WebGIS 与Mashup 在黑河流域信息化平台构建中的应用

随着eScience 的发展,大量的科研信息化。如何综合应用共享的信息资源,再次产生新的科研成果,为科研问题的解决提供决策支持,是信息化研究需解决的问题。本文设计了基于信息聚合与WebGIS 技术支持的黑河流域信息化平台,主要通过Mashup 与WebGIS 技术搭建该信息化平台,重点研究科研信息的聚合应用。基于WebGIS 与信息聚合的黑河流域信息化平台,能够实现黑河流域空间信息的聚合共享,以更直观快捷的方式实现科研信息化,数据与应用服务的共享与交换,使科研成果服务于大众,便于数据的共享与互操作,形成多学科交叉的新组织模式和协作环境。以地下水、土壤等数据的信息聚合应用为案例,基于ArcGIS 云平台,通过WebGIS 技术实现数据资源信息的聚合共享应用。     

河北省大气污染时空变化特征及其影响因素

河北省是中国污染最严重的省份,研究该省大气污染的时空变化与影响因素具有十分重要的意义。利用逐日空气质量指数（AQI）、气象要素观测资料以及社会经济数据,统计分析与空间分析法结合分析了河北省AQI时空变化特征及其与影响因素的定量关系。结果表明：河北省大气污染主要发生在中西部和南部,尤以邯郸、邢台与石家庄等地最为严重,北部地区相对较少。河北省AQI总体呈现逐年减少的趋势,2014—2018年河北省平均AQI线性趋势为-8.845/年,而且与风速、气温、降水、GDP、人口、电力消耗量和第二产业呈现显著负相关关系,而和NO_x与SO₂的排放量呈正相关。气候条件是河北省大气污染的诱导因素,而人为排放是河北省大气重污染的主要因素。随着河北经济的飞速发展,大气污染综合防治经费的投入增加,河北省经济增长与环境污染处于反向阶段,大气污染与经济发展的非线性关系早已过了环境库兹涅兹曲线（EKC）“拐点”。研究结果可为河北省空气污染治理提供理论依据。     

枯水期东平湖N、P空间自相关及环境影响分析

在分析东平湖52个采样点的TN和TP指标的基础上,采用地统计学理论和GIS相结合的方法,分析了东平湖枯水期营养盐的空间异质和空间自相关性。研究表明:1)TP表现为强烈的空间自相关,空间异质性受结构性因素影响,TN为中等程度的空间自相关,空间异质性受结构性和随机性因素共同作用。通过三角函数预测得出,TN在全湖不存在明显变化趋势;K-B函数预测得出TP在全湖存在自东北向西南减少的趋势。2)湖水地形、湖水理化性质、湖水扰动、沉积物释放等自然因素影响使TP具有全局空间正相关性,在全湖为集聚分布模式。自然因素和湖泊围网养殖、沿岸餐饮业污水、湖岸居民生活污水、湖区挖沙、湖岸周边农业污染等人为因素的综合作用使TN在全湖范围上为随机分布模式。3)人类围网养殖以及旅游、餐饮业发展致使TN在八里湾村附近存在高高集聚分布模式,围网养殖、枯水期农业种植、沿岸居民生活污水汇入以及沉积物释放导致TP在腊山和大汶河入湖口处存在高高集聚分布模式。     

BP神经网络在北京市API预报中的应用

对大气污染进行预测具有十分重要的意义。以北京市为例,综合考虑BP网络的逼近能力和泛化能力,将时间序列作为BP神经网络的输入,对空气污染指数的预测做了建模研究。实验结果表明:BP神经网络的输出值与实际值之间的误差在可以接受的范围,特别是对骤升骤降趋势也能得到准确度较高的预报结果。因此在实际应用中,可以将BP网络方法作为一种考虑采用的方法。