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111.
安徽省温泉旅游区以它独有的特色和文化的魅力赢得社会广泛的关注,也吸引更多的人对温泉旅游区的品牌建设与营销策略的研究。阐述了安徽省温泉旅游资源赋存状况,并分析安徽省温泉旅游区的品牌建设与营销策略现状。得出如下主要结论:(1)安徽省温泉多数位于隆起的大别山区、长江沿岸的巢湖—和县一带以及皖南地区;(2)产品开发利用层次不一,大多处于中程度利用;(3)温泉相关的旅游区品牌建设与营销策略相对滞后。最后在此基础上,提出现阶段安徽省温泉旅游区的品牌建设与营销策略的对策。 相似文献
112.
基于边界替代的人口数据空间化方法研究 总被引:2,自引:1,他引:2
首先将山东省各县市按级别分类,利用回归方法得到不同级别县市的城镇居住密度与农村居住密度,然后根据乡镇驻地位置,构造Voronoi图来替代乡镇边界。在此基础上利用各乡镇人口数据与居民点数据计算得到各 Voronoi图形的居住密度,并将该密度赋予每个图形的发生点(即乡镇驻地位置),而后利用反距离插值算法,并结合窗口移动平均处理,得到全省的居住密度分布图。使用居住密度分布图和居民点分布数据,计算人口分布数据。并根据每个县市的图上汇总人口和统计人口,计算得到各县市的调整系数,使用该系数对每个栅格的人口数进行调整,保证了各县市总人口不会出现误差。最终得到山东省1km×1km栅格的人口分布数据。最后选取某些样本县, 在样本县内对比每个乡镇图上的人口与实际统计人口,结果表明该人口分布数据有较高的精度。 相似文献
113.
通过选取不同时段乌什体应变、气压观测数据,利用小波分析分离观测数据中的信号,将相同频段的体应变、气压进行相关性分析。结果表明,乌什气压对乌什体应变的影响主要表现为线性关系,并且有16~64 min和64~128 h两个卓越频段。 相似文献
114.
基于贝叶斯网络的水源涵养服务空间格局优化 总被引:2,自引:1,他引:2
以渭河流域关中—天水经济区段(简称“渭河流域关天段”)为研究区,基于贝叶斯网络和水量平衡原理建立了水源涵养服务网络模型;将CA-Marcov模型与贝叶斯网络模型相结合,预测了2050年不同土地利用情景及其水源涵养服务分布概率;提出了关键变量关键状态子集方法,对研究区水源涵养服务空间格局进行优化。结果表明:① 保护情景下,林地面积增长了18.12%,其主要来源为耕地;草地和城市面积增长缓慢,分别增加了0.73%和0.38%;水体和未利用地分别减少了5.08%和0.92%,该情景下的水源涵养量值偏高的概率在3种情景中最大,保护情景的设计对未来的土地利用政策制定具有一定参考价值。② 水源涵养服务的关键影响因子是降水、蒸散发和土地利用,水源涵养量最高状态对应的关键变量关键状态子集是:﹛降水= 1,蒸散发= 2,土地利用= 2﹜,该子集主要分布在年平均降雨量和蒸散发量较大,植被覆盖率高的地区。③ 研究区适宜优化水源涵养的区域主要分布在天水市麦积区南部、宝鸡市陇县西南部和渭滨区南部、咸阳市旬邑县东北部和永寿县西北部,以及铜川市耀州区西部。结合贝叶斯网络模型研究水源涵养服务的优化区域,不仅有助于提升对生态系统水源涵养服务过程的直观认识,而且增加了情景设计和格局优化的合理性。在此基础上提出的关键状态关键因子方法,对研究区水源涵养生态环境建设和政策制定都具有重要的意义。 相似文献
115.
采用线路踏查法和空间代替时间的方法,调查统计鄱阳湖滨多宝沙山沙地植物组成、优势类群以及风沙化过程中植物组成、多样性、生态习性和生活型的变化特点。结果表明:(1)鄱阳湖滨多宝沙山沙地植物有129种,隶属于58科104属,其中被子植物为研究区沙生植物的重要组成部分;生活型谱以高位芽植物居首位,其次为一年生植物,具有明显的亚热带荒漠属性;优势类群主要为蔷薇科(Rosaceae)、蝶形花科(Papilionaceae)、菊科(Compositae)和禾本科(Gramineae)植物。(2)土地风沙化过程中,植物组成变化较大,固定沙丘上以特有种占优势,流动沙丘上主要是共有种,半流动沙丘上以共有种和稀有种组成;植物丰富度、多样性指数逐渐降低;旱生植物比例增多,中生植物减少,湿生植物仅在固定沙丘阶段出现;一年生植物的减少,地下芽植物的增加,变化幅度较大的为半流动沙丘至流动沙丘阶段。 相似文献
116.
117.
基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用GRNN(Generalized Regression Neural Network)和RF(Random Forest)2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则(Minimization of the Mean of the Shortest Distances)抽稀为8种不同采样密度的样本(分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本),分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。 相似文献
118.
Introduction Human-induced environmental change in China has led to different consequences due to various causes. They conver certain regions and places where their impacts may threaten the long-term or even the short-term sustainability of human-environmental relationships. Designating such areas as "critical environmental situations," Russian Geographers have developed "red data maps" showing their locations[1]. Yet, there are no fully developed conceptualizations of environmental critical… 相似文献
119.
120.
利用2003年小江流域的TM影像,结合实地调查,再根据流域地质分布和地貌发育情况,将流域地貌类型划分为岩溶地貌和非岩溶地貌两个一级类型景观,在此基础上,根据地貌发育程度结合高程情况,将岩溶区又划分为6个岩溶景观,非岩溶地貌分为两个二级类型景观。应用景观生态学原理,并通过Fragstats 3.3软件在流域尺度上计算了一些相关指标。结果表明:岩溶区的景观生态特征总体上体现了其生态环境的特殊性和脆弱性,地表水资源溃乏,土层薄、土壤资源零星分布且易流失,造成未利用地面积大,石漠化现象严重,土地利用程度低的特点。非岩溶区景观生态由于耕地和林地占绝对优势,石漠化面积少,香农多样性指数和均匀度低,景观的异质性较低,结构较为简单。 相似文献