日照市土壤重金属来源解析及环境风险评价

选择日照市的东港区和岚山区为研究区,采集了445个0～20 cm表层土壤样品,并测定了10种重金属元素的含量;采用多元统计和地统计分析,揭示了研究区土壤重金属污染的主要来源以及与土地利用、成土母质之间的关系,绘制了重金属的环境风险概率的空间分布图.结果表明:①As、Co、Cr和Cu的平均值低于山东省东部地区土壤背景值,Cd、Hg、Mn、Ni、Pb和Zn的平均值高于背景值,尤其是Cd、Hg的含量分别为背景值的1.85和1.38倍,土壤中重金属累积较为明显.②10种元素可被辩识出4个主成分(PCs),PC1 (Co、Cr、Mn、Ni和Zn)和PC3 (As、Cu)为自然源因子,PC2 (Cd、Pb)为工农业及交通源因子,PC4(Hg)为工业源因子;其中Pb、Zn在PC1和PC3上均有较大载荷,受地质背景和人类活动的共同控制.③Cd、Hg含量在不同的覆被类型有显著差异,在城镇建设用地的含量最高;Co、Cr、Cu、Mn和Ni在花岗岩和变质岩母质的含量高,与冲积与海积物母质有较大差异.④来自于同一主成分的元素及元素组合的环境风险空间格局与相应主成分插值结果基本一致,所有重金属综合环境风险的高值区在西部和东部呈点状分布,主要是由西部的高地质背景和东部的强烈人为干扰的综合作用造成的.     

北京环线建设驱动的土地利用变化遥感检测与分析

近年来,北京市的环线建设大大改进了北京的交通状况,促进了环线周边的商业发展和房地产开发的繁荣,同时也带来了环线周边地区的土地利用的变更。在“科技奥运”科技攻关项目和在研自然科学基金项目的支撑下,选择了1988,1994,2001和2003年5—6月份的TM数据,在影像经过几何校正和辐射归一化校正后对其应用高精度的自组织神经网络分类和利用高分辨率的航空照片验证;在分类数据和变更信息的基础上,采用了空间自相关分析模型、频率指数模型和潜力模型分别对北京各种用地类型的频率指数和建设用地的Moran系数和Geary系数,以及城市增长的潜力指她进行计算。一系列计算显示了环线驱动的北京市土地利用变化情况。结果表明:在环线建设的驱动下,北京市的建设用地围绕环线呈快速增长趋势;绿地面积在四环、五环的环线一带也呈增加趋势;城市增长潜力从四环到六环呈逐渐增大趋势。     

粮仓温度微机自动监测系统的设计研究

本文介绍了作者研制CW—1型微机测温系统的设计方法,着重介绍了在提高测温精度和联网通信方面采取的技术关键。     

加权最小范数平差的伪观测解法

首先证明了加权最小范数平差一般解的一个重要性质，由此提出了利用附加的观测值来求解加权最小范数平差问题的方法，并证明了该法与利用一般解法等价性的充要条件。     

金坛市开发区的数字影像测图

为完善数字化测图功能，通过全数字摄影测量系统(VirtuoZo)的数字影像测图模块(IGS)在金坛市开发区1：500测区中的应用，总结提高测图精度和速度的体会。     

城市地理信息查询系统的应用与研究

随着社会经济的不断发展,信息技术已经成为当前社会最主要的一个特征。在我国目前的城市发展中,信息已经成为发展中的一个重要因素。而作为城市,一般都具有人口密集、信息资源丰富、科学技术发达等特色,从这一方面来说,在城市中实现地理信息查询系统是非常有必要的。而且目前信息化技术水平已经有了提高,这在一定程度上也为城市地理信息查询系统的研究和实现奠定了良好的技术基础。本文具体对关于WebGIS城市地理信息查询系统在城市中的应用进行分析,以促进这一技术在城市的发展。     

复杂地形景区三维导览图的设计与实现

为满足复杂地形景区对三维地图导览的需求,构建更为清晰的三维地图模型,提供良好的三维导览地图设计方案显得尤为重要。为了更好地与卫星影像进行贴合,DEM数据的采样密度要与卫星影像的分辨率一致。本文通过对比当下常用的四种空间插值方法的适用范围与运用特点,设置相关阈值及权重,直观比较了四种插值方法产生的插值结果,选择更适合复杂景区DEM插值的插值方法并对其进行精度提升,以此得到符合精度要求的DEM数据。最后利用相应地区的卫星影像进行地图投影及影像贴图,两种数据结合构建复杂景区的三维地图模型,给游客带来更为精确直观的定位信息和空间要素信息。     

深圳市地理信息产业政策研究及建议

深圳市2014年地理信息产业调查估算产值为50-60亿元,产业发展潜力具有很大的挖掘空间。有效的产业政策可以促进产业发展。为加快深圳地理信息产业发展,本文在对深圳市现有地理信息产业政策体系进行全面梳理和政策问题分析的基础上,开展促进深圳市地理信息发展的产业政策研究,提出深圳市地理信息产业优先发展方向、领域,并基于地理信息产业政策研究理论框架,给出具有针对性的政策完善建议。     

基于支持向量机的GNSS时间序列预测

在深度学习的理论框架下,针对预测全球卫星导航系统(GNSS)时间序列,传统的经验风险最小化预测模型误差大精度低,泛化性能差且对历史数据的经验依赖大的问题.提出一种采用结构风险最小化原则的基于支持向量机(SVM)的时间序列预测模型.通过和多层的BP神经网络预测模型预测效果比较,结果证明SVM预测模型拥有更好的时间序列预测效果.     

Optimal routing for waste collection: a case study in Singapore

ABSTRACT

To collect and dispose growing amounts of municipal solid waste (MSW) changed to be a hot topic along with the rapid urbanization in past decades. Cities are more and more dependent on the incineration instead of landfilling due to the cost-efficiency and environmental concerns. Considering the limited number of incineration plants and complicated situation of transportation in both spatial and temporal dimensions in different cities, the optimal routing for waste collection turns to be meaningful research topic. In this research, the ant colony optimization (ACO)-based multi-objective routing model coupled with min-max model and Dijkstra’s algorithm is proposed to address the question of which route to take from these waste-generating points to the target incineration plant(s) considering travel time, accident probability (black spots), and population exposure, so as to support the routing decision-making. The model is successfully implemented in Singapore and the effectiveness of the model has also been justified. Besides, few limitations of this research have also been discussed, some of which would also be the future directions of our research, especially the design and integration of a web-based routing decision-making support system.