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171.
Groundwater is a resource under stress. In both developed and developing countries, it has been found that increasing human influence has led to the contamination of the groundwater resource. To understand the magnitude of this problem, a study was conducted in 58 wards within Northern part of Kolkata, India, where water samples from tube wells were collected and analysed on essential drinking water quality parameters, prescribed by WHO. Using Principal component analysis, and Water quality index mapping, the aforementioned results have been interpreted. This has helped to depict that not only is the groundwater unsuitable for drinking, but that the parametric values have a tendency to increase abruptly within the shortest of ranges, indicating urban pollution as the root cause of contamination. This paper shall thus discuss the spatial change in groundwater quality in northern Kolkata and suggest measures which might be implemented to secure a sustainable future for the city. 相似文献
172.
For spatial analyses, raster land cover/use maps are converted into points, where each point holds attribute of its corresponding land cover/use. However, these are not identical in terms of areas or shapes; thus assigning a point to each isolated shape is not an adequate solution and for that gridding is suggested. Square, hexagon and triangle are among the basic land use gridding systems where each of them has its own advantages in such process. This research aims to compare the systems in providing accurate representations of the original land cover/use maps, assess the data loss while increasing resolution and suggest suitable gridding system. The research finds the errors in area and feature numbers as criteria for selected classes. Modules that find out errors in each scale considering each criterion and class alone are proposed. The modules suggest both the best system for each criterion alone and for combined criteria. 相似文献
173.
Qihao Weng Mohammad Karimi Firozjaei Amir Sedighi Seyed Kazem Alavipanah 《地理信息系统科学与遥感》2019,56(4):576-604
The urban heat island is considered as one of the most important climate change phenomena in urban areas, which can result in remarkable negative effects on flora, concentration of pollutants, air quality, energy and water consumption, human health, ecological and economic impacts, and even on global warming. The variation analysis of the surface urban heat island intensity (SUHII) is important for understanding the effect of urbanization and urban planning. The objective of this study was to present a new strategy based on the Shannon’s entropy and Pearson chi-square statistic to investigate the spatial and temporal variations of the SUHII. In this study, Landsat TM, ETM+, OLI and TIRS images, MODIS products, meteorological data, topographic and population maps of the Babol city, Iran, from 1985 to 2017, and air temperature data recorded by ground recorder devices in 2017 were used. First, Single-Channel algorithm was used to estimate land surface temperature (LST), and the maximum likelihood classifier was employed to classify Landsat images. Then, based on LST maps, surface urban heat island ratio index was employed to calculate the SUHII. Further, several statistical methods, such as the degree-of-freedom, degree-of-sprawl and degree-of-goodness, were used to analyse the SUHII variation along different geographic directions and in various time periods. Finally, correlation between various parameters such as air temperature, SUHII, population variation and degree-of-goodness index values were investigated. The results indicated that the SUHII value increased by 24% in Babol over different time periods. The correlation coefficient yielded 0.82 between the values of the difference between the mean air temperature of the urban and suburbs and the SUHII values for the geographic directions. Furthermore, the correlation coefficient between the population variation and the degree-of-goodness index values reached 0.8. The results suggested that the SUHII variation of Babol city had a high degree-of-freedom, high degree-of-sprawl and negative degree-of-goodness. 相似文献
174.
成都、重庆作为中国西南地区快速发展的城市,是雾霾频发的区域,研究其雾霾因子联系以及区域空间分布特征及其规律,对于城市发展、创建绿色城市具有重要意义。通过分析2016年12月~2017年2月的PM2.5等污染物浓度数据可知:①成渝地区雾霾产生的高峰期在1月,并以成都、重庆为中心向四周减弱;②在时间分布上,成都和重庆的雾霾污染物浓度呈协同变化趋势,说明两地雾霾在区域上相互影响,协同作用;③在气象因素中,两地的湿度和风速对雾霾集聚、转移和扩散具有重要作用;④两地的位置和地形特征是其雾霾具有相关性的重要因素,因此只有两地同时防治雾霾,才能达到最好的效果。根据不同地域特征,积极改进生产结构,采取相应措施,才是治理雾霾的根本所在。 相似文献
175.
研究城市雨洪风险问题,对提高城市洪涝灾害监测、预报的准确性,以及促进城市防洪决策制定具有重要的意义。鉴于高精度的城市三维模型可以提供丰富地理信息,便于准确分析淹没情况,本文针对当前城市洪涝模型对地形数据的高敏感性,且雨洪风险评估研究的准确性受限于地形数据精度的问题,提出利用无人机倾斜摄影测量技术重建高精度实景三维模型,并结合GIS的空间分析功能,以淹没深度为关键指标进行研究区的雨洪风险评估。通过提取不同重现期下研究区的淹没深度信息,进行可视化渲染实现三维淹没分析,可以直观地看到研究区的淹没情况,作为暴雨内涝风险管理依据,同时对城市规划布局有一定的参考价值。 相似文献
176.
多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类 总被引:1,自引:0,他引:1
利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤:电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。 相似文献
177.
利用夜间灯光数据的城市群格局变化分析 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统的统计数据具有行政单元统计约束的缺点、DMSP/OLS夜间灯光数据存在分辨率低、像元辐射值饱和的问题,该文使用NPP/VIIRS夜间灯光数据、城区边界、列车时刻表、百度地图API等数据,通过空间统计、标准差椭圆、位序-规模分布、空间联系测度研究中国九大城市群2012与2017年的空间格局变化。结果表明:长三角、珠三角、京津冀城市群的灯光总量和平均灯光均位于前列;长三角、珠三角、成渝、哈长、关中平原城市群灯光变分散,京津冀、长江中游、中原、北部湾城市群灯光变集中,成渝城市群夜间灯光重心移动最大,向重庆方向移动;长江中游城市群接近捷夫分布,中原城市群为序列分布,其他城市群为首位分布;长三角、珠三角、京津冀城市群的总体联系强度最高,各城市群边缘中小城市与核心城市空间联系较弱。 相似文献
178.
新时期城市群理论内涵的再认知 总被引:4,自引:0,他引:4
在全球化、信息化背景下,城市之间的竞争已经不再局限于单体城市本身的规模属性,而是越来越取决于城市参与分工协作的地位以及多尺度空间的功能联系,尤其表现在城市网络化、集群化的竞合态势,而城市群已经成为该背景下具有全球意义的空间组合模式.在系统梳理了中西方城市功能地域概念的内在关联基础上,论文认为,中国的城市群概念具有尺度伸... 相似文献
179.
基于改进Markov-CA模型的黄土高原土地利用多情景模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
土地利用/覆被的时空变化研究能为区域生态环境恢复和生态系统集成管理提供科学支持.集成Logistic回归模型、改进的Markov与FLUS模型模拟黄土高原2020-2050年3种典型情景土地利用变化.发现各情景土地利用面积变化及空间置换转移主要集中在农用地、草地和城镇用地;历史趋势延续情景下农用地减少15 205 km... 相似文献
180.