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土地复垦是煤炭开采面临的最严峻问题之一,经过多年相关研究的经验积累,已经产生了大量的历史文献,因此,引入数据挖掘技术处理这些宝贵的历史文献资料十分必要。本文以徐州矿区为例,通过对土地复垦历史文献关键词分词编码化,构建TF*IDF算法和空间向量模型、聚类分析,采用Python语言进行数据挖掘,最后在ArcGIS基础上二次开发,显示数据挖掘结果。最终得到了徐州矿区的塌陷情况、复垦技术以及示范工程等重要历史信息,克服了土地复垦历史文献的数据冗余、数据冲突以及真伪识别等难点。结果表明,采用数据挖掘技术,不仅弥补了人工统计的不足,同时发挥了恢复历史"数据链"的特殊作用,可实现矿区土地复垦与生态重建信息的集成与知识发现,为矿区系统修复、综合治理提供基础数据支撑。  相似文献   
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基于植被净初级生产力的煤矿区生态损失测度研究   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
以江苏徐州九里矿区为研究对象,采用基于遥感过程的CASA模型测算植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP),研究结果表明:采用植被净初级生产力对矿区生态环境进行测度是可行的;从1987年到2008年间矿区NPP从18.019减小到9.261 gC/(m 2 ·月),NPP平均变化量从0.293增加到3.389 gC/(m 2 ·月),表明随着开采活动增强,矿区生态损失量增大;生态破坏区内NPP的变化范围为2.752~4.752 gC/(m 2 ·月),生态影响区NPP的变化范围为0.152~0.352 gC/(m 2 ·月),生态破坏区内NPP的变化量大于生态影响区;NPP的降低量与煤矿生产能力成正相关。矿井投产期NPP开始降低,稳产高产期NPP降低量最大,衰退期NPP降低幅度开始减小并且NPP有增大的趋势,矿区生态环境向良好的方向发展。  相似文献   
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