基于多时相MODIS数据的四川省森林植被类型信息提取

森林植被类型信息对于生态的保护、规划和建设具有重要的意义。论文针对单一时相遥感数据在提取森林植被类型信息方面的局限性,探讨了基于多时相MODIS遥感数据实现提取主要森林植被类型信息的方法。将四川省的森林植被划分为常绿落叶混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、落叶针叶林5 种类型。通过对其年内生长差异的分析,选取多时相（2005 年1 月9日、2 月26 日、4 月22 日、7 月19 日和10 月23 日）特征数据,利用光谱和时相特征知识建立了常绿林、落叶林和针叶林的提取模型;通过特征组合与逻辑判断,实现了5 种植被类型信息的提取,提取精度总体达到84%,植被类型最低精度达到76%。研究表明,该方法可以节约大量的人力、物力和财力,在大范围的植被类型调查与监测方面具有较大的应用价值。该研究表明,四川省2005 年的森林覆盖率为28.43%。各类型按所占百分比由高到低的排序为落叶阔叶林、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林和常绿落叶混交林。该数据对四川省森林植被的保护和利用具有重要的应用价值。     

基于熵权的改进密切值法在地面水水质评价中的应用

为了简化传统密切值法运算,更能全面客观地反映出各样本的优劣情况,尝试采用目标差值率法进行初始矩阵的规范化处理,引入熵权法确定各评价指标的权重,对传统密切值法进行了改进.通过将两种不同密切值法对某区域水体水质的评价结果进行对比表明: 两种密切值法评价水质得出了一致的水质优劣排序,但改进后的密切值法可以有效地消除各评价指标在量纲、数量级及指标优劣等方面的差异,计算更简便; 改进后的密切值法利用熵权法确定各评价指标的权重,更客观; 改进后的密切值法评价结果中各样本的差异性放大了,对比更为明显.     

基于智能电网大数据的工业企业大气污染排放特征研究

本文尝试构建基于智能电网大数据的工业企业污染排放预测方法。通过分析上海大中型工业企业用电量与工业总产出、工业总产出与主要污染物直接排放量之间的关联关系,本文建立了工业企业基于用电量的直接污染排放清单估算方法。利用此估算方法,可在实时的智能电网大数据基础上估算工业企业直接污染排放量,服务于大气污染的实时预警和预测。本文研究表明,这种清单估算方法可直接应用于工业企业污染的实时防控,既可服务于政府大气污染监测、应急机制启动时防控对象的选择,也可服务于未来的污染物排放权实时交易市场的供需分析等,是大数据在污染防治领域应用的可行路径。     

基于数据挖掘算法和数值模拟技术的大气污染减排效果评估

近年来,京津冀地区采取了大量污染减排措施进行大气污染治理,如何客观评估减排效果是目前大气环境领域的研究难点.为准确评估大气污染过程的减排效果,本文利用北京地区常规气象资料、国控站PM_(2.5)浓度资料,遴选了北京地区2018年3月11—14日和2013年3月14—17日两次空气污染过程,计算了大气容量系数、静稳指数,并利用KNN数据挖掘算法和WRF-Chem模式,对比分析了有无减排条件下的PM_(2.5)日均浓度.结果表明:两次空气污染过程的天气形势和局地气象条件较相似,就大气热力和动力的垂直结构来看,2018年空气污染过程比2013年空气污染过程的大气稳定性更强、边界层高度更低、环境容量更小,但PM_(2.5)峰值浓度却显著下降,平均浓度明显降低,PM_(2.5)小时浓度的增长趋势相对平缓,重污染持续时间缩短.KNN数据挖掘算法减排评估结果显示,该方法能够较好地预测PM_(2.5)日均浓度的变化趋势,2018年3月11—14日,在减排和不减排情景下PM_(2.5)日均值分别为171和229μg·m~(-3),减排使得污染过程PM_(2.5)平均浓度下降了25.3%.数值模拟结果与KNN数据分析结论吻合,进一步验证了减排措施的有效性.综合看来,2018年空气污染过程中PM_(2.5)浓度相比历史相似气象条件下的污染过程显著降低,这是长期大力度减排效果的体现.     

基于GIS技术开发的DSS系统数据结构设计

“省级环境决策支持系统”是以GIS为基础,以模型方法为驱动的环境信息系统,其中涉及的环境信息具有数量巨大和门类繁多的特点。该文探讨了设计此系统空间数据和属性数据结构所遵循的基本原则和基本方法。      

基于CSGD的排放清单处理工具研究

CSGD（crowd sourcing geographic data,众源地理数据）是通过互联网向大众或相关机构提供的一种开放地理空间数据,具有易获取、时效性好、准确性高等特点,在排放清单时空分配方面具有应用潜力.然而,现有排放清单处理工具不支持CSGD数据直接输入且难以满足排放清单空间分配和空气质量模式所需清单格式,因此,亟待开发一套可以拓展该类数据在排放清单领域应用的工具.以CSGD中的POI（城市设施兴趣点）数据为主要研究对象,基于QGIS平台、C++语言及Python语言,开发了在Windows系统下的ISAT（inventory spatial allocate tool,排放清单空间分配工具）工具及在Windows或Linux系统下的ISAT.M工具.结果表明:ISAT工具以POI数据为基础制作出的空间分配结果与排放源排放强度的空间分布特征的一致性较好;ISAT.M工具输出的inline清单可以作为CMAQ空气质量模式及其DDM敏感性分析模块的输入文件并开展模拟,通过与SMOKE模型的关闭源法模拟结果对比发现,二者在数据及空间分布上呈较好的一致性.研究显示,CSGD数据应用于排放清单空间分配可较好地反映排放源空间分布特征,同时由于此类数据存在信息冗杂、近郊区数据缺失等问题,在应用过程中应注意数据清洗及数据种类的选取工作.      

不同水分管理方式下水稻生长季N_2O排放量估算:模型验证和输入参数检验

利用2005～2007年我国稻田N2O排放通量的田间原位测定资料和国际上其它地区稻田N2O报道结果,对作者建立的不同水分管理方式下水稻生长季N2O排放估算模型进行了验证.结果表明,持续淹水稻田N2O排放的拟合结果与其他地区淹水稻田N2O通量值相一致.淹水-烤田-淹水的水分管理方式下,稻田N2O排放的拟合值接近于国际上同类研究结果.淹水-烤田-淹水-湿润灌溉的水分管理方式下,稻田N2O排放的估算模型对田间原位测定资料有很好的适切性.为了检验模型输入参数的可信度,将本研究建立的有关我国水稻生产的相关资料数据库与以往研究报道结果进行了比较,结果表明,两者具有高度的一致性.数据库资料表明,在20世纪50～70年代间,持续淹水稻田占20%～25%,大约75%～80%的稻田采用淹水-烤田-淹水的水分管理方式.在20世纪80～90年代间,采用持续淹水,淹水-烤田-淹水和淹水-烤田-淹水-湿润灌溉水分管理方式的稻田分别约占12%～16%、77%和7%～12%.20世纪50年代水稻生长季平均每季总施氮量为87.49 kg·hm-2,而90年代平均为224.64 kg·hm-2.其中,化学氮肥的施用量从20世纪50年代的37.4 kg·hm-2增加到了90年代的198.8 kg·hm-2,分别占水稻生长季氮输入总量的43%和88%.在20世纪50～70年代间有机氮的输入量相对比较稳定,平均变幅在45.2～48.2 kg·hm-2之间,随后逐步降低,有机肥料氮占氮输入总量的比例从20世纪50年代的52%降低到了90年代的9%.作物残体N输入量从20世纪50年代的4.9 kg·hm-2增加到了80年代的6.3 kg·hm-2.20世纪50～70年代水稻生长季氮肥施用量具明显的空间变异性,而80～90年代间其空间变异较小.模型验证和输入参数检验的结果表明,该模型能较好地模拟我国不同水分管理方式下的稻田N2O直接排放量.     

海洋环境数据库的数据依赖识别方法

设计达到第三范式标准的数据库模式,是数据库建设的关键.本文针对海洋环境数据基本为调查数据、数据之间因缺乏业务逻辑无法确立依赖关系的现状,提出了根据现有数据模式识别数据依赖的方法,并应用于数据库模式的规范化设计,通过理论和实践证明海洋环境数据库模式设计达到第三范式标准,成功应用于城市风暴潮防灾减灾辅助决策支持系统等项目建...     

重庆城市风场特征

本文以大量详实的外场考察资料,系统地分析了重庆城市风场的结构、类型及风的时空变化规律,勾重庆市今后的城市定展规划、城市功能区布局及城市环境治理提供了科学依据.     

污水处理厂数据采集系统的设计与应用

以贵州某污水处理厂数据采集系统为例．介绍vXPLC和C≠≠为核心的数据采集系统的构成,通信网络的选型和总体设计思路,以及PLC和C#在该污水处理厂中的成功应用。