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。     

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。     

顾及平稳特征的PM2.5浓度时空趋势拟合研究

针对PM2.5浓度估算中全局平稳因素和局部非平稳因素同时存在的问题,该文以京津冀地区2015年1月—7月的PM2.5浓度为研究对象,人口密度、GDP、AOD、温度、相对湿度、风速和大气压强为影响因子,利用混合时空地理加权回归模型对PM2.5浓度进行估算。结果显示,考虑全局平稳特征时能有效地提升PM2.5浓度估算的精度,PM2.5浓度与风速、温度呈负相关关系,京津冀地区PM2.5浓度呈北低南高的趋势。     

滨州市PM2.5浓度时空分布研究

目前,我国已经成为PM2.5污染的重灾区,由此引发出一系列的大气环境和人类健康问题。因此,研究PM2.5的时空分布及其演变规律显得尤为迫切。本文对滨州市六个大气环境监测点2013年1月到2014年12月的PM2.5浓度数据进行分析整理,运用数理统计分析方法,结合地理信息系统技术,综合分析滨州市PM2.5污染水平、时空分布特征。结果表明,综合GIS手段的PM2.5浓度可视化分析方法能够较好的弥补传统图表、文字等表达方式的不足。     

2016年四川省PM2.5浓度时空分布研究

PM2.5导致大气能见度下降,造成雾霾天气.本文基于2016年四川省89个空气质量监测站的PM2.5数据,对2016年四川省PM2.5浓度时空分布特征进行研究分析.结果表明,2016年四川省PM2.5浓度空间分布呈现出西北部PM2.5浓度较低、空气质量较好,东南部PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势;时间分布呈现夏季PM2.5浓度较低、空气质量较好,冬季PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势,从而得出四川省PM2.5浓度时间和空间分布规律及分布图.     

一种协同时空地理加权回归PM2.5浓度估算方法

针对PM2.5浓度估算中时空特征考虑不足和样本量较少的问题,该文将协同训练和时空地理加权回归相结合,提出了协同时空地理加权回归。采用两个不同参数的时空地理加权回归模型作为回归器,利用一个回归器训练另一个回归器的未标注样本,选择最优结果作为标注样本加入标注样本,通过不断学习扩大标注样本量提升模型的回归性能。以京津冀地区2015年3-7月的PM2.5浓度数据为实验数据,利用气溶胶光学厚度产品、温度、风速和相对湿度进行建模,采用不同核函数的时空地理加权回归作为对比方法进行实验。结果显示,协同时空地理加权回归性能比基于Gauss核函数时空地理加权回归提升了10%,比基于bi-square核函数时空地理加权回归提升了6.25%,证明该文方法能够提升时空样本数量不足时的PM2.5浓度估算精度。     

2015—2016年东北三省PM2.5的时空分布特征

基于2015—2016年东北三省36个主要城市PM2.5浓度数据以及同期大气氧化物数据,运用克里金插值法及相关性分析法,对PM2.5的时空分布特征及与其他大气氧化物的相关性进行分析.结果表明:2016年较2015年PM2.5浓度显著降低,下降了17.83％;PM2.5浓度由高到低的季节依次是冬季、秋季、春季和夏季,浓度分别为64.31、49.44、39.57、28.09μg·m-3;PM2.5月均浓度呈U形分布,最大值出现在11月,最小值出现在8月.分地区来看,PM2.5空间分布整体呈南高北低状态,黑龙江省的年均PM2.5浓度明显低于另外两省.PM2.5与CO、SO2、NO2浓度均为极显著正相关,表明CO、SO2、NO2对PM2.5浓度有显著影响.     

基于支持向量回归的PM2.5浓度实时预报

为了研究适合于我国当前重污染天气的实时空气质量预报模型,论文利用支持向量回归方法对北京市地面空气质量监测数据和气象数据进行分析,构建了基于支持向量回归的PM2.5浓度实时预报模型。实验表明,该方法能够对未来6日内的日均PM2.5浓度以及未来0~72h内的小时级PM2.5浓度进行预报,且模型训练过程和预报过程都耗时很短,适用于建立PM2.5浓度实时预报系统。     

两型模式下长株潭主城区PM2.5时空变化特征分析

为评估"两型社会"建设是否对改善城市空气质量发挥了作用,本文以长株潭主城区为研究对象,从土地利用视角出发,融合地理国情普查数据、遥感气溶胶光学厚度(AOD)数据、PM_(2.5)浓度观测数据和相关专题数据,运用遥感技术、GIS空间分析和数学统计理论与方法,构建了顾及多源地理要素特征的城市PM_(2.5)污染时空变化模拟模型。在此基础上,分年均和季节时间尺度分析PM_(2.5)浓度空间分布特征及其与土地利用格局的耦合关系。结果表明,"两型社会"建设期间,长株潭主城区PM_(2.5)浓度呈显著下降趋势和明显的季节差异,但整体仍严重超标;主城区内PM_(2.5)浓度空间差异与土地利用类型显著相关,建设用地面积比例越高、园林地越低,PM_(2.5)浓度越高。该研究结果对于开展污染防治、指导土地利用开发以及实现长株潭城市群"两型社会"可持续发展具有一定的参考价值。     

我国环境空气质量时空分布特征分析

根据国家环保部PM2.5 IN网站公布的环境空气质量指数,和国家气象局提供的气象数据,利用GIS强大的数据处理功能、空间分析功能和可视化功能,对2013年全国各个城市的环境空气质量指数数据进行处理与分析。初步揭示了环境空气质量在季节上的周期性,与降水、气压、温度的相关性,以及AQI在地域上南低北高、在垂直方向上呈递减趋势,且随高度的增加,变化趋势逐渐减慢的空间格局。     

1990—2015年极移和日长周期性变化的小波分析

采用由国际地球自转及参考服务组织(IERS)提供的1990—2015年的EOP 08C04序列,分别利用小波变换和最小二乘法对极移(PM)和日长(LOD)的周期性变化进行了研究。小波分析结果表明,PM和LOD都存在明显的季节性和年际变化,但是,无法区分周年变化和钱德勒变化,可能是因为两者的频率太接近。在最小二乘意义上,对PM和LOD的趋势变化和周期变化进行了解算,结果发现LOD具有明显的半年和周年变化,同时探测了PM的半年和周年变化。1990—2015年间,LOD的趋势变化率为(-0.066 7±0.001 6)ms/a,PM在X和Y方向的趋势变化率分别为(2.898 0±0.131 0)mas/a和(0.957 0±0.152 0)mas/a,说明北极点相对地壳向18.3°E的方向移动。此外,对PM的X分量、PM的Y分量以及LOD两两之间进行了交叉小波变换,对三者之间的相关性进行了分析。     

利用GPS观测值监测电离层的时空变化

研究电离层时空变规律对卫星导航、航空航天和通讯等具有重要价值。文中利用IGS站提供的GPS双频观测数据,采用区域电离层模型估计GPS系统硬件延迟,从而计算绝对电离层总电子含量。在时间尺度上,选择COR1站的2012年、2015年和2017年的数据进行时间变化分析,结果表明,电离层总电子含量在时间上呈现出周日变化、月变化和季节性变化。在空间方面,选择了经度相差较小、纬度方向分布均匀的CRO1、BRMU、UNBJ和QIKI四个IGS站进行分析,结果表明在纬度方向具有明显的单峰效应,随着纬度的增大电离层总电子含量呈现减小趋势。      

杭州湾滨海湿地时空格局变化遥感调查研究

采用TM、SPOT-5卫星遥感数据,通过建立杭州湾滨海湿地分类体系和解译标志并进行人机交互解译,完成了杭州湾1987、1995、2003和2009年滨海湿地提取和分类。研究了4期杭州湾滨海湿地的利用状况、面积,以及时空格局变化情况,研究显示:1987~2009年期间,杭州湾滨海湿地主要表现为滩涂湿地的逐年减少和库塘湿地的逐年增加;1995年之前湿地变化以自然驱动力为主,之后人类活动影响明显,对近海域、滩涂不断开发,尤以南岸为主;以杭州湾湿地公园为典型的沼泽草甸湿地得到了较好的保护。     

京津冀地区植被覆盖度时空演变特征分析

利用MODIS EVI遥感数据,采用AG滤波法(Asymmetric Gaussians)和像元二分模型来实现对2001-2015年京津冀EVI数据的重建和植被覆盖度的估算,在此基础上运用线性回归分析等方法,从时空两个维度分析了2001-2015年京津冀植被覆盖的演变趋势。研究结果表明:(1)2001-2015年京津冀地区植被覆盖度年际变化呈不显著增长,2003-2004年植被生态环境退化明显。(2)京津冀城市群植被覆盖度差异明显,大多数城市植被覆盖度处于稳定波动中,张家口市植被覆盖度呈波动上升。(3)2001-2015年京津冀植被覆盖度超过95%区域有所变化,呈增长趋势的区域占研究区面积的56.36%。显著变化区域中,中度改善区域占比例最高,达到28.18%;严重退化区域占比最小,仅为3.25%。     

基于GIS的矿山开采沉陷时空变化分析

首先详细阐述了建立矿山开采沉陷DEM的方法,提出了利用GIS的空间分析功能进行开采沉陷时空变化分析的技术方案.以鲁西煤矿为例,利用基于CORS的网络RTK进行矿山开采沉陷外业数据采集,通过后两期生成的DEM与首期生成的DEM进行叠加,生成后两期累计沉陷值DEM,利用ArcGIS的空间分析工具对累计沉陷值DEM进行空间分析,生成了沉陷等值线和沉陷面积统计报表.利用上述方法可以经济、有效地反映矿区地表沉陷的时空变化及对周围环境的影响程度和范围,为矿区生产设计和环境评价提供决策依据.     

中国重点区域PM2.5时空变化分析与预测

在我国工业化和城市化迅速发展的背景下,细小颗粒物PM_2.5污染已经成为当前主要空气污染物。本文使用基于Python编程语言的网络爬虫技术获取了中国京津冀、长三角、珠三角3个重点区域的PM_2.5日均值数据,分别基于Excel软件和ArcGIS软件进行PM_2.5时空变化特征分析。最后,通过建立分数阶累加灰色预测模型对北京市2018年PM_2.5月均值浓度进行预测。结果显示:1)时间上,我国PM_2.5浓度表现为“冬高夏低”的“U”形变化趋势;2)空间上,我国PM_2.5浓度整体表现为由南北地区向中部地区PM_2.5浓度逐渐增加;3)分数阶GM(1,1)模型对PM_2.5月均值浓度数据的预测精确度较高,结合预测结果可从长期或短期提出PM_2.5污染治理的措施建议。     

1987-2015年宁波市不透水面时空变化分析

全面掌握城市不透水面变化规律和现状,对于城市化进程研究、城市规划发展和生态文明建设等具有重要的意义。以宁波市为研究区,基于1987-2015年的Landsat影像,利用完全约束最小二乘混合像元分解法实现宁波市不透水面信息提取,结果表明:完全约束最小二乘混合像元分解法避免了不透水面丰度出现负值的情况,提取精度较好;近30年宁波市不透水面扩张显著,不透水面面积增长近5倍,扩张速率和强度在2007-2010年达到最大,并逐渐趋于平稳,2007年以前宁波市城市扩张以三江口片和各区县(市)主城区为主,2007年后则以新区经济发展带扩张为主。     

矿山开发要素空间拓扑关系的判定与应用

针对矿山开发秩序混乱的问题, 通过描述矿山开发要素与采矿权的空间位置关系, 介绍和设计了点面、面面拓扑关系的判定及矿山开发秩序的检验;以2010年QuickBird遥感影像为数据源, 对宁武矿区进行了矿山监测, 基于空间数据库引擎和嵌入式GIS组件, 实现了矿山开发要素的空间拓扑关系判定和查询, 为矿山监测提供了有效的参考信息。