地面沉降影响因素的效果测度分析

本文应用笔者提出的效果测度关联分析方法,研究地面沉降的主要影响因素,得到的关联排序结果与灰色关联分析结果相同,且效果测度关联分析计算原理通俗易懂,计算方法简捷快速,是一种具有推广价值的关联分析方法。     

特征展开FUZZY推理模式在农作物产量预报中的应用

通过选定影响作物产量高低的前期气象因子,应用特征展开Ｆｕｚｚｙ推理模式,对玉林市晚稻产量长期趋势进行模糊推理预报     

基于人地系统视角的海岸带韧性解构与测度

作为实现海岸带可持续发展的有效测度手段,韧性研究为海岸带地区自然环境和人类活动的风险评估提供了全新视角。基于人地系统视角提出海岸带韧性的概念,从海岸带韧性分析框架、概念内涵、指标构成出发,构建海岸带韧性HNS-PSR评价体系,并以中国海岸带为例进行测度。研究表明：(1)现有海岸带韧性研究大多囿于单一要素,缺乏整体性,对于海岸带交互强烈的人地属性、人地冲突为核心的人地关系关注较少,亟待基于人地系统视角对海岸带韧性底层逻辑、分析框架进行架构,构建全视角、多角度的海岸带韧性评价体系。(2)在海岸带韧性HNS-PSR评价体系中,“人”聚焦于人口数量及质量的功能发挥和以“人”为载体而物化的经济社会文化属性;“地”既是对陆或海单一区域“地”要素的继承,又着重强调海陆交互作用属性,并为人类活动提供空间场所和资源要素支撑;“人地关系”则侧重对海陆间交互作用协调的纽带作用及感知海岸带抵御、适应、更新能力产生的适应行为和结果。(3) 2005—2019年间,中国海岸带韧性呈波动上升趋势,省际差异明显,且仍以压力韧性为主导。其中,广东、上海、天津海岸带韧性位居前三位,广西、河北、海南位于后三位。研究为海岸带...     

高新技术产业开发区创新生态系统韧性的内涵及测度——以湖南省为例

高新区创新生态系统作为一个动态、开放的复杂系统,在发展过程中会遇到各种风险,如何有效应对外部冲击与扰动,保持系统稳定性、可持续性,成为高新区发展面临的现实问题。文章引入韧性理念,探讨了高新区创新生态系统韧性的内涵、特征,运用适应性循环理论分析其演化过程,从抵抗力、吸收力、恢复力和转型力4个维度构建其测度指标体系。并运用TOPSIS方法,以湖南省46家高新区为研究对象,对其创新生态系统韧性水平、时空格局特征进行了实证分析。研究发现：1）高新区创新生态系统韧性是系统受到扰动后,维持原有特性、原有功能和进一步成长的能力,具有复杂性、动态演化性、尺度关联性和可调节性等特征。2）高新区创新生态系统韧性在内外部环境的作用下不断演化,呈现出开发、存储、释放、更新4个阶段,并与所在城市、区域以及内部企业共同作用,构成多尺度嵌套的自适应循环。3) 2012―2020年湖南省高新区创新生态系统韧性水平不断提升,应对扰动的能力持续增强,但整体水平仍然不高,从各维度指标看,转型力增长幅度最为明显,其次是吸收力和抵抗力,恢复力增长幅度最小,成为系统整体韧性提升的短板;空间格局上,呈现明显的空间分异现象,韧性较高...     

中国大城市蔓延的测度研究——以杭州市为例

从土地不连续利用和低人口密度这两个城市蔓延的核心特征出发,提出了城市土地扩张指标与人口密度指标相结合的蔓延测度方法,利用杭州市1978~2010年的遥感影像,实证测度中国大城市蔓延的时空动态变化。测度结果表明,城市土地扩张与人口密度指标相结合的方法测度效果良好,与实际情况吻合度高。杭州城市蔓延十分典型,主城区蛙跳式开发以及大部分的边缘增长发生在人口低密度区或较低密度区,城市发展不紧凑,蔓延迅速;阶段特性显著,在空间上表现为由单一中心向多核心发展的态势。将城市土地扩张与人口密度指标结合来测度城市蔓延是十分有益的尝试,为中国大城市蔓延的测度研究提供了一种简单、易于推广使用的可选方法。     

未确知测度BP神经网络模型在黑河流域水质预测中的应用

水质预测是水环境规划、评价和管理的重要依据,对促进水资源可持续利用及生态发展具有重要意义。针对水质预测中各项因子的不确定性,基于未确知测度理论(unascertained measure,UM),采用改变网络初值的方法,对BP神经网络加以改进,并利用黑河流域莺落峡水文站1998~2011年的水质监测资料进行分析和预测。以挥发酚为参考序列,用灰色关联方法分析参考序列与其他因子的关联度,并最终确定BP网络的输入节点为CODmn、DO、SO42-、Cr6+以及挥发酚,输出节点为挥发酚,从而建立UMBP模型。分析结果表明,UM-BP预测模型比标准的BP神经网络模型具有更高的预测精度。因此,该模型应用于黑河流域水质预测是可行的。     

东北地区农业现代化发展水平测度与时空演变分析

率先实现农业现代化是全面振兴、全方位振兴东北老工业基地的重大任务。根据中国农业现代化理论内涵和实践要求,从投入、产出、社会发展3个维度构建农业现代化评价指标体系,对2008年、2018年东北地区40个地级行政单元的农业现代化水平进行测度与阶段划分。结果表明：① 从空间格局看,东北地区农业现代化水平呈现出“沿东北-西南轴线地区较高,轴线东西两侧地区较低”的空间格局,三江平原、松嫩平原及环渤海地区为高值集聚区;② 从发展速度看,东北地区各地市农业现代化水平整体有所提高,北部地区发展速度整体大于南部;③ 从所处阶段看,2018年处在农业现代化“初步实现”的地市占比达86%,东北地区农业现代化水平总体处在由“初步实现”向“基本实现”的转变阶段;④ 农业现代化发展水平3个分维度指标在地理空间上也表现出一定的地域分异格局;⑤ 不同地区应针对发展优势及资源禀赋,走符合自身特点的农业现代化路径。     

面向地学应用的遥感影像分割评价

影像分割是面向地理对象影像分析(GEOBIA)中的一个关键环节。分割评价有助于为影像选择合适的分割方法和最佳分割尺度。本文提出一种以遥感地学应用面向的对象为依据的分割方法分类及评价体系。首先将影像分割方法分为面向局部特征监测的典型目标识别和面向全局特征监测的面向GEOBIA的分割方法两组,进而针对这两组分割方法提出了两套分割评价测度指标及相应的综合评价方法。在面向典型目标识别的分割方法评价中,使用区域内部非均质度、区域间灰度对比度、区域间散度对比度、边界点梯度和单位像素运行时间作为评价测度,并针对由于评价测度间的相关性而无法直接确定各测度权重分配的问题,提出利用熵权法为各个评价测度分配权重以获得综合评价结果的分割评价方法,该评价方法可用于选择合适的分割方法。用于面向GOEBIA的分割方法中使用分割区域内均质性和区域间异质性作为评价测度,这种评价方法适用于选择最优分割尺度参数。本文通过定量试验论证了这两种评价方法的有效性,试验结果表明其在遥感应用中具有实际意义。最后本文分析了影像分割评价方法的不足及未来的发展方向。     

安徽省池州市2001～2010年可持续发展动态测度与分析

安徽池州市是国家首个生态经济示范区,近十年来,城镇化、工业化水平的快速提升加剧了其发展的风险性和不稳定性,可持续发展面临较大挑战。基于生态足迹模型,对池州市2001～2010年生态足迹供给与需求进行了时间序列测度与分析,利用灰色GM(1,1)模型对2015年、2020年人均生态足迹进行了预测。结果表明:池州市人均生态足迹由2001年的1.2458hm²/人上升至2010年的2.2483hm²/人,年平均增长11.14%,人均生态赤字由0.8445hm²/人扩大至2010年的1.8266hm²/人;居民消费水平、能源消费量与人均生态足迹相关系数分别为0.844、0.945,为生态足迹驱动因素;研究时段内,能源生态足迹年均增长速度为83.75%,明显快于生物资源生态足迹增长速度;万元GDP生态足迹由2001年的2.98hm²/万元下降至2010年的1.20hm²/万元。预测2015年人均生态足迹为3.2336hm²/人,生态赤字将增至2.7926hm²/人;2020年人均生态足迹为4.4896hm²/人,生态赤字将扩大到4.0308hm²/人。针对池州生态不安全的现状,从减少能源消费、改变消费方式、提高农作物单产等方面提出了减少生态足迹的政策建议。