可持续发展网络的作用与前景

可持续发展网络是最近几年随着计算机及网络技术的进步而迅速发展起来的信息网络系统。以地理信息为主要内容的可持续发展网络是调控可持续发展的重要环节，这对可持续发展战略的研究和实践具有重要意义。可持续发展网络建设不但可以将可持续发展研究与实践同地理信息科学更加紧密地结合到一起，同时也将促进地理信息科学和可持续发展研究的进一步发展。     

人工神经网络在沿海区域环境复杂系统预测中的应用

针对复杂系统的非线性特征，分析了应用人工神经网络技术实现可持续发展复杂系统预测的可能性，并以上海市和崇明县为例建立沿海区域预测模型，取得了较好的预测结果，为可持续发展复杂系统的预测研究探索了一种新的可能方法。     

基于多源辅助数据和神经网络模型的稻田土壤砷空间分布预测

合适的方法和多源的辅助数据对于准确预测土壤重金属的空间分布具有重要意义.该研究提出一种径向基函数神经网络结合普通克里格法的模型(RBFNN_OK),由主成分分析(PCA)提取的地形因子、遥感数据和邻近信息等多源辅助数据作为自变量,预测江西省都昌县稻田土壤砷空间分布.为验证RBFNN_OK的可行性:首先在全县范围内采集144个稻田表层(0～20 cm)土壤样品,运用ArcGIS地统计模块随机抽取115个(80%)采样点作为测试集,29个(20%)采样点作为验证集.其次多源辅助数据包括地形因子、遥感数据和邻近信息等14个定量因子作为预测变量,将预测变量进行主成分分析,得到前10个主成分的累积贡献率达到97.62%.再次一个特定的RBFNN_OK被用来预测土壤砷空间分布.最后将RBFNN_OK模型的预测结果与径向基神经网络模型(RBFNN)、回归克里格模型(RK)和多元逐步线性回归模型(MSLR)进行比较.结果表明,RBFNN_OK的测量值标准偏差与均方根误差的比值(RPD)较其它3种方法分别提高了14.92%、35.71%和44.67%.此外,RBFNN_OK还提供了更加真实且有关土壤砷空间分布的细节信息.RBFNN_OK取得最优效果可能归因于引入多源辅助数据,考虑多源辅助数据和土壤砷之间的多重共线性和非线性关系.该方法可为稻田土壤砷调查与环境保护提供更为精准的信息.     

方位聚散因子及其在PM2.5浓度预报中的应用

污染物浓度预报是应对大气污染问题的重要手段.现有的模式类预报方法受限于排放源清单的准确性,而在污染物排放源短期少变的条件下,基于气象要素的统计类预报方法是一种更具实用性的方法.但现有统计类预报方法的计算模型输入量缺乏对气象要素累积效应的表征,以及对气象因素影响大气污染物聚散过程的表征,严重影响了预报的精度.为此,本文提出了一种着眼于改善计算模型输入量的统计类PM_(2.5)浓度预报方法.该方法采用方位聚散因子作为计算模型输入量,既可表征出PM_(2.5)累积与消散的过程,又考虑了气象要素在一定时段内的累积效应,为提高预报精度奠定了良好的基础.同时,通过BP神经网络训练,本方法在方位聚散因子与PM_(2.5)浓度值之间建立起关联模型,从而完成对PM_(2.5)浓度值的准确预报.     

多源数据融合的市县国土空间规划人口城镇化模式——以扬州市为例

围绕“人、地、财”等新型城镇化三大核心问题,衍生出人口流动的社会、空间、经济属性,构建多源数据融合的人口城镇化概念模型。基于迁移流、位置识别和企业关联网络等方法,展开实证研究。结果表明：（1）区域层面：受落户门槛、家庭权益、社会保障等限制,人口流动比资本流动更为谨慎,也更遵从行政区经济和城镇等级体系。（2）市域层面：城镇化形式主要表现为城市和乡村的直接联系,重点镇辐射和吸纳作用不强。（3）新经济使后发地区弯道超车成为可能。研究发现此概念模型适用性较好,能够合理识别经济社会联系的主体格局,为城镇开发边界划定和国土空间格局优化起到一定的支撑作用,对市县国土空间规划的区域协调研究具有较强的参考价值。     

人工智能助力臭氧催化剂SrFexZr1-xO3的开发

将人工智能应用于催化臭氧氧化催化剂SrFe_xZr_1-xO₃的开发过程,采用共沉淀法制备了50种不同配方的催化剂,考察聚乙二醇（PEG）投加量、煅烧时间、老化时间、氨水投加量和铁掺杂量对SrFe_xZr_1-xO₃催化剂催化臭氧降解间甲酚反应活性的影响.同时,利用人工神经网络（ANN）和响应面（RSM）对催化剂合成条件与TOC去除率和间甲酚转化率的关系进行拟合,训练集中ANN的R²值分别为0.91和0.97,高于RSM的R²值0.35和0.41;在4组测试集上ANN的均方误差（MSE）分别为9.87和17.67,远小于RSM的23.89和28.87.结果表明,ANN模型对催化剂制备过程的复杂体系具有更好的拟合和泛化能力.在ANN训练好的模型中通过枚举法寻找最优合成条件为：PEG投加量为19.00%,煅烧时间为1.25 h,老化时间为26.50 h,氨水投加量为6.21 mL,铁掺杂量为3.37%,所得催化剂为SrFe_0.13Zr_0.87O₃-B.最佳反应条件下,间甲酚转化率和TOC去除率分别达到98.52%和17.21%,优于空白组的73.46%和1.86%.     

中国矿产资源贸易网络演化

第四次工业革命催生全球新一轮产业竞争,矿产资源国内外供需形势正在发生显著的变化,国际竞争日益激烈,成为大国资源博弈的焦点。现阶段我国已经成为世界最大的矿产进口国和重要的矿产出口国,了解矿产资源进口来源地和出口市场网络直接关系到生产活动和经济发展。基于此,本文基于2001—2016年UN Comtrade世界矿产资源贸易数据,分析中国矿产资源贸易网络特征及其演化过程。研究发现：（1）2001—2016年间,中国在世界矿产资源贸易网络中的地位显著提高,这与中国持续增长的矿产资源贸易量和贸易国家数量有直接的相关关系;（2）中国矿产出口逐渐展现“市场分散”的策略,而进口逐渐从“多来源产品集中”演化为“少来源产品分散”的策略;（3）友好的国家关系和国家间互动频率会降低制度差异所带来的不确定性,而且友好的国家关系会降低矿产贸易的交易成本。基于结论提出如下建议：（1）中国矿产出口可以采取进一步分散市场的策略,避免出口到少数国家被压价的情况;（2）矿产进口可以考虑在原有进口国家中进一步多进口新的矿产资源产品,并拓展新的矿产来源国家,以满足日益增长的矿产资源需求,同时避免国家关系波动带来的贸易摩擦;（3）在我国矿产资源安全方面,中国要考虑到国家间制度差异所带来的贸易成本,并通过增加海外矿产资源投资、维护好国家间关系和促进交流来稳定矿产资源贸易。     

基于航迹数据的空中交通绿色绩效计算分析

为定量、直观地反映空管运行指挥对飞机温室效应的影响,首先基于快速存取记录器（QAR）记录数据建立飞行参数与飞行轨迹的BP神经网络匹配模型;然后基于QAR数据对模型进行验证;之后建立了温室效应表征参数计算模型;最后根据雷达模拟机上的飞行航迹试验数据,估算出污染物排放量和总温变潜势大小,并对不同管制员的指挥差异性进行对比分析.结果表明,利用油耗估算模型计算得到的燃油流量估算值和QAR记录的真实值之间的相对误差不超过2%,运用油耗指标与温室效应指标评估管制员水平结果不同.研究结果可以用于定量分析空管运行对温室效应的影响.     

基于方向图的天线分类模型的分析与研究

文章重点考察不同天线在远区场同一接收阵列处的场强大小之间的不同关系特征,并利用神经网络对不同天线的这种非线性特征进行模拟,从而实现基于天线方向图对不同天线的分类,并对不同分类模型进行对比。     

修正的BP神经网络森林火灾成灾面积预测研究

以1997-2012年《中国林业统计年鉴》的全国森林火灾成灾面积为依据,应用BP神经网络模型对成灾面积进行了预测,对预测方法进行了检验.在此基础上,利用残差提出了修正的BP神经网络模型,并对预测方法进行了改进.研究结果表明,修正的BP神经网络预测精度高于BP神经网络,预测相对误差平均为7.2％,可应用于森林火灾成灾面积的预测.