科尔沁沙地不同沙地景观区植被指数对水热因素响应北大核心CSCD

在全球气候变化背景下,不同尺度下植物对环境条件的响应机制是生态学研究的核心。为了更好理解不同沙地景观区域植被指数(NDVI)对气象水热环境因子的响应机制,以2000—2013年7—9月MODIS遥感影像为数据源,采用3S空间分析技术和通径分析方法,对科尔沁沙地围封保护区、人工造林固沙区和流动沙丘区等3种景观类型区NDVI的变化趋势和影响其变化的同期气象水热因子年降水、关键期降水、关键期最大一次性降水、重要期降水、年均温、关键期均温、关键期最高气温、关键期最低气温等8个因素进行了分析。结果表明:不同景观类型区NDVI整体上呈现增长的态势。降水的影响明显高于气温,且降水主要起正相关作用,气温主要起负相关作用。促进沙地围封保护景观区NDVI增长的气象因子是关键期降水,决策系数最大且为正(0.445);人工造林固沙景观区受到人工造林更新和农业开垦的影响,削弱了水热条件对NDVI的影响,相比较而言,重要期降水影响较大;流动沙丘景观类型区主要受到关键期气温极值的影响,其他因子影响不显著。     

基于主成分分析的内蒙古12盟市城市化水平研究

从我国城市化发展进程现状和内蒙古自治区在全国的战略地位出发,提出对内蒙古12盟市城市化水平实证研究的重要意义。借助SPSS21.0统计分析软件,运用主成分分析法,从经济、人口、公共服务等三个方面构建指标体系,对指标标准化处理,进行指标可信度和可行性检验。有效提取影响城市化进程的因子及综合得分,得出12盟市综合排名,对其城市化水平做出评述。     

陕西省气候的主成分分析与区划

P个气候要素、n个站点的气候要素场,由主成分分析,可用前m个主成分反映气候要素场的主要气候特征,由各主成分的空间分布,可以分析各地的气候特征。据此,将陕西省划分为5个气候亚带11个气候区。     

主成分分析在农田土壤环境评价中的应用

本文尝试利用主成分分析方法对农田土壤污染物进行识别,并对土壤环境质量进行分级。结果表明,利用主成分分析可以有效地识别土壤污染物中的主要成分,揭示土壤污染物的数据结构和相互间的关系。主成分分析方法可用于定量化的土壤复合污染研究或对历史数据较为缺乏的地区进行土壤环境质量评价。在污染物检测指标数量较大时,可以在一定程度上简化农田土壤重点污染物的定量化识别过程。     

基于DEA和主成分分析的中国城市代谢效率研究

城市代谢效率测度是城市可持续发展研究的重要方向。该文运用数据包络分析(DEA)和主成分分析法考察了2010年中国31个案例城市的代谢效率特征。研究结果显示,中国城市代谢系统效率的地域分异性显著,尤其是西部城市代谢系统的非DEA有效比例较高。这些非DEA有效城市在非可再生资源要素(钢材、原煤、焦炭等)投入、社会经济产出(人均GDP、城市化率等)、非期望产出(固体废弃物、废水和废气)方面有较大改善空间。     

基于主成分分析法的土地利用/覆被变化驱动力研究

分析1990-2007年山东省胶南市土地利用/覆被变化情况,为进一步确定土地利用/覆被变化的驱动因子,选取GDP、农业人口比重和固定资产投资等33个社会经济指标,借助SPSS进行相关分析和主成分分析,将胶南市的土地利用/覆被变化驱动因子概括为人口和经济发展、城镇化水平、产业结构优化、农业生产条件4个主要驱动因子,为政府制定土地利用规划和土地保护政策、优化土地利用结构提供借鉴.     

卧虎山水库不同算法LS因子值适用性分析北大核心CSCD

在总结以往LS因子相关算法研究基础上,结合Mc Cool的LS因子参照值,对LS算法的适用性进行评价分析。研究表明,除去复合算法和Remortel修正算法外,其他不同算法LS因子值都小于参照值;研究区LS因子值的最优算法为基于Remortel迭代运算的修正算法;其次为结合刘宝元的陡坡公式和Remortel改进L指数因子迭代运算的复合算法,以及Remortel第4版AML程序算法;再次为B?hner算法,而Moore算法和Desmet算法,由于其与参照值的相关性相对较差,而且其RMSE相对较大,不推荐在该区使用。     

50年来新疆粮食增产因素的主成分分析

用主成分分析的方法研究新疆建国以来粮食增产的主要因素的贡献率。总结出新疆粮食增产不同阶段的相应特点：1949～1967年为面积推动阶段;1968～1974年为面积稳定与水利联合推动阶段;1975～1995年为单产提高与化肥联合推动阶段;1996～2001年为农机与水利联合推动阶段。由此总结出各要素的相互协调配合是粮食产量进一步提高的关键。在上述分析的基础上提出新疆粮食生产发展趋势是提高单产;大力发展节水农业;发展后续加工业。加快市场化进程。     

主成分分析及MAPINFO在生态环境脆弱性评价中的应用

本文在主成分分析的基础上，以MAPINFO为平台，按自然分类法分类制作范围专题地图，对中国区域生态环境进行综合评价，基本上可把全国的生态环境脆弱度分为五级：极脆弱型、脆弱型、中等脆弱型、轻脆弱型、轻度脆弱型，体现了东、中、西部的差异。     

天津表土PAHs的空间主成分与污染源分析

在多元空间结构分析的基础上,应用空间主成分分析方法研究了天津表层土壤16种多环芳烃(PAHs)的空间主成分特征,并在此基础上探讨了空间污染源问题。分析结果显示,从总体来看,PAHs主要的污染源是燃烧源和石油源。从不同空间尺度来看,石油源的影响范围一般在5km以内,而燃烧源的主要影响范围在5~10km之间,在更大的范围上,可能是天然源,或者区域性的大气沉降。     

主成分分析和熵值法相结合的水质综合评价模型及其在郑州市金水河的应用

水质评价对决策者决定水的使用功效尤为重要。水质综合评价系统中涉及到大量因子与指标,因子之间相互作用,致使水质的评价工作相对困难。主成分分析法可以消除因子间的相关性,因而被广泛应用于水质评价,但其忽略了数据离散程度的问题。熵值法则考虑了数据的离散特点。为更好地进行水质的综合评价,本文提出把主成分分析法和熵值法结合起来确定指标权重的方法,建立了水质评价模型,并采用该模型对郑州市金水河再生水2009年的水质情况进行评价,将评价结果与单独采用主成分分析或熵值法的结果进行了比较。结果表明了该方法的可行性与实用性,能够为非常规水资源利用提供理论依据和决策参考。     

综合国力主成分分析与模糊综合组合评价模型

基于模糊理论、统计分析等数学理论,提出一种定量的综合国力模糊综合评价模型.首先对基本数据进行标准化处理和主成分分析,并建立综合国力评判集;其次,根据所选取的主成分及其贡献值建立评判对象因素集,并计算综合国力评判因素权向量;最后,利用综合国力评判集、评判因素权向量及评判对象因素集进行模糊综合评判,根据模糊综合评判模型对13个主要国家的综合国力进行了比较分析.     

科尔沁沙地沙漠化过程中土壤有机碳含量变化特征及影响因素北大核心CSCD

科尔沁沙地是中国半干旱地区沙漠化发展的典型地区和沙漠化防治的重点区域。本研究以科尔沁沙地为研究区域,以沙漠化逆转不同阶段的沙地为研究对象,通过野外调查和室内分析,采用空间代替时间的方法,在区域尺度上探讨了土壤有机碳对沙漠化过程的响应规律,并结合气候、植被和地形因子阐释了该区域土壤有机碳空间变异的主导因素。结果表明:(1)土壤有机碳含量随沙漠化程度的加剧表现出疏林草地(未沙漠化)>固定沙地(轻度沙漠化)>半固定沙地(中度沙漠化)>半流动沙地(重度沙漠化)>流动沙地(极重度沙漠化)。(2)固定沙地、半固定沙地、半流动沙地和流动沙地土壤有机碳密度分别比疏林草地降低了29.1%、49.3%、62.9%和84.1%。(3)随着沙漠化的发展,土壤质地发生粗化现象,即中、细砂粒含量明显增加,而土壤细颗粒(极细砂和黏粉粒)含量明显下降。(4)科尔沁沙地沙漠化过程中,土壤黏粉粒的损失是土壤粗化、有机碳含量下降的主要原因,而pH的变化受沙漠化影响较小。(5)气候因子是导致SOC含量受经纬度影响的主要因素,而地形因子的影响次之。     

基于主成分分析的福建经济欠发达县类型研究

本文以福建省19个经济欠发达县为对象,选取14项主要社会经济指标,应用主成分分析(PCA)与聚类分析(CA)的数学方法对其进行类型研究,分析、总结出3类经济欠发达县的特点,并据此分别提出经济发展的对策措施.     

基于主成分分析的河南省城市综合竞争力评价

城市综合竞争力强弱反映着城市的实力,科学评价城市竞争力也是制定城市发展战略的基础。以河南省38个城市为研究样本,从经济发展与效益、社会与科教发展、居民生活质量以及基础设施与生态环境4个方面构建了城市竞争力评价指标体系,运用主成分分析的方法评价了河南省城市的综合城市竞争力,并对河南省城市内部的城市竞争力进行比较分析。在此基础上,提出了提升河南城市竞争力的对策措施。     

基于主成分分析的福建省9个地级市社会经济发展水平研究

本文以福建省9个地级市为研究对象，应用主成分分析(PCA)对所选取的12项主要社会经济指标进行综合，应用聚类分析的数学方法对其社会经济发展阶段进行聚类研究。并根据所得结，果分析9个地级市社会经济发展存在差异的原因。     

在黄河三角洲河滩和潮滩上生长的芦苇功能性状可塑性北大核心CSCD

研究不同生境下同一植物物种的功能性状差异是由其性状可塑性还是由其遗传变异所致,有利于对该种植物的生境适应性和遗传进化的深入了解。在河滩上和在潮滩上生长的芦苇(Phragmites australis)种群都是黄河三角洲重要的芦苇种群。调查和比较了自然条件下在黄河三角洲河滩与潮滩上生长的芦苇的生境条件和功能性状;通过两年的同质园实验,比较了在黄河三角洲河滩上与潮滩上生长的芦苇的9个功能性状的差异。研究结果表明,在野外自然条件下,潮滩土壤中的盐、全碳、全氮和全硫含量大于河滩土壤,在河滩上生长的芦苇的株高、叶片数和密度都大于在潮滩上生长的芦苇,而在潮滩上生长的芦苇的基径、叶片宽度和叶片中全碳、全氮、全硫含量则都大于在河滩上生长的芦苇;在同质园实验条件下,在河滩和潮滩上生长的芦苇的基径、株高、密度、叶片数、叶片长度、叶片宽度、叶片中的全硫含量总体上无显著差异,在河滩上生长的芦苇叶片中的全氮含量大于在潮滩上生长的芦苇,在潮滩上生长的芦苇叶片中的全碳含量大于在河滩上生长的芦苇。因此,目前在黄河三角洲河滩和潮滩上生长的芦苇多数功能性状的差异是对生境的可塑性而不是遗传变异导致的,不能将其看作两种生态型;芦苇功能性状的可塑性使得其可以适应黄河三角洲的不同生境。     

基于主成分和机器学习的土壤有机质含量空间预测建模

协同环境变量与机器学习回归模型构建土壤有机质空间预测组合模型对养分精准管理具有重要意义,而多维变量间的信息冗余和相关性会导致模型训练时间过长、预测精度降低等问题.以陕西省咸阳市农耕区为例,选取高程、坡向、坡度、剖面曲率、平面曲率、地形起伏度、地形湿度指数、年均降水量、年均气温、归一化植被指数共10个环境变量,在主成分分...     

基于SPSS的主成分分析在地下水环境质量评价中的应用——以达拉特旗三晌梁地区为例

选定内蒙达拉特旗三晌梁地区40个地下水质站点2年资料,在SPSS统计软件的支持下,将主成分分析方法应用于水环境的综合评价之中。利用主成分综合得分从评价分区、地下水水环境质量评价等方面进行分析,分析结果理想,体现了主成分分析在水环境质量评价中的实用性。     

主成分分析对恢复过去植被和环境作用的再分析——以北京坟庄剖面为例

从北京坟庄剖面具有１４Ｃ测年的５４个样品原始记录中，选取１１个孢粉类型，用主成分分析的方法对该区晚更新世以来的孢粉资料进行再分析，阐明该方法能消除因主观原因对同一孢粉谱的分带差异。对北京多样性的生态环境，用累积贡献率为５７％且离散性大响应此环境特征，更好地恢复过去环境