简介：以北京顺义汉石桥湿地自然保护区中水处理厂的潜流湿地为例,选取2014~2015年的水质监测数据,以电导率、溶解性固体总量、氧化还原电位、pH、水温和总输入氮含量为输入层,比较遗传算法优化的BP神经网络模型和广义回归神经网络模型对多处理单元潜流湿地出水中的总氮含量预测能力。研究结果表明,遗传优化的BP神经网络模型的拟合优度R2可达到0.835,平均相对误差百分比为12.89%,说明其对出水中的总氮含量有一定的预测能力,但精度较差;广义回归神经网络模型的平均相对误差百分比为4.46%,精度较高。利用广义回归神经网络模型对潜流湿地出水中的总氮含量进行预测较适宜。

简介：本文应用山仔水库2003～2006年叶绿素a浓度、总磷浓度、总氮浓度、水温、溶解氧浓度、高锰酸盐指数、pH值7个参数监测数据对人工神经网络模型进行训练，在此基础上应用1997—2002年除叶绿素a浓度外其他6个参数监测数据，推算出1997～2002年间缺失的叶绿素a浓度，并对1997—2006年春末夏初的叶绿素a浓度动态进行分析，结果表明：山仔水库1997年建库初期，叶绿素a浓度处于较高水平，2000年以后叶绿素a浓度开始降低，近几年基本保持稳定．2003—2006年叶绿素a浓度呈季节周期性变化，春末经夏季到初秋，叶绿素a浓度持续升高，冬季下降明显，春季又开始回升；说明近几年山仔水库水体春末夏季秋初处于富营养化水平，秋末冬季处于中营养水平．本研究结果将为山仔水库的富营养化防治提供科学依据．

简介：以2016年8月26日Landsat-8OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief（relevantfeatures）-F算法,对全部特征变量进行权重排序,剔除不相关变量;然后,分别采用基于特征优选的随机森林模型、最大似然方法和神经网络分类算法,提取黄河口滨海湿地信息,比较基于特征优选的随机森林模型与其它两种分类方法在滨海湿地信息提取应用中的精度和效率。研究结果表明,基于特征优选的随机森林模型滨海湿地分类效果最佳,总精度为86.39%,Kappa系数为0.81,明显高于最大似然和神经网络分类方法;其中,河流湿地分类精度最高,为95.83%,盐田分类精度最低,主要原因在于盐田与养殖池、水库/坑塘的光谱和几何特征极为相似,易于混淆;但与最大似然分类和神经网络分类方法相比,该方法提取效果明显改善,分类精度分别提高了16.84%和4.44%。本研究结果证明,采用Relief-F算法特征优选的随机森林模型提取滨海湿地信息的方法,具有分类精度高、运算速率快的优势,适用于滨海地区不同类型湿地高精度信息提取。

简介：为了进一步揭示晋江流域土地利用变化的水文效应,基于SWAT模型,分别模拟了1985年和2006年2种土地利用条件下,2002—2010年气象条件时的年、月水文过程,以定量分析土地利用变化对流域年、月的蒸散发、土壤剖面渗漏、地下径流和地表径流的影响。研究表明：与1985年土地利用相比,在2006年土地利用涵养水源能力较好的林草地减少了,而不透水面积的增加,降低了流域的降雨截留能力和土壤下渗能力,地表蒸散发量和地下水随之减少,而减小的水量则转为地表径流直接汇入河道,其中晋江全流域的蒸散发量、土壤渗漏量和地下径流量年平均减少11.86mm、48.86mm和25.62mm,年平均减少幅度分别为2.23%、11.27%和16.69%,而地表径流量年平均增加76.06mm,年平均增幅为26.12%;土地利用变化的水文过程效应与年内降水分布具有密切的关系,降雨量越小,蒸散发和地表径流的效应越显著,而土壤剖面下渗和地下径效应则相反。

简介：尝试用不同方法构建洪河自然保护区湿地植被乌拉苔草（Carexmeyeriana）的高光谱植被指数，建立水上鲜／干生物量高光谱估算模型，并比较了不同模型的反演精度。通过实测不同覆盖度和水深状况下乌拉苔草的冠层高光谱反射率与水上生物量的数据，采用高光谱可见光-近红外波段及其微分光谱波段（350—1050nm）逐波段构建FNDVI、FRVI、FDVI、FDNDVI、FDRVI、FDDVI植被指数，分别找出与水上鲜生物量和干生物量具有最佳相关性波段组合的植被指数，建立乌拉苔草水上生物量的最佳估算模型，并对比分析了反射率光谱植被指数（FNDVI、FRVI、FDVI）模型和微分光谱植被指数（FDNDVI、FDRVI、FDDVI）模型的反演精度。结果显示，微分光谱与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱好；微分光谱植被指数与乌拉苔草水上生物量的相关性比反射率光谱植被指数好，尤其以微分光谱植被指数FDRVI与FDNDVI建立的二次函数模型反演乌拉苔草的水上鲜生物量和干生物量的效果最好，精度分别达74．9％、71．4％，其均方根误差分别为0．0744和0．0262，通过了P〈0．01极显著验证。这表明，采用微分光谱植被指数FDRVI、FDNDVI对乌拉苔草水上鲜生物量和干生物量的估算可以取得较高的预测精度。

简介：非欧几何学产生以后，科学研究的主要任务由寻求真理转变为建设模型，地理科学的任务也理当发生相应的转向．像其他科学分支一样，地理学的研究目标不再是发现真理，而是提出假设、建立模型．判断一个地理理论模型好坏的标准不是模型的假设是否符合实际，而是该模型对现实世界的解释和预言能力．在模型的解释和预言能力一定的情况下，模型越是简单，就越是可取；在模型的复杂程度一定的情况下，模型的解释和预言能力越强，就越是优越．当一个地理模型不仅仅对地理现象具有刻画能力，而且对其他相关领域具有某种启示作用的时候．该模犁就具有超学科的理论意义或者研究价值．

简介：由于土地利用矛盾突出和地理位置独特，城市边缘区是中国目前土地利用变化最为剧烈的地域单元，是土地利用变化研究关注的热点区域，在土地资源的可持续利用、规划的科学制定上也具有重要意义．本研究以中国典型的亚热带城市边缘区——福州市仓山区为研究对象，引入Tietenberg资源分配模型改进目前国际上广泛应用的CLUE-S土地利用动态模拟模型的非空间需求模块，在研究区土地利用变化驱动机制分析的基础上，选择合适参数回溯了研究区2004年的土地利用现状、模拟了2020年的土地利用时空变化格局，拟合精度良好（Kappa指数为0．72）．研究结果表明：以Tietenberg资源配置模型作为CLUE—S模型的非空间需求计算方法在一定意义上是合理的，同时，模拟结果也进一步证明了城市边缘区以非农建设用地占用耕地为主的用地矛盾．在此基础上，对该区域发展合理的用地空间布局提出了针对性的建议，该方法和成果可以作为城市边缘区制定土地利用规划和发展管理政策的参考依据．