量具有很好的正相关性,并发现结合两者的变化在一定程度上可用于雾霾天气的监测与预警。     

基于HJ1A数据的沈阳市雾霾时空变化模拟研究

基于HJ1A-CCD数据,采用6S大气辐射传输模型,反演出研究区气溶胶光学厚度。采用偏最小二乘法,基于气溶胶空间分布的估算结果,模拟出研究区PM_(2.5)的空间分布。基于GIS和改进的高斯大气扩散模型,进行了研究区PM_(2.5)的扩散模拟。根据我国PM_(2.5)检测网的空气质量新标准,对沈阳市的雾霾进行等级了划分。     

2013年1月中国大面积雾霾事件直接社会经济损失评估

雾霾污染已经成为中国乃至全球重点关注的生态环境问题之一。与此同时,中国的雾霾污染与城市蔓延在某种程度上相伴而生。城市蔓延是否加剧了中国的雾霾污染目前还没有明确的答案。因此,利用美国国家极地轨道合作卫星搭载的可见光红外成像辐射仪(national polar‐orbiting partnership's visible infrared imaging radiometer suite, NPP-VIIRS) 获取的夜间灯光数据,在量化城市蔓延的基础上构建面板数据模型,探究城市蔓延是否会对城市雾霾污染产生影响,并利用中介效应模型验证城市蔓延影响雾霾污染的驱动机制。研究结果表明, 夜间灯光数据可以有效地量化与表征城市蔓延,且中国的城市蔓延在一定程度上加剧了雾霾污染。此外,城市蔓延主要通过集聚效应、土地城镇化效应、产业结构效应等途径影响雾霾污染。     

一种基于主成分分析的协同克里金插值方法

针对协同克里金插值方法在插值时,辅助变量较多造成计算复杂度增加,而辅助变量较少引起插值精度降低这一问题,提出了一种基于主成分分析的协同克里金插值方法（PCA-CoKriging）。该方法首先使用主成分分析对插值相关变量进行将维,得到较少几个综合指标,然后里利用这几个综合指标作为辅助变量进行协同克里金插值。为验证该方法的有效性和数据分布对该方法的影响,本文选取了2016年北京市范围内4个季节中PM_2.5浓度满足正态分布效果不同的4组数据,分别使用PCA-CoKriging和普通克里金插值方法、常规协同克里金插值方法,进行了插值试验。结果表明,本文方法与普通克里金插值方法、常规协同克里金插值法在4组试验中的平均绝对误差分别为4.91、6.04、5.61,平均均方根误差分别为6.65、8.76、7.57。综合比较,本文方法比常规协同克里金插值的平均绝对误差与均方根误差分别提升了10.73%、12.56%,比普通克里金插值法的平均绝对误差与均方根误差分别提升了18.71%、24.09%。     

PM2.5浓度插值中不同空间插值方法对比

针对不同插值方法对于重点大气颗粒物污染源PM_(2.5)大区域内整体分布情况的插值效果和精度存在差异性的问题,该文以石家庄市赵县100个点的PM_(2.5)的数据作为样本点,利用反距离权重法、普通克里格插值法和协同克里格插值法,分别进行PM_(2.5)浓度的空间插值。利用研究区内另外20个PM_(2.5)的数据点进行插值精度的检验。研究结果表明:协同克里格插值的精度最高,但可视化效果不如其他两种方法。     

基于遥感技术的大气细颗粒物PM2.5监测研究进展

PM 2.5已经日渐成为大气中首要的污染物。同时越来越多的研究表明,PM 2.5污染对人们的正常生活会造成严重的影响,有效监测其空间分布对污染防治和健康影响等具有重要意义。利用遥感技术开展PM 2.5监测已经成为重要且有效的手段,遥感影像的空间分辨率不断提高、PM 2.5遥感反演模型的推陈出新,进一步助推和加深了遥感技术在PM 2.5监测领域中的应用。本文通过归纳总结用于PM 2.5反演的主要遥感数据源,并结合PM 2.5遥感反演模型的基本原理,从不同数据源角度综述了PM 2.5遥感监测技术的研究进展,最后展望了现有监测技术存在的问题以及发展趋势,为开展PM 2.5遥感监测和深化应用提供理论支撑。     

基于数据同化的长春市雾霾反演与空间特征分析

近年随着长春地区冬季雾霾天气的频繁出现,大气可吸入颗粒物(PM2.5)已成为长春地区的主要空气污染物之一。遥感技术与污染物模型相结合是近年来预报空气质量的一种有效方法。本文以2015—2016年长春市冬季雾霾天气为例,利用MODIS遥感影像获取的气溶胶光学厚度(AOD),反演长春市地表PM2.5浓度值,得到长春市空气污染物空间分布图,并分析长春市空气污染物的时空分布特征。同时利用AOD反演的PM2.5浓度值作为数据同化资料,对长春市地表PM2.5浓度值进行预报,预测结果令人满意。研究结果表明:数据同化与遥感信息技术结合进行雾霾预测是一种有效的手段,可为雾霾反演的数据提供可靠的信息。     

基于遥感的上海地区雾霾监测研究

以中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感数据为数据源,综合利用6S传输模型与NASA V5.2算法对2013年12月4日至8日上海地区雾霾污染进行了连续性监测,并对其形成原因进行分析。结果表明,此次雾霾污染主要是由本地生产和外地迁移来源共同作用形成,上海地区气溶胶光学厚度在12月6日达到最大,雾霾污染区域逐渐从上海地区的西北向东南扩散,污染等级也逐渐降低。     

机载激光数据与航空影像结合进行建筑物检测的方法研究

在对点云数据进行区域分割的基础上,首先建立区域之间的拓扑关系,并提取拓扑关系和区域属性信息最明显的区域作为初始建筑物区域,然后利用从影像中获取的区域的纹理信息和光谱信息,对已确定的建筑物初始区域进行邻近区域增长,从而实现整个建筑物区域的提取。     

考虑建筑物荷载的变形监测数据处理方法

在建筑物变形分析中,多元回归分析方法有利于建立变形值与多个影响因子之间的关系。本文将多元回归模型用于建筑物变形监测数据处理,阐述了回归模型中影响因子的确定、回归模型的最小二乘参数估计以及回归模型的显著性检验。通过对建筑物沉降观测数据进行分析计算,说明了此方法的全过程,最后给出实测与预测曲线的比较以及模型的改进。     

城市地价动态变化监测的空间分析方法研究

提出以土地交易样本作为监测样本进行城市地价变化监测与分析的新方法,通过时序监测样本的Voronoi图,分析城市土地市场的热点区域和发展趋势,采用主要交通干道作为特征剖面曲线对两个时点的地价变化值的等值线进行空间分析,确定地价突变区域作为城市基准地价更新资料调查的主要范围,并以武汉市2000~2003年的城市地价变化为例,分析验证了上述方法的可行性与合理性。     

热点分析在国情监测数据分析中的应用初探

进行地理国情监测是为了使管理部门及时掌握不断变化的自然以及人文环境的变迁信息。地理国情监测包括数据的采集、存储、统计和分析等多项内容。其中数据分析包括对数据基本统计分析以及数据挖掘。作为深层次数据分析和挖掘的有效工具,空间聚类分析可以很好地分析数据之间的内在联系。本文选用热点分析,对规划容积率与土地利用数据进行分析,得到规划数据的空间聚集性结果与土地利用数据之间的关系,为地理国情监测数据分析提供参考。     

SRTM DEM数据空洞插值填补方法对比分析

SRTM全球数字高程模型数据目前已被广泛应用于多个领域。最新版本的SRTM DEM仍然存在较小的高程空值区域（数据空洞）和模糊区域。文章在模拟某试验区域SRTM DEM数据空洞的基础上,利用线性插值、反距离权插值、二次多项式插值、三次样条插值等DEM插值方法进行了数据空洞的插值填补试验和对比分析,结果表明在丘陵地区和空...     

大坝变形监测数据的小波分析处理方法

引入小波分析方法对大坝变形监测数据的处理,实现了对离散型的变形数据的尺度分解,对变形趋势的分析。并且对变形数据在滤波、消噪等方面,对分解层次中的偶然误差特性分析,以及阀值的选取方法进行了比较,表明利用小波变换的方法对变形数据的分析处理是有效、可行的。     

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%。     

GPS变形监测网的数据处理理论与方法

应用ＧＰＳ取代传统的地表变形监测网,可以提高外业观测的效率,而ＧＰＳ观测值上三维基线向量,平差结果是地心坐标系的三维坐标。通过多项重复观测数据的动态平差,可获得各监测站的三维移动,三维速率,并可求出加速率。本文研究了三维监测网的分期动态平差方法,平差基准的选取和平差成果的利用。