基于ANN分类的农田遥感动态监测模型研究

保护基本农田是我国农业可持续发展的基础和前提,动态监测基本农田在时间和空间上的变化能够为农业开发政策的制定,农业经济发展的规划与管理提供有效的辅助决策手段。论文利用人工神经网络的BP算法实现了对两个时期的遥感影像进行基本农田类型的分类提取,在保证精度的前提下,探索了一条把单要素监测和多要素监测相结合的遥感动态监测模型,并详细描述了模型实现的算法与步骤。最后利用该模型对实验区进行了监测,并对监测结果进行了分析,结果表明模型很好地评估了研究区基本农田的数量和发展潜力,定性、定量、定位地揭示了研究区基本农田类型在时空上的变化规律。     

杭州市大气颗粒物浓度及组分的粒径分布

分别于2008年11月及2009年4~5月及10月采集了杭州大气颗粒物样本,测定了杭州市大气颗粒物及其化学组分[元素碳(EC)/有机碳(OC)、11种水溶性离子、20种元素]的浓度,并研究了其粒径分布特征.结果表明,杭州市大气颗粒物质量浓度、EC和OC的质量浓度、9种离子(SO42-、NO3-、K+、Na+、Cl-、Ca2+、Mg2+、NO2-、F-)浓度的粒径分布均显双峰结构,峰值分别出现在<0.49μm的细粒径段与3.00~7.20 μm的粗粒径段; OC、EC、SO42-、NO3-、NH4+以及主要来自人为源的元素(Cu、Zn、As、Se、Sb、Cd)主要集中在<3.0μm的细颗粒物中;杭州市大气细颗粒物中二次污染严重,细颗粒物主要受工业、交通等人为源影响.     

主元分析-神经网络岩爆等级预测模型

为准确可靠地预测岩爆灾害,构建结合主元分析法(PCA)的径向基神经网络(RBFNN)、概率神经网络(PNN)和广义回归神经网络(GRNN)岩爆预测模型.选取6个常用的参数构成岩爆预测指标体系,采用PCA消除各指标间的相关性并降维,得出3个线性无关的主元即岩爆综合预测指标Y1、Y2和Y3,构成RBFNN、PNN、GRNN...     

荧光光谱结合主成分分析对赤潮藻的识别测定

利用主成分分析和非负最小二乘法,建立了我国近海常见的11种赤潮藻在属水平上的活体荧光识别测定技术.利用Delaunay三维插值法,消除浮游藻三维荧光光谱的瑞利散射和拉曼散射峰, 根据Fisher判别分析方法对各主成分及其组合的分辨能力的判别结果,确定赤潮藻三维荧光光谱的第一主成分得分谱和第二主成分得分谱作为赤潮藻识别特征谱,建立赤潮藻荧光特征谱库,在此基础上,利用非负最小二乘法对11种赤潮藻在属水平上进行识别测定,赤潮藻的识别正确率≥85%,其中9种赤潮藻的识别正确率≥90%,特别是对于近几年东海发生赤潮频率极高的东海原甲藻（Prorocentrum donghaiense）、中肋骨条藻（Skeletonema costatum）和裸甲藻（Gymnodinium sp.）,识别正确率≥95%.本研究表明,利用主成分分析提取赤潮藻三维荧光光谱特征以实现赤潮藻在属水平上的识别测定是可行的.     

小尺度农田土壤中重金属的统计分析与空间分布研究

对北京市东南郊大兴区某生态农场的4个地块进行了采样分析,测定了表层土壤中Cu、Zn、Cr、Pb和Cd的含量.统计结果表明,3块大田的土壤性质之间没有显著差异,而大田与菜地间的差异较大.大田的重金属含量低于国家一级土壤质量标准,而菜地个别采样点的Cu高于一级标准,Cd高于二级标准.进一步通过相关性分析和主成分分析,研究区域土壤中的重金属可以由3个主成分反映,Cu、Zn和Cd为第一主成分,Pb和Cr为第二和第三主成分.对3个主成分因子进行空间分析,用高斯模型来拟和主成分因子的半方差函数效果最佳.第一主成分有较好的空间相关性,而第二和第三主成分的空间相关性较弱.在GIS平台上,应用克里格插值法作图分析了主成分因子的空间分布特性.第一主成分在菜地的值高于大田,第二和第三主成分从东向西逐渐降低.这一分布结果表明,土壤中Cd、Cu和Zn积累来源于蔬菜生产中的农业投入,Pb和Cr受外界影响较小.     

汽车原材料、零部件、整车自然暴露试验

本文介绍了现行汽车行业上使用的自然老化试验方法-原材料、零部件、整车自然暴露试验方法:同时阐述了这些老化试验方法的特点及它们之间的互补性;最后提醒汽车行业的试验客户在做这些老化试验时应注意的问题.     

北京大气中常规污染物的垂直分布特征

近地层大气中的污染物的垂直变化对地面空气质量有直接影响.2004年9月22日─10月30日,以北京325 m气象塔为观测平台,分别在气象塔的8,47,120和280 m处,对大气中的O₃,CO,NO,SO₂和NO_x 5种污染物及温度、湿度、风向和风速4项气象要素进行同步连续观测.5种污染物在各层日变化均明显,其中8,47和120 m 3层的变化一致,但280 m处的φ(O₃)高于其下3层,夜间尤其明显.当φ(NO₂)/φ(NO)小于25时,φ(O₃)与该比值表现出很强的相关性,8,47,120和280 m处的相关系数分别为0.86,0.72,0.58和0.57.主成分分析中,280 m处各主成分组成与其下3层完全不同,进一步表明该处的污染物与低层污染物分布规律不同,该处的污染物除受局地湍流扩散影响外,还显著受到区域水平输送作用的影响.      

杭州市钱塘江干支流水质多元统计分析

运用多元统计方法分析了杭州市钱塘江干支流上26个断面的水质监测指标。利用系统聚类分析方法将断面所在河流分为3组,与钱塘江流域污染空间分布现状基本一致。对各组水质的主成分分析表明,第1组河流水质以有机污染为主,水体中氮、磷营养盐浓度较高,水体污染程度较轻,污染来源相对单一;第2组河流水体受有机物、重金属、石油类等多个污染指标的影响,水体水质较第1组差,污染来源相对复杂;第3组河流水体既有一般有机污染,也有重金属、有毒有害物质的污染,水体水质污染严重。     

武汉市降尘污染特征及影响因素

以武汉市2006—2013年降尘数据为例,采用SPSS19.0软件统计分析了中部地区内陆城市的降尘污染特征及其影响因素。结果表明,月均降尘污染呈5月峰、11月谷三次曲线型,季节降尘污染呈春季夏季冬(秋)季,年均降尘量呈显著下降趋势。各功能区降尘量差异显著,从多到少顺序依次为工业区交通稠密区居商工混区清洁区。根据主成分分析结果,对于武汉这类经济发展中的中部内陆城市来说,气象因素是影响降尘的重要外在因素。社会因素是主要内在影响因素,其中经济发展因子的影响高于环境建设因子。     

The Seasonal Variation of the Concentrations of Ozone, Sulfur Dioxide, and Nitrogen Oxides in Two Nigerian Cities

A combination of multivariate statistical methods including factor analysis, principal component analysis, principal component regression, and multiple linear regression (MLR) were employed to evaluate the influence of seasons on the concentrations of ozone, sulfur (IV) oxide, and oxides of nitrogen in ambient air of Nigerian cities of Lagos and Ilorin. The former city is located in the coastal area, and it is highly congested with a high intensity of marine, vehicular, and industrial activities, and the latter city is a medium size town, located in the central guinea savannah zone of Nigeria. Samples were collected using a high-volume sampler from near the ground at various sites of diverse human and industrial activities, during wet and dry seasons from 2003 to 2006. The PCA reveals three distinct groupings during the day for all data, which is a reflection of different factors contributing to the atmospheric chemistry of these cities. The predicted ozone concentration values by MLR agree fairly well with the measured data. The dependence of ozone on meteorological parameters including relative humidity, air temperature, and sun exposure and the precursor pollutants depends on weather and the anthropogenic activities. The results for the two cities indicate that reduction in the level of NO₂ is accompanied by an increase in the level of ozone, suggesting the interconversion between the two via photochemical activity.