基于局部惩罚型变权的建设用地生态适宜性空间模糊评价——以陕西延安宝塔区为例

生态适宜性评价有助于优化建设用地空间布局,针对生态适宜性的模糊性以及常权评价的不足,采用局部惩罚型变权来改进空间模糊综合评价方法,并合理确定惩罚水平,能有效突出瓶颈因素对评价结果的限制性作用,更好体现生态适宜性评价的渐变性和模糊性,合理反映生态适宜性状况.结果显示:调权水平为0.25,惩罚水平α为0.841 8时,变权...     

基于半偏联系数和动态减法集对势的区域水资源承载力评价方法

为准确和客观地评价区域水资源承载力,从水资源承载力评价样本与评价等级标准这一集对的复杂系统结构角度,应用集对分析半偏联系数和减法集对势方法,构造了定量反映和刻画集对联系数系统结构中联系数分量间微观运动的迁移率矩阵,提出了一种联系数分量值的修正方法,同时基于减法集对势和三角模糊数方法动态确定了差异度系数,构建了区域水资源承载力定量评价方法.该方法在安徽省淮北市的应用结果表明:2011-2019年水资源承载力介于2～3级之间,承载力较差,系统态势总体上由偏反势向均势过渡,逐渐向好发展;在判别系统态势发展方面,基于普通减法集对势的联系数值由2011年的-0.279变化到2018年的-0.037,再到2019年的-0.218,基于半偏减法集对势的联系数值由2011年的-0.267变化到2018年的-0.035,再到2019年的的-0.207,说明两种方法均适用,但在确定评价等级值方面,评价效果后者更优,相对误差在1%以内,这与半偏减法集对势的物理解释意义更为深刻有关.联系数系统结构中联系数分量间的微观运动结果表明,原联系数中最大分量的值会减小,其他两个分量的变化情况与该分量本身的大小、半偏联系...     

铁路防沙工程方案的模糊综合评价

风沙灾害是威胁沙漠铁路安全运营的主要因素,科学合理的防沙工程可减小风沙危害和保护生态环境,但目前关于铁路防沙工程的评价方法还不多见.为了对防沙工程方案进行科学合理地评价,在分析铁路防沙工程影响因素的基础上,将其划分为工程设计因素和地理环境因素,利用提取的主影响因子建立铁路防沙工程模糊综合评价模型,将指数标度法与区间标度...     

福建沿岸主要港湾水质的综合评价

本文应用灰色聚类和模糊聚类等方法对福建沿岸9个港湾的海水水质进行了定量分类评价，其结果表明各港湾的海水水质在总体上均属于第Ⅰ类，但也受到不同程度的污染，其中厦门西港和厦门东侧水道海域铜，铅等重金属污染严重；沙埕港和闽江口普遍存在着DIP、DIN污染，湄洲湾，泉州湾，东册湾，兴化湾和三都澳也有个别污染物超标。     

青岛海雾的自适应神经模糊推理系统建模

基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS),通过对历史观测资料的训练和规则提取,建立了青岛海雾(能见度)与该站及其上游测站的风向、风速、湿度等要素的逻辑映射关系和模糊推理模型,进而能够较为客观、定量地描述和诊断青岛海雾的发生发展,对改进和提高青岛海雾预报有一定的参考应用意义。     

大连湾赤潮异弯藻赤潮的多元分析

赤潮的发生是海水化学与物理因子、海水动力、地理环境、气象条件、历史因素以及浮游生物生态适应性等综合作用的结果,因此,诱发赤潮的因素有很多,其规律也十分复杂·多年来人们从统计学的角度尝试赤潮的预测预报,并做了大量的工作[1~10].赤潮异弯藻(Heterosigma akashiwo)是大连湾海域常见的赤潮生物,郭玉洁[1]曾对大连湾赤潮异弯藻分类地位及生物学作过研究.     

Disaggregating and mapping crop statistics using hypertemporal remote sensing

Governments compile their agricultural statistics in tabular form by administrative area, which gives no clue to the exact locations where specific crops are actually grown. Such data are poorly suited for early warning and assessment of crop production. 10-Daily satellite image time series of Andalucia, Spain, acquired since 1998 by the SPOT Vegetation Instrument in combination with reported crop area statistics were used to produce the required crop maps. Firstly, the 10-daily (1998–2006) 1-km resolution SPOT-Vegetation NDVI-images were used to stratify the study area in 45 map units through an iterative unsupervised classification process. Each unit represents an NDVI-profile showing changes in vegetation greenness over time which is assumed to relate to the types of land cover and land use present. Secondly, the areas of NDVI-units and the reported cropped areas by municipality were used to disaggregate the crop statistics. Adjusted R-squares were 98.8% for rainfed wheat, 97.5% for rainfed sunflower, and 76.5% for barley. Relating statistical data on areas cropped by municipality with the NDVI-based unit map showed that the selected crops were significantly related to specific NDVI-based map units. Other NDVI-profiles did not relate to the studied crops and represented other types of land use or land cover. The results were validated by using primary field data. These data were collected by the Spanish government from 2001 to 2005 through grid sampling within agricultural areas; each grid (block) contains three 700 m × 700 m segments. The validation showed 68%, 31% and 23% variability explained (adjusted R-squares) between the three produced maps and the thousands of segment data. Mainly variability within the delineated NDVI-units caused relatively low values; the units are internally heterogeneous. Variability between units is properly captured. The maps must accordingly be considered “small scale maps”. These maps can be used to monitor crop performance of specific cropped areas because of using hypertemporal images. Early warning thus becomes more location and crop specific because of using hypertemporal remote sensing.     

数字海图产品质量的模糊综合评价

在对数字海图产品质量评价方法与评价内容进行介绍的基础上,着重阐述模糊综合评判数学模型的原理,并运用该模型对数字海图产品的质量进行实例分析,评价结果较直观的定性分析更加合理、可靠。     

基于改进模糊统计分析模型的概念层次分类规则研究

在数据挖掘和知识发现的研究过程中,往往需要对大量的数据进行概念层次分类处理,现广泛使用的方法是通过经验知识或主观判断进行处理,由于知识背景和经验层次的不同,导致不同的人对同一批数据同一问题提出不同的规则知识,加大了对规则知识进行合理性评估的难度。基于此问题,对传统的基于模糊统计分析模型的概念层次分类方法进行改进,首先,通过专家系统获取各模糊样本集,根据离散化的样本属性值及其相对隶属频率值对,进行RBF神经网络训练;然后,利用训练好的神经网络求取各模糊集的最模糊点;最后根据最模糊点获得各模糊集的区域划分,从而实现概念层次的分类处理,避免了传统方法处理过程的复杂性和主观性。     

模糊聚类的DEM确定耕地坡度方法

针对实际应用的坡度计算中没有考虑DEM高程精度影响这一状况,提出采用模糊聚类法进行坡度分级,给出了具体的精度评定方法,并采用我国南方某地区一个镇的第二次土地调查耕地成果数据进行了分析,与传统的直接计算方法进行了比较。结果表明,两种方法得到的图斑坡度级别基本相同;从总体分类精度与Kappa系数计算来看,两者基本接近,模糊聚类法略微优于直接计算法,而且由于其顾及了DEM高程精度的影响,得到的分级结果可靠性更高。