基于随机森林模型的中国中老年人群HDL-C环境影响因素研究

高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）可以有效促进人体内胆固醇的代谢外排,其水平的高低与患心血管疾病的风险呈负相关关系,是心血管疾病的预防与保护因素。厘清我国中老年人群HDL-C水平的地理分异特征及环境影响因素,对我国心血管疾病防治工作的开展有重要意义。论文基于中国中老年人纵向追踪调查,利用全局空间自相关、冷热点分析等方法阐释中国中老年人群HDL-C水平的空间分异特征及变化趋势,同时对比引入随机森林回归模型及多元线性回归方法探讨HDL-C水平空间分布的环境影响因素及其指示作用。结果表明：中国中老年人群HDL-C水平表现为女性高于男性、农村高于城镇,具有明显的地域差异性,整体呈现出“北低南高,中间过渡”的分布格局,且北方出现了以内蒙古、河北、辽宁为代表的低值聚集区,南方出现了以广东、广西、云南为代表的高值聚集区;SO2、NO2、降水、气压、PM10和PM2.5是影响中老年人群HDL-C水平差异分布的主要环境因素,其中高浓度的空气污染物是造成HDL-C值较低的危险因素,充沛的降水和低压环境是防治HDL-C值较低的保护因素。因此,今后关于HDL-C血脂异常防控工作在全国各地应注重其空间分布规律,重...     

基于影响因子动态更新的都市圈国土-人口协同模拟

都市圈作为典型的复杂巨系统,其国土、人口、交通等要素呈现出共同演化、协同发展的特征。现有基于元胞自动机的空间模拟方法通常分别进行国土或人口模拟,忽略了国土、人口之间的协同演化,从而限制了模拟性能。本文提出一种影响因子动态更新策略用以表征国土、人口两种要素间的相互作用,拓展经典元胞自动机模型构建协同模拟算法,实现了都市圈国土与人口空间分布态势的精准模拟。本文以深莞惠都市圈为例,对提出算法进行了实验验证。实验结果表明,本文提出协同模拟算法在深莞惠都市圈的国土模拟品质因素为0.274、人口模拟平均绝对百分比误差23.55%,分别优于传统基于随机森林的元胞自动机算法0.24和29.33%;相较于传统模型,在国土模拟中本模型在对于建设用地的模拟准确度提升了约3%,在人口模拟中本模型在对人口高密度的区域模拟误差降低了约6%。本文进一步预测了深莞惠都市圈2030年国土和人口发展空间态势。研究结果可为都市圈重大基础设施选址和发展情景推演提供技术支撑。     

顾及POI人口吸引力异质性的城市人口空间化方法

人口空间化是提升人口统计数据空间分辨率的常用手段,现有研究多基于统计建模思想建立多源数据与统计人口的数学模型以预测格网人口。兴趣点（Point of Interest, POI）作为精细人口估算的重要数据源,通常以数量/密度型指标形式参与回归建模,该方式忽略了类型相同但个体规模不同的POI与人口之间数量关系的差异,特征均质化处理造成POI语义细节的损失,导致中心城区人口低估与远城区高估。为此,本文基于随机森林模型,提出一种顾及POI人口吸引力异质性的城市人口空间化方法。该方法在表征POI空间多尺度重要性的基础上,引入移动定位数据构建人口吸引力指标;并基于非欧式滤波修正格网人口权重,建模人口空间自相关,刻画水体等障碍物对局部空间连通性的影响。本文以武汉市为研究区域开展100 m格网验证,通过与POI密度型回归模型、公开人口数据集的对比和消融实验,展现了人口吸引力指标与权重修正的有效性。结果表明,本文方法平均绝对误差为WorldPop、GPW及对比模型的1/4～2/3,在精细人口空间化场景具有精度优势。此外,本文还讨论了移动定位数据采样率及格网粒度对建模精度的影响。     

新密:筑牢森林“防火墙”

“通过创新和完善防火工作机制,我市已连续7年无森林火灾发生,有效保护了森林资源和人民生命财产安全。”谈及森林防火工作,新密市林业局相关负责人介绍。近年来,新密市在实践中不断创新工作机制,推动森林防火工作标准化、规范化、法制化,森林火灾预防和扑救能力得到明显提升,并被评为省、市防火模范市。     

完成森林培育面积4万多亩 修武县国土绿化工作实现提质增效

2月7日,春节后上班第一天,修武县云台山镇山区人头攒动、热闹异常,挖坑、栽苗、填埋、浇水……20多个单位的工作人员正在现场忙碌地植树,一场春季义务植树活动迅速在全县拉开帷幕。“春节后开展春季植树已成为全县的惯例,每年都会有很多人参与。”在植树现场,修武县自然资源局负责人介绍。     

Micromorphology and quality attributes of the loess derived soils affected by land use change: A case study in Ghapan watershed, Northern Iran

In order to study the effects of different land vegetative covers on soil quality attributes, a loess hill slope was selected in eastern Golestan Province, Ghapan watershed, Iran. Four profiles in four land uses, including Quercus natural forest; Pinus artificial forest; Cupressus artificial forest and a cultivated land, were studied. Results showed that MWD was significantly different in the studied land uses, and it varied between 1.6 mm in Quercus natural forest and o.31 mm in cultivated land use. The lowest CEC, microbial respiration rate and organic carbon were 28.4 cmol·kg^1, 177 μgCO2·g^-1·day^-1 and 1.32 % found in cultivated land use, respectively. The organic matter was considerably higher content in the forest areas than that of cultivated land use. The studies on soil profile development revealed that the natural forest soils were highly developed. The soils of the Quercus natural forest were classified as Calcic Haploxeralfs with a well developed argillie horizon unlike the cultivated soils which showed the minimum development and classified as Typic Xerorthents. The soils of the artificial forests had both mollic epipedons and were classified as Typic Calcixerolls with moderate profile development. Micromorphological studies revealed that argillic horizons had speckled and partly crystallitic b-fabric in the natural forest indicating the high landscape stability. In contrast, the crystallitic b-fabric of other land uses shows the absence of enough leaching of carbonate and the subsequent migration of clay particles indicating the unstable conditions and high soil erosion. Intense erosion of the surface horizons of cultivated land use has resulted in the outcropping of the subsurface carbonate rich horizons preventing soil development.     

基于随机森林的光子计数激光雷达点云滤波

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。     

基于深度学习的钨钼找矿靶区预测方法研究

随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/技术,对于实现矿产资源预测“智能化预测评价”具有得天独厚的优势。本文以陕西省镇安县西部钨钼矿集区单元素化探异常原始数据为基础,提出了基于深度学习的钨钼矿产评价方法。该方法以归一化地球化学数据作为模型训练数据,通过深度学习中深度自编码网络方法实现异常值提取进而识别重点成矿有利地段,实现矿产资源找矿远景区定性预测。研究结果表明,在对957条单元素化探异常原始数据分类且做好模型标签后,整个过程在计算机的“黑盒子”中自动完成学习和预测,相较于传统预测研究方法,本文方法具有自动化程度高和客观性强的特征。此外,本文利用已知矿点构建训练数据集,采用随机森林方法对预测区进行矿产资源找矿靶区预测圈定,为进一步缩小找矿靶区范围提供科学依据。     

南方亚热带季风区将乐县森林植被动态变化及其对气候变化的响应

在全球气候变化背景下,植被动态变化以及植被对气候变化的响应方式已经成为生态学和地理学领域的热点。本文对比分析了南方亚热带季风区将乐县不同类型森林植被对不同时间尺度的干旱响应的差别。基于2000-2017年MODIS-EVI数据及气象站点数据,用最大值合成法、趋势分析法以及相关分析法,分析了森林植被及气象因子的动态变化特征,并对比不同森林植被对气候变化响应的差别。研究表明：① 2000-2017年,研究区植被覆盖度、EVI和降水均显著增加,区域内湿度增加,森林长势渐趋良好;② EVI在生长季初期和末期与同期的降水、温度均显著正相关（P<0.1）,初期森林受降水因子的影响更大,末期受温度因子的影响大;③ 1-3月和周年的气候变化对森林的生长至关重要,长时间尺度的湿度增加对森林生长具有显著的促进作用,SPEI的时间尺度越长与EVI的相关性也越大;④ 针阔混交林与同期温度、降水的相关系数最高,并且与不同时间尺度的SPEI相关性均比较高,属于气候敏感型林型,在生产经营中要谨慎预防气候变化对该林型带来的伤害;⑤ 森林覆盖度变化与降水和SPEI_24的相关性极显著,长时间尺度的降水变化是影响森林植被覆盖率变化的重要因素之一。     

河南省自然资源厅全面部署森林火灾防控工作

4月3日,河南省自然资源厅党组迅速召开厅党组专题会议,传达学习习近平总书记对四川凉山州木里县森林火灾重要批示精神,贯彻落实王国生书记、徐光副省长重要批示精神,全面安排部署近期森林防火工作,用真功夫、动硬措施坚决打好森林火灾防控攻坚战。