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针对徐州市水资源系统构成、供需情况及存在问题,利用灰色关联度分析法与向量模法,构建了徐州市水资源承载力评价指标体系,并对其进行了量化评价.通过对量化评价结果的分析,找到了影响徐州市水资源承载力的主要因素,并提出了提高徐州市水资源承载力的对策与措施. 相似文献
32.
基于距离相关系数和支持向量机回归的PM2.5浓度滚动统计预报方案 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前空气质量统计预报方法存在的主要缺陷,本文提出了距离相关系数和支持向量机回归相结合的统计预报方案DC-SVR.利用淮安市2013年1—12月PM_(2.5)观测资料和常规气象观测资料,首先在选入预报当日气象要素的基础上,增加选取前期污染物和气象要素作为预报因子,再采用距离相关系数分季节从预报因子中筛选出重要预报因子,最后采用支持向量机回归对PM_(2.5)浓度值进行逐日滚动统计预报.研究发现,淮安地区气温和气压对PM_(2.5)的距离相关性要高于其他气象要素,夏秋季PM_(2.5)与气象要素的距离相关性较春冬季好.基于距离相关系数和支持向量机回归建立DC-SVR模型,PM_(2.5)的试预报值和实测值的全年相关系数高达0.76,平均偏差仅为1.13μg·m~(-3),平均绝对误差为23.47μg·m~(-3).通过与支持向量机回归、人工神经网络的统计预报效果对比,DC-SVR模型有效降低预报因子维数且能自适应选取最佳参数,预报精度显著优于其他3种统计预报方案,可为业务化预报提供参考. 相似文献
33.
2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析 总被引:6,自引:0,他引:6
统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF(Potential Source Contribution Function)和浓度权重轨迹CWT(Concentration-weighted Trajectory)进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献. 相似文献
34.
用参评因子动态排序法评价环境综合质量 总被引:4,自引:2,他引:2
评价环境综合质量常用的方法是计算加权平均的综合指数,其中权重的确定又多用层次分析法(AHP)。设计以实际监测数据为依据计算两个参数yi1和yi2,并据此对各因子进行分类并排序,由此可定性确定各因子对环境总体污染的相对重要性,并判识环境污染中的关键因子、预警因子、趋好转的因子及可不必特别关注的因子;为定量确定各因子在综合评价中的权重,再依排序位次对其赋值,然后利用所赋之值进行因子间的两两比较以克服AHP法一般应用中因各人掌握标准有异而造成比较结果的不确定性,使权重确定完全建立在监测数据的客观基础上。此外,因环境污染状况随时空改变,若需对不同时段或不同区域的环境综合质量进行评价,给各因子赋予不变的权重显然不妥,而用上述思路和方法可依据实测值的差别对不同时段或不同区域的环境评价因子进行有根据的差异排序,然后再用AHP法定权,这就使不同时空环境质量的比较更为客观合理。 相似文献
35.
36.
为探寻安全隐患的内在特征,加深安全管理人员对安全隐患的理解,提升安全管理效率。以潞安集团司马煤业有限公司2009—2015年安全隐患记录为数据源,利用Word2Vec模型构建安全隐患词向量模型,从模型中获取各类安全隐患主要相关词,利用桑基图解释安全隐患在不同隐患地点、生产作业单位的特征分布,并进一步揭示相关安全隐患的细节特征。结果表明:词向量模型能有效发掘安全隐患特征,桑基图能突出呈现安全隐患的关键信息流动。上述措施有助于管理人员深刻理解安全隐患数据中蕴含的潜在规律,为煤矿安全隐患排查治理工作提供依据,指导安全管理实践。 相似文献
37.
38.
39.
水稻分布范围与面积监测可为水稻产量估算、农业水资源消耗和评价等提供科学决策依据。目前,对华北单季稻稻作区水稻识别的研究尚少,寻找一种适用该区域的水稻识别方法具有一定的研究价值。以天津为研究范围,以Sentinel-1和Sentinel-2为数据源,基于水稻后向散射系数时序变化特征和水稻不同生长期光谱特征,分别对研究区水稻进行了提取,并对两者的提取精度进行了比较。得出以下结论:(1)利用Sentinel-1移栽期、拔节期、抽穗期影像组合可识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在90%以上;(2)在水稻移栽期和成熟期,Sentinel-2近红外、短波红外和可见光红光等波段组合易识别水稻,水稻生产者精度和用户精度均在96%以上,成熟期B12+B8+B4波段组合效果最优;(3)基于水稻成熟期的Sentinel-2 B12+B8+B4波段组合,采用支持向量机法提取水稻是一种适用于华北单季稻的识别方法。运用该方法计算出研究区2016、2018和2021水稻种植面积分别为399.04、586.67和764.55 km2,5 a增加365.51 km2,符合天... 相似文献
40.
基于小流域单元的怒江州泥石流易发性评价 总被引:2,自引:0,他引:2
开展泥石流灾害易发性评价,了解区域泥石流易发程度的整体特征和空间异质性,为区域宏观层面国土空间布局及地质灾害防治规划等提供依据。基于小流域评价单元,选择距断裂带距离、岩性、melton比率、流域延伸率、流域高差率、河流弯曲系数、流域水系密度、平均植被覆盖度、年均降水量、距道路距离、距居民点距离等11个评价指标,采用确定性系数模型CF和多因子叠加权重确定法开展怒江州泥石流易发性评价研究。将易发性评价结果划分为5个等级,并以研究区历史泥石流灾害对易发性评价结果验证。结果表明:极高易发区面积仅占研究区总面积的8.31%,但发生泥石流灾害的数量占泥石流总数的29.75%;高易发区的面积占总面积的12.29%,发生泥石流的数量占22.59%。最后通过独立样本验证,易发性评价模型性能(AUC=0.742)良好。怒江州泥石流灾害易发性评价结果与历史泥石流灾害点空间分布较为吻合,表明选取的易发性评价指标和评价方法可行,评价结果可为怒江州防灾减灾工作提供参考。 相似文献