应用系统工程进行南方丘陵山区农田规划的实例

千烟洲位于江西省泰和县灌溪境内,面积为3062.5亩,是一个基本无林的红岩低丘地区。我们应用系统工程的理论和方法,参与制定千烟洲土地利用规划,做出了千烟洲土地合理利用规划模型,经过电子计算机运算,得出土地利用规划的三个方案。这个规划,反映了当地自然条件和自然资源的特点,确定了以林为主、农林牧副渔全面发展的方向,规划出农业生产的合理结构和土地利用的合理布局。     

开发吕四港, 加速长江经济巨龙的腾飞

吕四港座落在长江与沿海T型结构主轴线的结合部,东隔黄海与日本、韩国相望,南间长江与上海为邻,既是长江入海的北门户,又是我国东部沿海中段的天然良港,有建万吨级深水岸线30多公里,其中可建5万吨级以上深水泊位80个左右,向为中外知名人士和专家学者所关注。孙中山先生在《建国方略》中就有建设吕四港的宏伟设想。建国以后,中央、省市领导和有关部门及中外专家,就吕四港的开发更是倾注了大量心血,经过大量的论证表明,吕四港是我国     

面向市场 抓住机遇 勇于开拓 争创一流

在社会主义市场经济的新体制下，地勘单位由事业转变为企业单位，首先要加速地勘单位改革进程，面向市场，抓往机遇，加快发展，让企业以承揽大型项目为龙头，逐步向规模经营的深度扩展，进而带动一批一地勘队伍顺利转产，形成企业集团。以实现经济效益的提高，在市场激烈的竞争中站稳脚跟，争创名牌，这才是地勘单位求生存，求发展的必然选择。     

那曲地区植被NDVI时空变化及成因分析

利用GIS和遥感技术方法分析了2000—2014年那曲地区植被归一化指数(NDVI)的时空分布特征和变化趋势,探讨了NDVI与几种气象因子的关系。结果表明:空间上,研究区植被NDVI在空间上呈自西向东、自南向北逐步增大,高海拔地区小于低海拔地区的分布特点;时间上,近15a的NDVI总体上呈不显著性下降趋势,NDVI变化可以分为3个阶段,分别为2000—2005年较好,2006—2008年略差,2009—2014年好转。植被面积变化趋势表现为西北部植被处于稳定状态的面积居多,变化较明显的区域集中在中部和东南部地区的人口密集区,改善和退化区域呈现交错出现的特点。那曲地区植被变化的主要影响因素为降水量和热量因素引起的,人类活动在较短时间尺度上对植被也有较大影响。     

影响青海高原地区一次大范围灾害性天气的成因分析

2006年3月12～13日青海省大部出现了一次罕见的灾害性天气过程,过程期间先后出现了强降温、暴雪、大风及沙尘暴天气。本文使用数值预报产品及实况资料分析了此次过程的成因,过程前期乌拉尔山和鄂霍次克海为高压脊,从极涡向西伸出一个东西向横槽不断加深,在东移南下过程发生转竖,其携带的冷空气于12日开始影响青海省东北部地区,造成了上述地区的降温及吹风沙尘天气;同时低纬地区南支槽的建立,使水汽沿西南气流不断输送到高原地区,这两股不同性质的气流在青海省南部汇合,造成了青南地区的暴雪天气过程。冷空气主力过后,在新疆东北部冷空气再次堆积,同时又有极地冷空气沿东北气流不断对其进行补充,使之形成强冷涡,此冷涡于13日再次影响青海大部地区,造成了青海高原地区第二次强降温、大风天气。     

云宵县5月暴雨客观预报模型

采用文献[1]提出的技术模型，研制了云宵县5月暴雨预报方法，建立了4个因子结构简单而天气学意义明了的客观预报模型。经2000～2003年试用，这种基于场量因子的预报模型，未漏报，严格评定的准确率为67％，明显优于主观预报。     

基于梯形模糊数的地下水源地环境健康风险评价

为降低环境健康风险评价的不确定性,在2017～2019年监测数据的基础上,基于梯形模糊理论构建了地下水环境健康风险模糊评价模型,并通过实地调研修正了暴露参数,对一亩泉水源地地下水环境开展健康风险研究.结果表明:该水源地的健康总风险在2.959×10-5～1.504×10-4 a-1,55％以上可信度下未超过Ⅲ级风险,总...     

基于Sentinel-2A的红树林提取机器学习方法比较

红树林和生态环境保护、生态平衡和生物多样性息息相关。使用Sentinel-2A数据获取海南省东寨港红树林保护区的遥感影像,对数据进行预处理,提取光谱特征、纹理特征和湿度特征,基于K近邻（K-nearest neighbor,KNN）、随机森林（random forest,RF）、决策树、支持向量机（support vector machine,SVM）和反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）方法,通过多次实验提取出海南省东寨港红树林区域,并探讨了机器学习方法中不同类型分类器在提取红树林过程中的优缺点。结果表明：(1)Sentinel-2A的Band8A、Band11、Band12波段组合能够较好突出红树林特征,结合湿度特征和纹理特征可以提高红树林的分类精度;(2)基于机器学习方法能够准确提取红树林区域,其中,SVM分类精度最高,达到92.31%,BPNN、RF分类精度分别为88.46%、90.38%,Kappa系数表明分类结果具有良好的一致性;(3)比较不同机器学习方法对红树林的分类效果,发现SVM和BPNN等非线性方法能提取出更准...     

西藏雅江中西段流域夏季降水量变化特征

利用西藏雅鲁藏布江流域6个代表站降水资料,研究了雅江流域近53年的夏季降水量变化特征。主要结论包括:1963~2014年雅江流域6个站各站年平均降水量在286.2~447.9mm,夏季(6~8月)平均降水量在221.4~355.4mm,占年降水量的71%~85.5%。年最大降水量出现在拉萨,其次是日喀则和泽当,位于雅江偏西段的定日和江孜降水量最少;夏季降水量空间分布特征与年降水量的分布特征基本一致。雅江流域年降水量存在显著的年际和年代际变化特征,降水总量呈增多趋势。夏季降水量对年总降水量的贡献最大,占年降水总量的77%。夏季(6~8月)降水量变化与年降水量的变化趋势一致,即总体呈增多趋势。拉萨、定日、日喀则、浪卡子夏季降水量的变化趋势与雅江流域整体趋势特征一致,其中拉萨最明显,而泽当和江孜降水量呈减少趋势。雅江流域夏季降水量在1998年出现了明显突变,21世纪以来的十几年内存在短时间的突变现象。雅江流域夏季降水量主要存在2~4a和7~8a的变化周期。