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31.
在分析历史资料和防治现状的基础上引入城市重要性作为判别准则之一,以18个地级市为研究对象利用层次分析法对河南省泥石流危险度分区。依据泥石流危险度权重的不同将河南省分为5个区间,其中危险度大的城市1个,危险度中等的城市3个,危险度小的城市6个,危险度极小城市2个,无危险度城市6个。以期为河南省泥石流灾害的防治提供有益的参考。 相似文献
32.
33.
基于分区域的元胞自动机及城市扩张模拟 总被引:4,自引:1,他引:3
元胞自动机用于模拟城市扩张具有很好的空间建模能力,通常采用的建模方式将影响因子的空间条件作为线性要素对待,而在元胞转换规则建模中考虑影响因子的空间非线性特征更逼近真实状况.该文提出一种基于分区域的元胞自动机模型,通过划分各个全局影响因子的重要性子区域,计算不同类型区域中各因子对土地利用转换的影响强度,从而得到全区域的空间非线性转换规则.利用该模型模拟东莞市1988-1993年的城市扩展过程,并与Logistic模型模拟结果对比,表明这种有空间约束条件的分区域元胞自动机模拟精度更高,能有效模拟城市扩张的空间格局. 相似文献
34.
曲线简化中节点重要性度量方法比较及垂比弦法的改进 总被引:2,自引:1,他引:1
在曲线简化过程中,一个最基础的问题是如何度量曲线上节点的重要性程度.该文简要回顾了现有的一些节点重要性度量方法,即角度度量法、面积度量法、弧比弦度量法和垂比弦度量法,指出其局限性.结合弧比弦度量法与垂比弦度量法的优点,提出了一种改进的垂比弦度量方法,并给出具体的评价方法.最后,根据曲线简化实验结果,发现相比于弧比弦度量法.改进后的垂比弦度量法选取的节点能较好地保持曲线的形状. 相似文献
35.
机器学习模型(Machine Learning,ML)的不可解释性给其在气象业务中的应用带来了挑战。模型解释和可视化是解决这一问题的有效途径。文中将SHAP值应用于天气预报ML模型解释,研究了江西省暖季暴雨模型的预报因子对预报结果的影响。分别选取2016—2020年、2021—2022年4—9月ECWMF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)高分辨率数值模式物理量及国家站降水观测数据进行XGBoost 建模与模型解释。结果表明,全局重要性排名前4位依次是总降水(重要性42.70%)、850 hPa比湿(重要性11.17%)、925 hPa相对湿度(重要性10.44%)、500 hPa相对湿度(重要性 9.16%)。个例分析表明,命中个例中高重要性物理因子在暴雨区的 SHAP 值较大,漏报(空报)个例在漏报(空报)区域高重要性物理因子的SHAP值偏小(偏大)。SHAP值从全局和局部可定量给出ML模型有物理意义的解释,解释结果与天气学原理和业务经验较一致,有利于ML在气象业务中的深入应用。 相似文献
36.
37.
38.
以生态-经济为导向的江苏省土地开发适宜性分区 总被引:7,自引:4,他引:7
随着城市化和工业化进程的加快,经济发达地区大量的农业及生态保护用地被侵占,开发可持续性受到威胁。从协调经济、人口、资源、环境相互关系出发,空间开发强调因地制宜,即让开发成本低、资源环境容量大的地区承担高强度的工业化和城市化等社会经济活动;而让生态价值高、开发难度大的区域承担农业和生态维护功能。土地开发适宜性分区,以生态-经济为导向,借鉴已有区划方法,采用要素层-关系层-逻辑层-应用层的技术路线,评价适宜各单元的开发强度,划分开发与保护空间。将这一方法运用于江苏省的案例研究之中,以县和省辖市市区为基本评价单元,通过选择自然生态与经济社会两方面的指标,综合分析生态和经济重要性指数,将江苏全省划分为优先开发区域、适度开发区域、适度保护区域、优先保护区域和灰色区域等五大类型区。这一结果可以作为引导空间开发秩序、实施区域建设空间管制的重要依据。 相似文献
39.
通过植物光学特性测量叶片性状是一种非破坏性的、长期的湿地动态监测方法。选择三江国家级自然保护区多种典型湿地植物为研究对象,探究植物性状与叶片光谱之间的联系。研究表明:叶片氮含量与光谱的模型构建效果最好,模型R2为0.61,均方根误差(RMSE)为2.3862;叶片含水量、叶片磷、可溶性糖、纤维素和木质素含量之和的模型一般,R2在0.38~0.55范围内,RMSE在0.0004~10.7019范围内;淀粉含量拟合效果较差, R2为0.29,RMSE为0.0106。光谱预测重要性的结果表明,可见光与近红外边缘范围内的光谱信息对于叶片含水量、叶片氮含量、叶片磷含量、单位叶面积质量、纤维素和木质素之和、可溶性糖和淀粉的预测具有最高的重要性。 相似文献
40.
提出了一种基于人体部位特征重要性的行人再识别算法,该算法首先提取人体各部位的颜色、纹理以及形状等特征,然后对多个行人样本的每个部位分别进行聚类分析,使用误差积累的方法为每个分类计算一种更适合该分类的部位特征重要性权值向量,使得不同类型特征能更有效地应用在其适合的外观上。在公共数据集VIPeR上进行了实验,通过积累匹配特性(cumulative matching characteristic,CMC)曲线对实验结果进行评价,结果表明,该算法具有较高的再识别率,且对行人视角转换、光照变化、环境嘈杂和物体遮挡有较好的鲁棒性。 相似文献