支持向量机和BP神经网络在泥石流平均流速预测模型中的比较与应用

在综合分析多种泥石流研究方法的基础上,提出分别基于支持向量机和改进的BP神经网络模型的黏性泥石流平均流速预测方法,建立了相应的泥石流平均流速预测模型.以蒋家沟泥石流实时监测数据作为学习样本和测试样本,比较了两种模型的预测精度和适用范围.研究结果表明,泥石流样本训练阶段,支持向量机和BP神经网络均具有较高的模拟精度,BP神经网络较优于支持向量机模型,而在样本预测阶段,支持向量机的预测精度明显优于BP网络,表明支持向量机预测模型有较强的外推能力和预测计算的有效性,可以较好地描述泥石流复杂的非线性关系,为泥石流防治提供精确的科学依据.     

中国水-土-人口资源多元时空匹配格局及其对粮食生产与安全的影响研究

水、土地和人口是粮食生产的三大基本资源要素,但国内外现有研究仅针对单要素或水土资源要素耦合的时空格局分析,还没有关于多要素间时空匹配等方面的报导.除了资源要素禀赋之外,其多元时空匹配格局亦可能对粮食生产具有重要影响.忽略这一因素则可能导致所制定的农业发展政策产生偏差并危及国家粮食安全.鉴于此,首次提出水-土-人口资源多...     

生态文明视角下的水生态文明建设

水生态文明是生态文明的核心组成部分,要以完善和实施最严格水资源管理制度为重要抓手,以加强实施最严格水资源管理制度试点、水生态修复与保护、水土保持建设、水利风景区建设为具体实践,以开展水生态文明城市创建为切入点,建立健全水生态文明建设的体制机制,完善水生态文明建设法律体系与制度体系,大力开展水资源与水文化理论研究,积极宣传水生态文明建设理念,切实推进水生态文明建设。     

调水调沙对河口地区地下水动态的影响

采用黄河三角洲沿黄河两岸的7口观测井地下水位、电导率长期记录,配合同时期的河水位和降水蒸发数据,采用仿自相关分析的方法,对地下水动态和河水位变化之间的相关性进行了定量分析.结果表明:调水调沙会使沿河两岸的地下水位抬升,地下水位对调水调沙响应具有延迟效应,延迟时间随离河距离和河床渗透系数大小而变化;调水调沙使黄河南岸2.3 km范围内的地下水质得到改善,受地形坡度和地下水流向的影响,调水调沙对南岸地下水水质改善的效果较北岸显著.     

杨凌示范区水源地信息调查及管理对策

水资源是杨凌示范区发展的保障和制约因素,对杨凌示范区水源地综合情况进行了调查和分析。最后,对污染控制、水源地建设等方面提出了建议和对策。     

基于工业热源区域识别的邯郸市热异常产品分析

利用目前空间分辨率、时间分辨率（1 d）最高的成熟热异常产品数据主动式热异常数据（ACF,NPP-VIIRS active fire/hotspot data）,结合基于长时序热异常数据支持下的工业热源区域识别模型,叠加地表覆盖类型数据,实现邯郸市不同类型热异常数据的识别与分析。(1)清洗邯郸市2012.1.20～2020.12.31年89 249个热异常点数据,得到2012～2020年间在营的81个工业热源区域,主要分布在京广线（G4高速）以西的丘陵地区,密集分布于涉县、武安、峰峰矿区,与邯郸市矿产资源的分布具有较好的一致性;2020年在营的工业热源与2013年相比,关停32个（42.67%）,热异常点数目明显减少的19个（25.33%）,新增5个企业;从企业类别上看,识别出的工业热源企业主要为钢铁及铸造类、煤化工及焦化、水泥厂等企业,分别占比达53.24%、28.16%和0.08%。(2)邯郸市2012～2020年历年的热异常点主要来源于工业热源,其工业热异常点历年平均占比为91.61%,2016年工业热源区域内热异常点占比最高,占比超过94.34%;邯郸市耕地地表覆盖中,有42....     

入河排污口遥感排查进展评述

入河排污口是人为污染物流入河流的最后一道关卡,对其进行精确排查在水资源保护、水污染防治等工作中具有重要作用。首先回顾了近30 a来国内大型入河排污口排查工作情况,分别从人工实地调查、GIS台账系统建设、卫星遥感监测和无人机排查4个方面进行介绍;其次,在分析了直接目视解译、基于水环境参数反演以及基于地物分类等常用入河排污口遥感监测技术的基础之上,讨论了上述方法在无人机影像上应用的局限性;再次,通过简要介绍深度学习目标检测方法原理,评述了基于深度学习的目标检测方法在入河排污口无人机遥感排查上的应用现状及其关键技术;最后,对深度学习在无人机影像入河排污口识别上的应用前景进行了分析,并对今后包括入河排污口在内的复杂地理要素的无人机遥感监测的研究重点进行了展望。     

基于多源时空信息的西宁和拉萨近70年来城市扩展过程重现及地表覆盖变化分析

西宁和拉萨城市作为青藏高原人类活动的热点地区,其发展历程对青藏高原社会经济发展具有重要影响。研究基于遥感影像、城市规划图和历史地图等资料重建了西宁和拉萨城市1949基准年、1978基准年、1990年、2000年、2010年和2018年城市扩展及2000年以来城市不透水层和绿地空间组分数据,分析了1949基准年以来西宁和拉萨主城区城市扩展的时空特征,揭示了社会经济因素和政策因素对城市土地利用/覆盖变化的影响。研究结果表明：(1)新中国成立以来,西宁和拉萨主城区持续扩展,均呈现非线性的增长态势,城市土地面积分别从1949基准年的1.98 km²和1.10 km²增长到2018年的75.65 km²和76.04 km²;西宁主城区城市扩展呈现十字状的扩展态势,拉萨呈现出圈层外延式的扩展模式;(2)自2000年来,西宁和拉萨城市绿化水平显著提升。2000～2018年,西宁和拉萨城市不透水层面积分别从36.91 km²和21.56 km²增加到55.34 km     

基于机器学习和大数据平台的陆地生态系统碳收支遥感监测

陆地生态系统碳收支是全球碳循环研究的重要指标,也是气候变化的重要参数。针对该指标估测的不确定性,基于陆地生态系统通量观测研究网络的实测碳通量数据及遥感卫星观测数据产品,利用机器学习方法进行建模研究。研究选用随机森林算法自动从高质量的星—地训练数据集中学习特征、挖掘数据中的隐含信息以及时序间依赖关系的差异,建立了基于随机森林算法的碳收支参数GPP(Gross Primary Production)、NEP(Net Ecosystem Production)估算模型,并选择标准指标利用验证数据集对模型进行了客观评价。结果分析表明：与MODIS GPP产品相比,该方法在估算精度上有了提高,其中落叶阔叶林预测结果最优,决策系数为R2为0.82,均方根误差为1.93 gCm-2d-1,在其他植被类型上也明显优于传统光能利用率模型产品,更接近于地面通量观测数据。基于相同方法建立的NEP模型也得到了较好的估测结果,落叶阔叶林预测模型的输出结果与通量塔获得的NEP相关关系R2为0.70,RMSE=1.75 g C m-2d-1。GPP和NEP模型精度差异也表明,在进行机器学习建模时,训练数据集自变量的...     

北方典型区域遥感和模型土壤水分产品的对比及评估

多种土壤水分产品的综合评估有助于了解产品的特性与差异,对产品的算法改进及合理应用有重要意义。从空间分布,站点评估,土地覆盖类型及干湿分类等多方面对2010—2011年中国北方典型区域遥感土壤水分产品(SMOS＿L3、AMSR-E＿LPRM、ESACCI v04.5)和模型土壤水分产品(ECMWF＿ERA5、GLDAS＿Noah v2.1、GLDAS＿CLSM v2.2)进行差异性及适用性分析,并从多角度讨论了影响土壤水分产品准确性的可能原因。结果表明：(1)在年尺度上,各产品均能有效表征西部干旱区土壤水分分布情况。在季节尺度上,ESACCI和3种模型产品夏秋季土壤水分较高且空间分布相似。(2)在站点评估方面,ERA5产品整体性能最优,平均相关系数R值最高为0.582,无偏均方根误差ubRMSE最低为0.045 m³/m³。模型产品在ubRMSE和R方面均优于遥感产品,能有效刻画站点观测的动态特征,但容易出现干湿偏差。ESACCI产品在遥感产品中准确性最高。AMSR-E与观测值之间的偏差最小(-0.015 m³/m