基于高分数据的村级地块面向对象分类方法研究

针对农作物对地抽样调查工作中村级抽样单元野外调查工作量大的问题,研究了一种基于高分数据的村级农作物种植面积提取方法。以辽宁省北镇市孟家村SPOT5遥感影像为实验数据(主要包括农田、裸地、道路、大棚、水体、房屋等类型),基于eCognition平台,根据局部方差法筛选地物最优分割尺度,按照最优分割尺度从大到小组织实验区地物分割次序,结合影像对象的光谱、形状等特征,建立分类规则,完成了村级农作物种植面积的提取。该方法有效避免了在影像分割时参数反复试错带来的复杂性和随机性,提高了农作物种植面积面向对象分类精度和效率。通过野外调查样地进行精度验证表明,精度达到90.4%,为提高农作物种植面积对地抽样调查工作效率,减少野外调查的工作量提供技术支撑。     

合肥市PM_(2.5)浓度时空分布特征及影响因素分析

利用2017年合肥市污染监测站点PM_(2.5)浓度数据、气象数据以及土地利用类型数据,结合随机森林算法(RF)与土地利用回归模型(LUR),模拟合肥市PM_(2.5)浓度空间分布,并利用主成分分析法对PM_(2.5)影响因素进行分析。结果表明:(1)合肥市PM_(2.5)浓度日变化特征大致呈双峰变化,春季、夏季及秋季的峰值多出现在8∶00～9∶00,而冬季的峰值则出现在10∶00～11∶00。低谷值大致都出现在15∶00～17∶00。全年PM_(2.5)浓度变化趋势与春季类似。夏季PM_(2.5)浓度变化最为平稳。(2)2017年合肥市PM_(2.5)浓度分布由城市中心向外减弱,形成北高南低,西高东低的空间分布格局。(3)影响因素方面,PM_(2.5)浓度变化与降水、风速以及相对湿度等呈负相关关系,日照对PM_(2.5)浓度的影响较大,气压及其他污染物与PM_(2.5)浓度呈正相关关系,其中NO_2对PM_(2.5)浓度的影响力度较大。     

新质生产力的科学内涵与绿色发展

发展新质生产力是新时期推动高质量发展和美丽中国建设的内在要求和重要着力点。本文从新质生产力的科学内涵出发,探究了新质生产力与绿色生产力之间的理论逻辑。新质生产力是一种更先进的生产力质态,体现为劳动者素质提高、劳动资料改进、劳动对象拓展、科学技术进步和管理效能提升,即经济学视角中人造资本、人力资本、生态资源等不同生产要素的配置优化,核心内涵在于人力资本累积和全要素生产率对经济产出的贡献。新质生产力和绿色生产力都以人与自然和谐共生的生产力观为根基,“新质生产力本身就是绿色生产力”,既指明了“绿色”是新质生产力的必要条件,同时又强调了新质生产力应当促进绿色发展。新质生产力有助于促进经济绿色化和绿色经济化的进一步转变,是绿色发展的驱动力。同时,绿色新质生产力驱动绿色产业与生态产品第四产业蓬勃发展,应成为新的经济增长点。     

安徽省“十四五”生态环境保护的思路与重点任务分析

“十四五”时期是安徽省全面贯彻落实习近平总书记对安徽发展的定位要求和建设美好安徽的关键时期。本文总结了“十三五”时期安徽省生态环境保护的进展,分析了“十四五”时期安徽省生态环境保护面临的机遇与挑战,提出了聚焦“一个关键”、狠抓“两个重点”、强化“三个兼顾”、提升“四个能力”的总体思路,以及全面推动绿色转型、深入打好污染防治攻坚战、协同实施区域共保联治以及加快推进生态环境治理体系与治理能力现代化等重点任务。