属性识别模型在水利水电规划方案综合优选中的应用

针对目前水利水电规划方案综合优选方法中存在的问题，提出了基于变异系数权重的水利水电规划方案综合优选属性识别模型。该模型采用反映评价指标特征值之间差异性的参数——变异系数作为评价指标的权重，减小了权重确定的主观性，且模型求解方法简单易学。实例分析表明，这一模型和方法是合理、可行的。     

熵权属性识别模型综合评价灌溉管理模式

针对节水灌溉运行管理模式在优选过程中,各方案中指标的多属性特征,采用熵值法赋权与属性识别理论相结合,建立了熵权属性识别运行管理模式综合评价模型,通过计算各指标属性测度、灰色接近度和评分准则进行排序分析,选出最适宜模式。熵值赋权可减小因主观因素带来的误差,属性识别有效判别指标值属性测度,灰色接近度的计算从客观的角度判断了管理模式的等级。该模型评价思路清晰、便于计算,可为管理者在选用灌溉管理模式方面提供技术参考。     

基于粗糙遗传算法在打捆机齿轮箱故障诊断中的应用*

自走式连续作业打捆机是一款实现不停机连续打捆作业的新型秸秆收集装备,其关键功能部件齿轮箱发生故障会严重影响正常打捆工作。针对齿轮箱故障的防控和监测,提出一种结合粗糙集和遗传算法的故障诊断方法。该方法使用时域频域分析得到的多项故障特征参数作为条件属性,故障类型作为决策属性,并利用自适应遗传算法得到决策规则表,实现无需先验信息的属性约简和故障诊断。在齿轮箱故障诊断试验中,分别对不同故障类型进行信号采集和诊断分析,结果显示:该方法在无先验信息的条件下将12项故障特征参量约简为3项,根据决策规则表进行故障诊断的准确率为100%,结果表明该方法能准确判断故障的发生和故障类型,对实现故障监测和防控具有重要意义。     

城市林业概述与发展趋势

随着社会经济的快速发展和城市化进程的加快,城市环境问题日益成为社会各界和学术界关注的焦点,城市林业在城市建设与发展中的地位和作用越来越受到重视。介绍城市林业的基本概念和内涵,比较城市林业与传统林业在属性、经营管理和功能方面的差别。借助已有的研究数据和成果,阐述城市林业在城市发展中的作用及其能解决的问题。针对城市林业发展的现状和存在的问题,提出现代城市林业面临的机遇和挑战以及未来发展趋势。     

促进消费者粘性的绿色住宅技术属性创新:一个实证研究

以长春市绿色住宅消费者为调研对象,通过构建消费者重复消费绿色住宅理论模型来解释绿色住宅的技术设计属性如何影响消费者所感知的经济性、舒适性和实用性,从而促进绿色住宅消费者的粘性。搜集785份有效问卷对理论模型进行实证研究,结果表明:舒适性和实用性是影响消费者重复消费意愿的主要动机,且节能、节水和室内环境技术对于消费者的感知经济性、舒适性和实用性具有显著影响,而室内环境因素是绿色住宅技术设计最为重要的属性。本研究有助于改进绿色住宅的技术设计,以促进消费者的重复消费,进而增加消费者的粘性。     

基于GeoMedia环境下的森林防火系统数据处理

以森林防火智能决策支持系统为例，介绍了GeoMedia的功能，重点讨论如何运用GeoMedia处理林火信息系统所涉及的空间数据、属性数据以及栅格文本数据，具有一定的实际意义。     

基于多指标区间数关联分析的相对隶属度方法

针对具有区间数的多指标决策问题,借鉴一种逼近于理想点(TOPS IS)分析方法的思想,采用区间数灰色关联度的计算方法,对正、负关联度,利用相对隶属度方法对多方案进行排序,给出了解决区间数多指标决策问题的计算步骤.本文将整个评价方案看作一个整体来寻求正、负理想方案,该方法避免了区间数难以排序的问题,具有可理解性和可操作性.最后给出实例以验证该方法的有效性和实用性.     

基于两点机器学习方法的土壤有机质空间分布预测

准确预测土壤有机质（Soil Organic Matter,SOM）空间分布对精细农业、耕地质量建设、生态环境保护以及固碳减排等均具有重要的意义。该研究探讨了基于两点机器学习方法（Two-point Machine Learning,TPML）提高SOM空间分布预测的可行性。以黑龙江省海伦市为研究区,以气候、地形地貌、社会经济和空间位置信息等因素作为辅助变量,充分利用空间位置信息和属性相似关系,有效处理SOM空间分布异质性及其与辅助变量间关系异质性,以提高TPML方法进行SOM空间分布预测的精度。采用随机森林、基于随机森林的回归克里格、反距离权重法和普通克里格（Ordinary Kriging,OK）方法作为对比,以平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）、预测值与真实值相关系数（r）和决定系数（R2）作为评价指标,进行不同样本量下的多组对比试验,评价不同方法的预测精度。结果表明：1）研究区SOM含量在1.775～7.188 g/kg之间,平均值为3.179 g/kg,空间分布不均匀,呈东高西低的分布趋势。2）在不同样本量条件下,与其他模型相比,TPML的预测精度均最高,其MAE（0.088～0.097 g/kg）和RMSE（0.116～0.139 g/kg）均为最小,r（0.992～0.996）和R2（0.971～0.985）均为最高。3）预测值的误差标准差（理论误差）与实际误差具有相似的空间模式,说明TPML可以为预测结果提供合理的不确定性估计。综上,TPML模型可以通过同时利用空间自相关性和属性相似性来提高预测精度,该模型适用于预测具有一定空间自相关性且具有可用辅助数据的资源环境变量。     

基于地图直接对比的土壤空间表达尺度效应研究——以封丘土壤属性制图为例

将封丘县3 608个土壤样点分为3 463和145个点,分别构成制图数据总集和验证数据总集,再从制图数据总集中通过4%～96%的多尺度随机抽样,构成17个制图子集。分别按Kriging、IDW和以点代面法对土壤有机质、有效磷和速效钾进行预测制图,基于地图直接对比计算制图子集和制图数据总集制图结果的相关系数以评价土壤属性图变化的尺度效应,并与验证数据集评价的多尺度制图结果进行了对比。最后,采用多子集制图结果的变异系数指示多尺度地图表达的不确定性,并将其与基于Kriging估值方差及随机模拟的不确定性表达进行了对比。研究表明,基于地图直接对比可发现,制图效果与样本数量具有显著的分形关系,且分形维数受制图方法和土壤属性空间可变性的双重影响:同样条件下以Kriging方法最小,而以点代面法最大;以土壤速效钾最小,而土壤有效磷最大。验证数据集实测值和估计值的相关系数及均方根误差没有表现预期的分形特征。Kriging估值方差及随机模拟表达的单一尺度制图不确定性明显受采样点分布与Kriging估值大小影响,而基于地图直接对比的多尺度制图的不确定性更客观地反映土壤自然变异,其中土壤有机质、土壤速效钾有较强规律可循,而土壤有效磷则没有规律。     

GIS平台构建在黄河流域水循环研究中的应用

探讨了GIS在水文学研究中的一般模式,在构建黄河流域水循环GIS平台时采用GIS与水文模型松散结合方式,基于VisualBasic可视化开发语言,以地理信息系统组件为基本单元,构建了用于存储和管理黄河流域水循环空间和属性数据的平台,并将所涉及到的各类数据统一坐标、统一格式、统一编码储存到平台中,为黄河流域水循环要素分析和水文过程研究提供数据支持。