基于MapInfo的大气污染物复合多源模式研究及应用

研究了在MapInfp环境下的大气污染物复合多源模式,利用MapBasic编制了不同风向条件下的污染源坐标转换程序,同时利用Surfer软件绘制了污染物浓度等值线,并在MapInfo中与基础底图叠加。通过对某工业区SO2长期平均浓度的预测,证明复合多源模式在环境影响评价中具有很好的应用价值。     

旅游地交通服务功能与旅游强度协调时空分异特征——以云南省为例

以典型旅游地云南省为研究案例地,基于高德交通大数据、电子地图POI等多源数据,通过构建综合交通服务功能与旅游强度概念模型,采用改进的TOPSIS法、耦合协调模型和Tobit模型,从时空视角审视交通服务功能与旅游强度协调空间分异特征及不同交通服务功能对旅游强度的贡献效应。结果表明：（1）2006—2016年,云南省各州市综合交通服务功能与旅游强度协同效应逐渐凸显,协调主导类型由“濒临失调型”跃迁为“初级协调型”。（2）综合交通服务功能与旅游强度协调度总体格局呈“中部高,东西两侧和南北两翼低”的空间布局态势,且东西分异剧烈,南北变化相对平稳;区域差异特征呈现“滇中>滇东南>滇西南>滇西>滇西北>滇东北”俱乐部趋同空间态势;不同交通方式与旅游强度协调度空间分异特征存在显著差异。（3）公路、铁路、航空对旅游强度的贡献效应表现为“航空运输>公路交通>铁路交通”的不均衡特征;旅游地居民收入、旅游资源禀赋、市场化程度均对旅游强度呈现正向促进效应,但对外开放水平较低一定程度上制约了区域旅游强度提升。     

垃圾分类何以强制？——多源流理论视角下的城市生活垃圾分类政策变迁分析

城市生活垃圾分类政策何以由激励性转为强制性?垃圾分类政策经历了概念性政策提出、体系化政策初建和制度化政策完善三个阶段。本文运用多源流理论分析该变迁历程的动因,发现三次变迁均是由三源流的汇集引发。而三源流并非完全独立且具有出场顺序,按出场顺序可分为问题源流—政治源流—政策源流和问题源流—政策源流—政治源流两种。问题源流具有先导性和渐进性,前两次变迁开启“问题之窗”,第三次变迁开启“政治之窗”。分类政策因政府重视程度显著提高和工作重心转移而逐渐取得成效。对于未来的城市生活垃圾分类政策,本文认为:政府应继续强化重视程度并进行生活垃圾分类专项立法,政府和政策共同体需增强对问题源流的敏感性,同时也需重视公众参与并发挥公众主体作用;而政策推进应遵循渐进原则,不可操之过急。     

基于地理探测器和多源数据的耕地土壤重金属来源驱动因子及其交互作用识别

明确耕地土壤重金属来源对土壤健康合理管护及其可持续发展至关重要.利用正定矩阵因子分解(PMF)模型源解析结果(源成分谱和源贡献)、历史调查数据和时序遥感数据,整合地理探测器(GD)、最佳参数地理探测器(OPGD)、空间关联探测器(SPADE)和空间关联交互探测器(IDSA)模型,探讨了土壤重金属来源空间分层异质性研究中可塑性面积单元问题(MAUP),分别识别了分类变量和连续变量中控制土壤重金属来源空间分异的驱动因子及其交互作用.结果表明,中小尺度下土壤重金属来源的空间分异性研究受空间尺度影响,0.08 km²能够作为区域土壤重金属来源空间分异性探测的可选空间单元.连续变量受空间相关性与离散化水平影响,分位数法和中断数为10的离散化参数组合能够减少连续变量在土壤重金属来源空间分异性探测中所受分区效应的影响.分类变量中地层(PD 0.12～0.48)控制土壤重金属来源空间分异,地层和流域的交互作用对各来源解释力为27.28%～60.61%,各来源的高风险区域分别分布在地层中的下震旦系、上白垩系、土地利用中采矿用地和土壤种类中典型强淋溶土区域.连续变量中人口(PSD 0...     

基于TRMM降尺度和MODIS数据的综合干旱监测模型构建

京津冀地区是我国优质冬小麦的主产区之一,但在全球气候变暖影响下,该地区干旱灾害频发,因此准确监测京津冀地区旱情既能为区域农业生产提供科学指导,又起到保障国家粮食安全等重大战略作用。综合考虑干旱发生过程中大气降水—植被生长—土壤水分盈亏等致旱因子,首先利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型对TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)3B43数据进行降尺度处理,得到1 km分辨率的降水状态参数(Precipitation Condition Index,PCI);再结合MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)数据,得到植被状态指数(Vegetation Condition Index,VCI)、温度状态指数(Temperature Condition Index,TCI),最后基于多元回归模型构建综合干旱指数(Comprehensive Drought Index,CDI),以实现对京津冀地区干旱时空监测评价。结果表明:(1)基于GWR模型...     

基于深度学习的人工智能空气质量预报系统构建

针对现有空气质量预报系统存在预报精度低、人工经验辅助、适用范围单一等问题,利用深度学习方法在分析数据内在特征方面表现出的优异性能,结合多源数据融合技术,设计了基于深度学习的空气质量预报系统实现方案.通过对多源数据集的实时制作更新、分析空气质量演变的时空特性、定义和拟合深度学习模型并部署于服务器等关键技术的研究,最终实现...     

融合多源时空数据的地下水硫酸盐预测模型

准确预测地下水SO₄ ^2-空间变化趋势对改善地下水质量、提高区域地下水管理水平具有重要意义.以2011、2014、2017和2020年叶尔羌河流域平原区土地覆盖数据、土壤参数数据、数字高程数据等多源时空数据和地下水pH值为特征变量,分析其与地下水SO₄ ^2-浓度的相关性,利用贝叶斯优化算法优化随机森林回归,建立BOA-RFR模型,并基于BOA-RFR模型对特征变量进行重要性分析,对模型预测精度进行评价,最后生成地下水SO₄ ^2-预测图.结果表明,pH值、地面高程（GE）和贡献区荒地（BAR）面积占比作为影响地下水水化学组分的重要参数,与地下水SO₄ ^2-浓度均呈现极显著负相关,对地下水SO₄ ^2-浓度预测的重要度均大于25 %;地统计插值方法作为空间分布预测建模的辅助手段,加入辅助样本后的BOA-RFR模型,地下水SO₄ ^2-浓度预测的R²均大于0.96,且多辅助样本构建模型的RMSE和MAE最大值较少样本模型的最小值分别降低了4.7 %和23.8 %;在地下水SO₄ ^2-浓度预测中,高SO₄ ^2-地下水向叶尔羌河流域平原区东北部富集,且面积呈扩张趋势.     

基于多源数据的城市扩张中热环境演变及响应

改善城市热环境,提升人居环境质量是创建生态宜居城市的重要前提.目前对城市扩张与热环境关系的研究多基于遥感数据,多源数据应用较薄弱.选取西安都市圈核心区,基于2010年和2020年Landsat遥感影像测定城市扩张及热环境时空演变状况,利用兴趣点和百度热力指数等多源数据,通过地学统计分析方法对城市热环境响应机制进行多方面研究.结果表明：（1）研究区建设用地共扩张200.84 km²,面积和强度呈现“中心和外围较弱,两者之间较强”特征,扩张模式以边缘式和填充式为主.（2） 2010～2020年间,研究区整体热环境恶化,热岛区面积增加282.65 km²,热岛区蔓延与城市扩张方向一致,分布格局由“东南-西北”向“东北-西南”演变;但城市中心区平均温度下降1.09℃.（3）城市扩张与城市热环境恶化表现为强正相关;城市空间规模扩大对热环境恶化的贡献率为60.40%;各社会经济因素作用程度较弱,总体贡献率为39.60%,植被水体降温作用明显,多因素共同影响下,地表温度共增加0.241个单位.城市扩张过程中地表参数和城市二维形态变化依然是热环境变化的主要因...