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Calculating Pollution Indices by Heavy Metals in Ecological Geochemistry Assessment and a Case Study in Parks of Beijing 总被引:4,自引:0,他引:4
Pollution index is a powerful tool for ecological geochemistry assessment. The commonly used pollution indices by heavy metals in soils and sediments were classified as two types of single index and integrated index in an algorithm point of view. Four single indices of contamination factor (or concentration factor), ecological risk factor, enrichment factor, and index of geo-accumulation were illustrated, and the reference values for calculating single indices were distinguished into background levels and threshold pollution values. Eight integrated indices were divided into two groups. One group is suitable for the normal distribution single indices including the sum, average, weighted average,vector modulus, and Nemerow pollution indices, and the other for log-normal distribution including the product, root of product, and weighted power product pollution indices. Using background levels as reference values, five contamination classes were divided, and the terminologies are suggested for the single and integrated indices to unify the assessment results. Software of EGAPI was developed in a single document interface to calculate the four single and eight integrated indices by heavy metals to assess the quality of soil and sediment ecological geochemistry. Pollution indices by heavy metals of Cu,Pb, and Zn in soils in parks of Beijing were calculated using EGAPI software, and these five contamination classes and terminologies suggested in this study were evaluated and used. Results ofintegrated indices of Cu, Pb, and Zn in soils indicated that the soil qualities are unpolluted as a whole and varied from low polluted to unpolluted status from the center to the outskirts of Beijing City. 相似文献
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地质灾害治理工程项目管理是地质灾害管理的具体体现和实施过程,其基本任务是根据地质灾害管理目标和管理方法,组织实施防治工程,保障取得预期的减灾成果。就镇江市地质灾害治理工程项目管理目前现状,从规范文件、招标机构、管理工具、管理经验、干扰因素、风险评价、人员素质等方面进行粗浅分析,并针对存在的问题提出相应的对策,借以提高镇江市地质灾害治理工程项目管理的能力和水平,以便今后地质灾害治理项目管理更好地完善和发展。 相似文献
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中国西部环境与生态科学数据中心:面向西部环境与生态科学的数据集成与共享 总被引:1,自引:1,他引:0
国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学研究计划”自2001年启动以来,有力地推动了西部区域环境演化、陆地生态过程和人类活动对环境的影响等方面的研究,积累了丰富的基础数据。国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”承担“西部计划”项目数据产出的收集、管理、集成,并面向西部环境与生态科学的各个领域提供科学数据服务。“西部数据中心”的总体框架是以“西部计划”和地球系统科学发展的科学需求为导向,建成以数据共享、知识积累、合作交流和数据科学为主要内容的集成平台,为“西部计划”多学科的交叉研究和成果的综合集成及地球科学发展的长远目标服务。以共建共享的指导思想集成针对西部环境与生态现状与变化的基础背景数据、环境与生态观测数据、模型数据集、数据工具及数据文档;并以完全与开放的数据共享原则为用户提供推送式数据服务。目前,“西部数据中心”已完成了数据共享平台、知识积累平台与合作交流平台的开发和集成,初步形成了科学数据平台,整理并发布了大量的西部环境生态科学所需的关键数据集。 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献