新疆天山公路沿线地质灾害危险性评价

新疆天山公路（国道217线）是连接南、北疆的一条重要交通干线。通过调查研究沿线的地质条件,采用多元线性回归分析方法,选取地层岩性、地面坡度、相对高差、构造密度、多年平均降雨量、冻融作用、地震强度、植被覆盖率、开挖深度、灾害的分布密度和规模大小等11个评价因子,建立了地质灾害危险性级别的评价模型,得出了公路沿线的危险性级别图。     

Heavy metal concentrations in soils and plants in the vicinity of Arufu lead-zinc mine,Middle Benue Trough,Nigeria

This study focused on the influence of base metal mining on heavy metal levels in soils and plants in the vicinity of Arufu lead-zinc mine, Nigeria. Soil samples (0-15 cm depth) and plant samples were collected from cul-tivated farmlands in and around the mine, the unmineralized site and a nearby forest (the control site). The samples were analyzed for heavy metals (Fe, Zn, Mn, Cu, Pb, Cr and Cd) by Atomic Absorption Spectrophotometry (AAS). The physical properties of soils (pH and LOI) were also measured. Results showed that soils from cultivated farm-lands have neutral pH values (6.5-7.5), and low organic matter contents (10%). Levels of Zn, Pb and Cd in culti-vated soils were higher than the concentrations obtained from the control site. These heavy metals are most probably sourced from mining and agricultural activities in the study area. Heavy metal concentrations measured in plant parts decreased in the order of rice leavescassava tuberspeelings. In the same plant species, metal levels decreased in the order of ZnFeMnCuPbCrCd. Most heavy metals were found in plant parts at average concentrations normally observed in plants grown in uncontaminated soil, however, elevated concentrations of Pb and Cd were found in a few cassava samples close to the mine dump. A stepwise linear regression analysis identified soil metal contents, pH and LOI as some of the factors influencing soil-plant metal uptake.     

空间软数据及其插值方法研究进展

由于对地观测技术的迅速发展,空间数据的种类和数量增长迅猛,由空间数据反演得到的各种信息日趋膨胀,这些反演结果中的信息不少以软数据的形式出现。在实际应用中,这些软数据往往与空间插值的目标变量具有一定的相关性,甚至成为控制目标变量空间分布特征的重要因素。然而,由于这些数据通常表示为非数值形式,在计算和处理上存在着一定困难,以致被传统的插值方法所忽视,从而造成信息浪费。近来出现的空间软插值方法是一种利用空间软数据作为辅助信息并以改善插值效果的方法,能够较好的处理并利用软数据所隐含的信息,具有较好的应用发展前景。本文根据空间软数据的特点及其分类,系统综述了空间软插值方法及其应用领域。首先分析了空间数据软硬性质的根本区别,论述了软数据的分类和“硬化”方法,然后介绍空间插值模型中对空间软数据的集成方法和原理,最后对空间软插值方法及其应用研究领域进行了展望。     

俄罗斯东部区域经济发展差异研究

区域差异历来是国内外学者关注的热点问题,区域差异长期扩大、过分悬殊,会产生严重的负面影响;而处于转轨时期的俄罗斯,由于各种矛盾导致经济发展缓慢、区域差异不断扩大。针对俄罗斯东部地区人口分布特点,利用超越对数计量模型深入分析后发现,俄罗斯东部地区科技贡献率都较低,经济增长主要是依靠劳动力和物质资本的投入,并且劳动力对经济贡献率远高出物质资本的贡献率。要转化优势、加快经济增长,就必须把自然资源与科技创新和劳动力发展等结合起来,提高人力与物质资本的直接产出弹性和外溢弹性,是俄罗斯东部、乃至整个俄联邦增强经济实力,在国际贸易中争取最大利益的重要途径之一。     

沪昆高速江西段交通事故气象风险分析和概率预测

利用2015—2017年沪昆高速江西段的交通事故资料和沿线气象观测数据,分析了沪昆高速江西段发生交通事故的天气类型和时空分布特征,建立高敏感天气条件下山区型和平原型高速公路交通事故气象风险概率预测模型。结果表明:2015—2017年沪昆高速万辆车流交通事故日变化表现为显著的单峰型,峰值出现在05时;事故高发月份主要集中在4—6月;事故发生地域性强。除日平均气温外,交通事故与同期的气象条件密切相关。采用逻辑回归方法,分别建立了山区型和平原型高速公路交通事故气象风险概率预测模型,该模型预测准确率达到78.0%和79.9%。进一步运用该模型对2018年1—6月沪昆高速发生的交通事故加以验证,对山区和平原路段高速交通事故预测的准确率达到70.56%和86.37%,预测效果较为理想。     

基于前传式网络逼近的太平洋副热带高压活动的诊断预测

基于前传式神经网络BP算法(BackpropagationNeuralNetwork)和回归模型,探讨了西太平洋副高面积指数同赤道东太平洋海温及赤道纬向风之间非线性分类和映射逼近的建模方法和效果比较.结果表明,前传式网络,特别是回归网络预报模型具有较好拟合精度和预报效果及比较实用的预报时效.     

地理空间要素与贫困分布的关系研究——以赫章县为例

本文以赫章县为例,以乡镇为研究单元,从地形地貌、土地资源、交通条件等方面构建地理空间要素评价指标。并利用地理探测器、地理加权回归模型等方法,从空间的视角科学分析地理空间要素对贫困化空间分布的影响,揭示了贫困程度与资源环境的空间分布规律,为实现因地制宜、精准脱贫,以及巩固脱贫摘帽成果提供了决策参考。     

多源遥感数据支持下的区域性森林冠层高度估测

结合机载LiDAR数据,提出了一种改进的GLAS光斑点冠层高度地形校正模型,以校正后的GLAS光斑点作为输入样本,结合MODIS遥感影像,利用支持向量回归（SVR）的方法对研究区森林冠层高度进行分生态区估测,并利用野外调查数据和机载LiDAR冠层高度结果对估测结果进行验证。结果显示:研究区的坡度等级直接影响GLAS光斑点森林冠层高度估测精度,改进的地形校正模型可以较好的减小坡度对GLAS光斑点森林冠层高度估测的影响,模型精度RMSE稳定在3.25~3.48 m;不同生态分区的SVR模型估测精度较为稳定,其RMSE=6.41~7.56 m;与算数平均高相比,样地的Lorey's高与制图结果拟合最好,不同生态分区平均估测精度为80.3%。机载LiDAR冠层高度结果的验证平均精度为79.5%,和Lorey's高验证结果呈现较好的一致性。     

宽观测带SAR图像入射角效应量化研究与校正

针对宽观测带SAR图像,在对入射角效应量化研究的基础上,提出了一种入射角效应按类校正方法。利用分水岭分割和区域标记技术实现地物取样,基于结合线性回归估计的余弦朗伯定律,实现对地物后向散射值的按类辐射校正。针对Envisat ASAR C波段HH极化数据的实验结果表明,入射角效应对雷达后向散射有明显的影响,含水量越高的地物类型,入射角效应越明显。利用本文方法进行入射角效应校正的效果优于绝对定标和一阶余弦校正的效果。     

基于气象因子的华中电网负荷预测方法研究

在分析各种节假日负荷变化规律的基础上, 利用气象因子作预报变量, 使用动态的综合线性回归和自回归相结合的混合线性回归方法及非线性的人工神经网络方法来进行华中电网日负荷和日最大负荷及日最小负荷的预测。对12个月共365天的独立样本试预报表明, 该客观方案对华中电网负荷的预测精度可满足业务调度的需要。