四川省县域经济差异时空演化特征分析

以四川省183个县域为基本单元,选取人均GDP指标,结合区域差异的统计方法和空间自相关方法研究了1998-2016年四川省县域经济差异的时空演变特征,结果表明:四川省县域经济绝对差异呈扩大趋势,相对差异呈波浪式减弱态势.低于四川省人均GDP平均水平的县域是县域经济数量结构的主体地位将长期保持.四川省县域经济发展水平和增长速度都表现出明显的空间差异性,经济发达的县域集聚在成都平原和安宁河谷平原的腹地,形成了中间高四周低的空间差异格局.     

绵阳城市绿地规模与经济发展水平关系分析

城市绿地是城市生态环境的重要组成因子之一。发展城市绿地,不仅可为城市居民创造良好的环境,而且通过改善城市人居环境,可促进旅游业和服务业的发展,创造更好的外商投资环境,促进城市经济的发展。以绵阳市为研究对象,采用回归分析方法,分析了绵阳市城市绿地规模与经济发展水平间的定量关系,结果表明二者相关显著。此外,还建立了绵阳市城市经济增长与各驱动因子间的多元线性回归模型,并据模型对绵阳市2005~2010年城市经济增长对人均公共绿地面积的需求做了初步预测。     

基于颜色参数和BP神经网络的紫叶李叶片花青素含量估算

目前对植物叶片花青素含量的测定主要是湿化学法和高效液相色谱法(high performance liquid chromatography,HPLC),为简化测定方法,降低成本和提高精度,提出一种利用数码相机获取照片提取的颜色参数构建模型无损估测植物叶片花青素含量的方法。试验测定166份紫叶李叶片的花青素含量及其RGB特征值,对15种颜色参数进行皮尔逊相关分析,构建逐步多元线性回归（stepwise multiple linear regression,SMLR）、一元线性回归（single linear regression,SLR）和BP神经网络（BP neural network,BPNN）估算模型;同时对模型进行验证和比较。结果表明,1）BP神经网络模型建模集的R²、RMSE和MAE分别为0.883、0.412、0.323,验证集的R²、RMSE和MAE分别为0.796、0.462和0.353,相关系数均达到极显著水平;一元线性回归模型中,参数G-B与花青素含量的线性相关性最强,相关系数为-0.820,达到极显著水平;逐步多元线性回归模型的相关系数均达极显著水平,其中建模集的R²、RMSE和MAE分别为0.724、0.630、0.459,验证集的R²、RMSE和MAE分别为0.643、0.616和0.509。2）颜色参数与花青素含量之间具有明显的相关性,利用数码相机获取的颜色特征值估测紫叶李叶片花青素含量具有可行性;3）3种模型中,BP神经网络模型的估测效果最好,能有效地估测紫叶李叶片花青素含量,其次为逐步多元线性回归,一元线性回归模型的预测效果相对较差。