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461.
基于2017年流动人口动态监测调查数据,以流动人口回流意愿为响应变量,以流入地和户籍地的地方环境、个人及家庭因素为解释变量,引入机器学习领域的梯度提升决策树模型,重点探究不同地区地方环境对流动人口回流意愿的非线性影响及阈值效应。研究发现:(1)户籍地和流入地的地方环境对流动人口回流意愿的总体贡献率达44.1%,是影响回流意愿的重要因素,且两地贡献率大致相当。(2)地方环境因素与回流意愿间的非线性与线性关系并存。其中,医疗卫生资源、基础教育资源、空气污染状况等因素对回流意愿具有明显的非线性影响,而经济增长、气温条件则以线性影响为主。研究揭示了中国国内城-乡人口回流的特殊性与复杂性,有助于深化新时期人口迁移研究,并为地方人口政策制定提供科学借鉴。 相似文献
462.
测试了东太平洋海隆13°N附近36个玄武岩样品的常量和微量元素组成,并对其中不同类型的环带斜长石进行了背散射图像、元素线扫描及常量元素分析.采自很小空间范围内的玄武岩演化程度差异较大(MgO=9.38wt%~6.76wt%),对富MgO玄武岩通过COMAGMAT程序进行分离结晶计算,结果显示富MgO玄武质岩浆结晶至低MgO(7wt%)时,其Ni含量(~28×10^-6 g/g)普遍低于实际观测的低MgO玄武岩(〉60×10^-6 g/g),说明低MgO玄武岩可能经历了更多次的岩浆混合作用.模拟了高MgO(9.38wt%)玄武质岩浆自身的“混合-结晶”作用,观测到的低MgO玄武岩中高的Ni含量可以通过新岩浆少量多次地自身混合作用获得.低MgO岩浆经历的多次“混合-结晶”过程与近年来^226Ra/^230Th不平衡对岩浆滞留时间的研究相符合,即低MgO岩浆在更长的滞留时间内经历了更多次的“混合-结晶”过程.岩浆房内的岩浆混合具有局部均匀性,但低MgO岩浆更接近于周期性混合形成的稳定成分,这也是导致东太平洋海隆岩浆多样性重要原因.另外,薄片微区分析将斜长石环带可分为具高An^#核部和无高An^#核部两类,两种类型斜长石均有多个反环带,指示寄主岩浆经历了多次混合作用.低MgO(7.45wt%)玄武岩中斜长石核部与其中部的An^#具明显差异,而与高MgO(9.38wt%)玄武岩中微粒斜长石中心An^#(平衡结晶产物)相当,进一步说明低MgO玄武岩中斜长石的核部可能形成于周期性侵入岩浆房之前的母岩浆. 相似文献
463.
测定了冲绳海槽Jade热液区(127°04.5′E,27°15′N,水深1300~1450m)热液硫化物的元素和铀系同位素组成.结果表明,含硫酸盐矿物的热液硫化物(样品HOK1和HOK2)具有LREEs相对富集的特点,所研究的热液硫化物样品(除样品HOK1外)属富Zn型热液硫化物.与其他海区的富Zn热液硫化物相比,具有高Zn,Pb,Ag,Cd,Au和Hg含量,低Fe,Al,Cr,Co,Ni,Sr.Te,Cs,T1和U含量,以及极低的210Pb放射性比度值和210Pb/Pb比值的特点.在以闪锌矿为主的热液硫化物中,稀有元素Hf与U,Mn元素之间以及分散元素Ga与Zn之间均存在显著的正相关关系,且Au,Ag与Fe.硫化物有关,低温阶段有利于Au,Ag的富集.同时,Fe-Bi之间和Zn-Cd之间的正相关关系,不受矿物组合变化的影响.根据热液硫化物中210Pb/Pb比值(3.99×10^-5~5.42×10^-5),结合其具有U同位素(^238U含量1.15×10^-6~2.53×10^-6。^238U放射性比度值1.07~1.87dpm/g,^234U放射性比度值1.15~2.09dpm/g,234U/^238U比值1.07~1.14)存在,而^232Th和230Th均处于背景水平的事实,得到冲绳海槽Jade热液区热液硫化物样品的形成年龄在0.2~2ka之间. 相似文献
464.
465.
466.
467.
在分析RBF神经网络预测算法和主成分分析方法的基础上,本文针对地理空间数据的复杂相关性和较强非线性,深入研究了主成分分析与RBF神经网络结合原理,构建了PCA-RBF网络预测模型,最后将预测模型应用于水质信息预测中。实验结果表明:该模型对海量的高维异构数据可进行有效降维,从而优化RBF神经网络结构,有效地提高了地理空间数据预测时的精度,并为GIS领域地理空间数据的预测提供了一种新思路。 相似文献
468.
469.
470.
通过对两系稻制种气候风险的数学定义,根据江西省1:25万地形数据和各气象台站40a气候资料及气候要素与海拔高度的关系,运用地理信息系统的空间分析方法,对两系稻制种基地的气候风险进行了区划,找出了最佳制种地理区域和不同品种最小气候风险下的最佳播种期。 相似文献