基于GIS西北地区生态风险信息系统构建

西北地区生态环境极其脆弱,迫切需要利用地理信息系统(GIS)技术构建能够对该区生态风险信息进行快速、准确的评价系统,加之GIS技术在生态风险评价研究中的应用日益广泛,G IS具有强大的空间分析功能和海量数据管理优势。基于此,提出了基于G IS西北地区生态风险信息系统构建方案,阐述了系统开发的平台、系统目标及系统总体设计,分析系统的主要功能包括信息的输入、查询、空间操作与分析、风险评价模型及信息输出。     

景观生态学及熵模型在城市绿地空间格局分析中的应用

城市绿地景观的空间格局是城市景观生态系统研究的重要内容和基本特色之一。本研究运用景观生态学原理和熵模型,在G IS支持下对承德市城市绿地景观斑块的等级与分布、空间结构的度量进行了研究和分析,提出了基于景观熵值的空间格局评价分析体系,得出了和实际一致的结果,为承德市生态市建设提供依据。     

基于GIS的主体功能区划技术方法刍议

在G IS技术的支持下,参照"十一五"规划《纲要》提出的主体功能区划分基本思路,建立由资源环境承载力、开发密度和发展潜力等因素构成的指标体系,并着重论述了地理信息系统技术在选择区划评价单元、区划数据库的建立、区划指标项空间分析评价以及最终主体功能区划分中的应用。旨在探讨基于G IS技术主体功能区划的思路、指标、技术方法等基本流程。     

大气污染物达标排放阈值模型的建立与应用

大气污染物达标排放阈值计算是环境管理与决策的前提,也是总量控制的一项重要内容.基于改进型灰色聚类分析方法建立的大气污染物达标排放阈值计算模型,使得各项污染因子的实际排放量一一对应于某个非零权重值.该模型先综合评价了系统大气环境质量等级,再根据不同评价结果计算单项大气污染物达标排放阈值.若系统大气环境质量现状综合等级为Ⅲ级,则可以计算最小削减阈值,使得综合等级达到Ⅱ级标准;若系统综合等级已经为标准等级,则可以计算最大控制阈值,使得综合等级仍保持Ⅱ级标准.实例分析了2004年杭州市环境空气质量综合等级为Ⅲ级,若综合等级要达到Ⅱ级标准,则主要污染物SO2、NO2和PM10的单因子排放浓度最小削减阈值分别为0.0390 mg·m-3,0.0410 mg·m-3和0.0912 mg·m-3,即三种污染物的最小削减率分别为22.69%,27.62%和21.58%时,才能保证综合等级达标.     

基于GIS人工落叶松立木材积核算系统研建

分析了目前林业生产过程中,森林资源立木单株材积的手工查表方式的单一性,建立基于黑龙江地方标准的森林林木单株材积核算系统,为林业生产提供了一个快速获取单株材积的可行性方法。通过G IS模式管理方式,利用标准地的单株材积之和核算某一区域的整体蓄积量,实现调查成果的G IS化集成。     

城市小型景观水体富营养化程度评价研究

为寻求适用于城市小型景观水体富营养程度的评价方法,基于对世纪公园、中山公园等15个位于上海市域的小型景观水体的水质和营养状况分析,探讨了城市小型景观水体富营养化程度综合评价的因子及标准,应用MATLAB软件建立了基于T-S算法的模糊神经网络评价模型。该模型选用叶绿素a（Chla）、总氮（TN）、总磷（TP）、高锰酸盐指数（CODMn）,透明度（SD）5个评价因子,将城市小型景观水体的营养程度细分为8个等级,评价因子的数据都比较易得,使模型具可推广性。应用模型对75组水体样本进行评价,得到它们在各营养等级的分布状况如下：超富占3%,重富占4%,中富占20%,轻富占33%,中-轻富占19%,中营养占12%,贫-中营养占9%,贫营养水体为0。通过与其他3种常用评价方法进行对比,证明了该模型评价法的可靠性和优越性。该研究建立的评价模型能快速有效地判定水体的富营养化等级,操作简单,实用性强,较适用于城市小型景观水体的富营养化评价。     

基于GIS的满洲里市土地定级研究

城镇土地定级是城镇土地管理的基础性工作,本文以满洲里市商业用地土地定级为例,就G IS技术在城镇土地定级中的应用进行了探讨。着重论述了G IS环境下土地定级基础图件库、土地定级因子图形数据库和属性数据库的建立以及土地定级数据的处理分析过程。将G IS技术应用在城镇土地定级中,有利于提高城镇土地定级的科学性,提高工作效率,提高定级成果的精度和可信度。     

利用电子舌识别炒青绿茶的等级

[目的]为了运用电子舌技术检测茶叶的品质。[方法]以4个等级的炒青为研究对象,应用法国-αASTREE电子舌检测装置并辅以模式识别对茶叶的质量进行评估,利用反向神经网络(BP-ANN)建立了判别模型,并通过主成分分析对一些参数进行优化。[结果]当提取5个主成分因子来建立模型时,模型对不同等级的茶叶识别率均达到100%。[结论]电子舌技术简单快速、成本低廉,能对茶叶加工、生产过程进行监控并实现快速分级,在茶叶质量的评价上具有很大潜力。     

基于集对分析的洪水危险性评价可变模糊识别模型

【目的】建立基于现代智能方法的洪水危险性评价模型,进一步提高评价精度,为制定区域防洪规划、实现洪水资源安全利用提供决策依据。【方法】鉴于可变模糊识别模型相对差异度函数构造困难、计算量大的不足,利用集对分析方法直接构造可变模糊识别模型相对差异度函数,进而通过确定指标权重,将洪水样本不同指标相对差异度综合为样本隶属度,建立基于集对分析的洪水危险性评价可变模糊识别模型,并将其应用于长江下游南京站历史洪水样本的等级评价中,实现对不同洪水样本危险等级的分类排序。【结果】实例应用表明,采用基于集对分析的洪水危险性评价可变模糊识别模型确定的洪水样本危险等级差异明显、分辨率高,与投影寻踪方法确定的洪水分类结果基本一致,有效避免了模型参数取值的主观随意性给评价结果带来的不确定性。【结论】基于集对分析的洪水危险性评价可变模糊识别模型计算过程简便、可行,结果稳健、可靠,在缺乏标准评价等级资料的复杂系统综合评价问题中具有一定的推广应用价值。     

基于改进的SVM算法的耕地地力评价模型研究

为了提高农业管理水平,将计算机智能技术与农业技术相结合,提出基于改进的SVM算法建立标准农田地力等级的评价模型,在评价模型中利用频繁闭集挖掘算法获取特征向量集合,再利用SVM算法建立耕地地力评价模型。仿真结果表明:评价结果符合当地实际情况,并且与传统的评价模型相比,该模型对非线性特征值评价评价中精确度更高。     

常用水质综合评价方法探讨

介绍目前运用较多的3种水质综合评价方法,即主成分分析评价法、模糊模式识别评价法、BP人工神经网络评价法的结构原理和算法。根据建立的不同水质综合评价模型,采用MATLAB语言编写相应的评价程序进行实例评价,试图找出3种方法在水质综合评价中的优缺点。     

基于人工鱼群算法的农田灌溉水质评价投影寻踪分析

在分析影响灌溉用水水质因素的基础上,选择酸度、碱度和矿化度为评价因子,建立了灌溉用水水质评价的投影寻踪分析模型,采用人工鱼群算法对评价模型进行优化,并将该模型应用于某灌区灌溉水质的评价。结果表明,用投影寻踪回归分析法进行水质评价。避免了传统评价方法由于主观原因造成的误差,评价结果合理可信,方法简单,为灌溉用水水质的评价提供了新途径。     

太湖流域水环境安全评价方法研究

通过对太湖流域水环境安全影响因素的系统分析,借鉴目前较先进的水环境安全评价技术,基于流域水环境系统的"压力-状态-响应"机制,建立了太湖流域水环境安全评价体系,并提出了基于熵值理论和综合指数模型的太湖流域水环境安全评价方法。评价结果表明,2000～2006年流域水环境安全度处于边缘状态,且呈逐年下降趋势。在对评价结果的分析的基础上提出了提升太湖流域水环境安全度的建议。     

基于BP人工神经网络算法的苹果制干适宜性评价

【目的】 建立苹果原料制干适宜性评价模型,实现基于苹果原料指标预测干制品品质的目标,为苹果制干专用化原料的筛选提供方法依据,为明确苹果干制品品质形成的基础物质提供数据支持。【方法】 以来自7个不同主产区的21个主栽品种,共34份苹果鲜果样本为研究对象,运用多种数据处理方法建立苹果脆片品质综合评价模型与苹果原料制干适宜性评价模型。（1）利用压差闪蒸干燥方法制备34份苹果鲜果的脆片样本,测定苹果脆片17项品质指标,采用因子分析进行降维并筛选得到苹果脆片品质评价核心指标,运用层次分析法得到脆片核心指标权重值,构建脆片品质综合评价模型并计算得到脆片综合评价得分。（2）测定34份苹果鲜果样本22项品质指标,与脆片核心指标进行相关性分析并筛选出与脆片品质相关的果实特征指标。选用29个样本以果实特征指标为输入,对应脆片综合评价得分为输出,利用误差反向传播（Error Back Propagation, BP）神经网络算法构建学习模型;其余5个样本为验证样本,评价学习模型的预测准确性。变换3组学习样本构建3个学习模型,对比3个模型的预测准确性,验证建模方法的合理性与稳定性。【结果】 苹果脆片L*值、脆度、膨化度、可滴定酸含量、可溶性糖含量和粗蛋白含量被确定为不同样本脆片品质综合评价的核心指标,构建的苹果脆片品质综合评价模型为Y_综合得分=L*值×0.3724+脆度×0.2665+膨化度×0.1583+可滴定酸含量×0.0890+可溶性糖含量×0.0569+粗蛋白含量×0.0569。34个苹果鲜果样本制得的脆片综合得分范围为0.2069—0.7933,存在较大差异,得分排名前3的苹果样本为‘辽宁华红’‘辽宁华金’和‘山东烟富6号’,排名最后的苹果样本为‘陕西秦冠’。基于脆片核心指标与苹果果实品质指标相关性分析结果,筛选出苹果果实的果形指数、果肉a*值、pH、可滴定酸含量、Vc含量、果核比例、粗蛋白含量、果肉b*值、密度、可溶性固形物含量、粗纤维含量、总糖含量12项指标作为果实制干适宜性评价的特征指标。以果实特征指标值为输入层,对应苹果脆片综合评分为输出层,建立BP神经网络学习模型,可实现苹果原料制干适宜性的定量预测。该方法建立的学习模型有较高的预测准确性与稳定性,变换学习样本得到的3个学习模型的预测值与实际值相对误差均不超过10%,实际值与模型预测值线性拟合后决定系数R ²均大于0.95。【结论】 苹果制干适宜性可由果实的果形指数、果肉a*值、pH、可滴定酸含量、Vc含量、果核比例、粗蛋白含量、果肉b*值、密度、可溶性固形物含量、粗纤维含量、总糖含量12项指标进行评价,建立的适宜性评价模型可实现基于苹果原料指标定量预测其制干适宜性。     

基于主成分分析法的小米食用品质评价模型的建立

小米的品质评价体系尚不完善,研究以小米品质指标建立一种客观适用的评价体系.采用常规的方法测定小米的物理品质和营养品质等共24个指标,利用主成分分析法建立小米食用品质的评价模型,并用该模型对27种小米食用品质进行评价.通过感官评价法的食味值对建立的模型进行检验,两种方法具有很好的一致性.主成分分析法可作为评价小米食用品质...     

青花椒气候品质评估模型的构建与验证

【目的】研究关键生育期气象条件对青花椒品质的影响,并构建青花椒气候品质评估模型,为青花椒气候品质评估及区域优势气候资源开发利用等提供技术支撑。【方法】以青花椒品种九叶青为试验材料,于2015—2020年分别在重庆地区11个花椒主产区选择代表性花椒园3—5个取样,测定青花椒品质指标;采用相关分析法筛选出影响青花椒挥发油、麻味素和硒含量等品质指标的主要气象因子,建立气象因子与青花椒品质指标的回归模型;利用模型推算出不同花椒品质等级相对应的气象因子阈值,利用层次分析法构建青花椒气候品质评估模型;以未参与建模的品质检测数据验证模型。【结果】影响青花椒气候品质优劣的关键气象因子为果实膨大期的日照时数（X₁）、累计降水量（X₂）、气温日较差（X₃）、≥85%高湿日数（X₄）,采收期的日照时数（X₅）、累计降水量（X₆）、气温日较差（X₇）和雨日数（X₈）,采用层次分析法确定评估模型中各气象因子的权重系数分别为0.19、0.06、0.17、0.13、0.07、0.19、0.06和0.13,青花椒气候品质评估模型为:I_CQ=0.19X₁+0.06X₂+0.17X₃+0.13X₄+0.07X₅+0.19X₆+0.06X₇+0.13X₈。青花椒气候品质划分为特优、优、良和一般4个等级,评估指数（I_CQ）相应阈值为I_CQ≥0.85、0.75≤I_CQ<0.85、0.65≤I_CQ<0.75、I_CQ<0.65。基于评估模型,对2020年重庆江津几江地区青花椒气候品质进行评估分析,评估指数为0.91,判定为特优等级,与花椒园现场取样检测结果相符。【结论】研究建立的评估方法和指标能客观反映青花椒的品质等级,可应用于青花椒生产的气象条件适宜度服务和花椒采收期预报服务。     

生态敏感性的灰色关联投影评价模型及其应用

生态敏感性分析是生态城市规划的基础分析和重要的规划依据,但是由于评价所涉及的地域复杂性和因素多样性,许多评价方法和体系仍处于不断探索和发展之中.生态环境系统是一个灰色系统,包括了许多具有信息不确知性和不完全性的因素.基于灰色系统理论和矢量投影原理,建立了生态敏感性分析的灰色关联投影模型.该模型将评价样本及各级质量标准视为矢量,分别向同一矢量(理想样本)进行投影.根据投影值的大小,确定样本所属的敏感性级别及样本间的优劣排序.本文以安吉为例,在建立生态敏感性评价指标体系和标准的基础上,运用所建模型对生态敏感性进行了评价.研究表明,灰色关联投影模型对于多指标的生态敏感性分析是科学的、有效的,具有一定的推广和实用价值.     

城市空气质量评价中的模糊支持向量机方法

传统的评价方法不能处理带有模糊信息的城市空气质量的评价问题。基于结构风险最小化原则建立了带有模糊信息的支持向量分类模型和算法,在此基础上提出基于模糊支持向量机的城市空气质量评价方法;根据空气中的总悬浮颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气综合污染指数4个指标,对我国50个主要城市2003年空气质量进行了综合评价,选择10个城市的评价结果进行了测试,结果表明:根据2003年数据采用本方法得到的邢台、张家口和沧州的空气污染指数与河北省环保专家提供的数据误差小于0.1;西宁、银川、乌鲁木齐、汕头、南京、大连、武汉的综合空气污染指数与国家环保总局提供的数据误差均小于0.5。     

灰色关联度分析和DTOPSIS法在贵州威宁引进苹果综合评价中的应用

【目的】建立苹果品质综合评价模型,筛选品质优良的品种(系),为贵州省威宁县苹果品种结构优化调整提供参考依据。【方法】测定引进贵州省威宁县种植的10个苹果品种(系)(编号Z1~Z10)果实的单果重(T1)、果形指数(T2)、去皮硬度(T3)、可溶性固形物(T4)、可滴定酸(T5)、固酸比(T6)和果实色泽[L*(T7)、a*(T8)、b*(T9)]9项指标,利用灰色关联度分析联合DTOPSIS法对其进行综合评价,建立苹果品质综合评价模型。【结果】10个苹果品种(系)中,单果重、去皮硬度和固酸比指标最小均为Z9(16-112),但其可滴定酸含量最高,为0.60%;单果重、果形指数、去皮硬度、可溶性固形物含量、固酸比和L*值最大分别为Z3(2-14)、Z1(东71-31)、Z5(秦脆)、Z8(8-31)、Z5(秦脆)和Z9(16-112)。9项果实品质指标的权重值排序为可溶性固形物>去皮硬度>固酸比>果形指数>单果重=a*>可滴定酸>L*=b*。灰色关联度分析结果显示,灰色评判值(G_i)排序为:Z5(秦脆)>Z2(南39-66)>Z1(东71-31)>Z4(147)>Z7(39-134)>Z8(8-31)>Z10(92)>Z3(2-14)>Z6(秦蜜)>Z9(16-112)。DTOPSIS法分析结果显示,与理想品种接近度(C_i)排序为:Z5>Z2>Z1>Z10>Z3>Z7>Z4>Z6>Z8>Z9。2种评价方法排名趋势线吻合度较高,在分析过程中均涵盖9项果实品质指标信息,具有可靠的统计学基础,其中C_i值差异大于G_i值差异;通过2种方法的比较建立苹果品质评价预测模型:Y=0.09T1+0.11T2+0.17T3+0.19T4+0.08T5+0.15T6+0.06T7+0.09T8+0.06T9。【结论】DTOPSIS法对苹果品质的综合评价效果较好,通过权重系数建立的评价模型可用于苹果品质的综合评价,灰色关联度分析联合DTOPSIS法评价结果排序前三均为秦脆、南39-66和东71-31,可作为优化项目区苹果品种结构的重点品种(系)。     

基于模糊BP神经网络的辽河口湿地水质评价

利用模糊BP神经网络法对辽河口湿地不同时期（汛期、非汛期和冰封期）不同区域（核心区、试验区和缓冲区）水环境质量进行水质评价。各样点监测结果表明，核心区全N（TN）和氨氮（NH₃-N）优于表水环境质量Ⅲ类标准，缓冲区和试验区中全N（TN）、全P（TP）和化学需氧量（COD）超Ⅳ类标准。建立以上述4个水质指标为输入变量、包含5个神经元节点的隐含层和1个水质类别输出结果所构成的BP人工神经网络，结合模糊数学综合评价法对输出结果进行隶属度分析。结果表明，核心区、缓冲区和试验区在汛期和冰封期评价结果相同，依次为Ⅲ类、Ⅳ类和Ⅳ类，而在非汛期评价结果依次为Ⅱ类、Ⅲ类和Ⅳ类，可见从试验区、缓冲区到核心区水质逐渐转好，说明湿地对污染物具有一定的净化能力。评价结果与实际监测数据基本吻合，说明模糊BP神经网络综合评价具有客观性和实用性。