邓琼飞
- 作品数：3 被引量：40H指数：3
- 供职机构：云南师范大学信息学院更多>>
- 发文基金：云南省自然科学基金国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：环境科学与工程机械工程更多>>
- 滇池流域不透水表面扩张监测与时空过程分析被引量：7
- 2016年
- 人类活动是影响和改变自然和人文环境最主要的因素,而不透水表面是反映人类活动频度与强度重要指标。近30年来,随着城镇化的不断推进,不透水表面快速扩张,同时伴随着一系列流域水环境问题产生。掌握不透水表面变化的时空过程是改善流域水环境、控制水污染的基础。为此,以滇池流域近25年来的TM影像与OLI影像为数据基础,将改进的NDBI算法及线性光谱混合分析法相结合,得到了滇池流域近25年来不透水表面的空间范围、空间分布、不透水表面指数、不透水表面覆盖度等指标。实验结果表明,本文采用的算法效果较好,0.2 m空间分辨率的航拍影像精度检验结果表明,提取精度达到85.27%;滇池流域不透水表面覆盖率达19.44%,部分子流域不透水表面覆盖率超过40%,其对流域生态系统功能和结构有直接的影响。
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- 关键词：滇池流域
- 近20年来中国典型区域PM_(2.5)时空演变过程被引量：25
- 2018年
- 近20年来PM_(2.5)污染严重制约了中国可持续发展.长时间序列历史监测数据的缺失阻碍了相关研究.为此,本文以四大典型区域2013~2016年的PM_(2.5)浓度监测值和2000~2016年MODIS AOD数据、边界层高度、温度等气象数据作为基础数据,将反向人工神经网络和支持向量回归机两种算法相结合,构建组合模拟模型,并利用地理空间分析技术实现近20年来PM_(2.5)浓度历史变化过程的情景再现.研究结果表明,组合模型具有较低的误差和更高的泛化能力;时空分析结果表明,2000~2010年京津冀和东三省PM_(2.5)浓度持续增长,珠三角PM_(2.5)浓度缓慢下降,3个研究区PM_(2.5)污染范围呈扩大趋势,长三角PM_(2.5)浓度值及污染范围基本保持稳定.2012年4个研究区PM_(2.5)浓度值降低且污染范围缩小,但2013~2016年PM_(2.5)浓度略微上升后又下降,高污染范围缩小,这与国家采取PM_(2.5)区域联防等治理措施有关.
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- 关键词：PM2.5人工神经网络支持向量机
- 滇池草海水质等级预测模型研究被引量：8
- 2018年
- 综合考虑影响水质的不同类别因子之间的关系,为水质等级预测提供平均预测精度更高的模型。选取的p H、DO、CODMn、NH3-N、历史水质等级5个水质因子数据来源于中国环境保护部官方发布的水质数据,降雨量、光照时间2个气象因子数据来源于云南省气象局官方发布的气象数据。首先利用改进的灰色模型（Adaptive Grey Model,AGM）进行单因子预测,从而获取BP人工神经网络（BP Artificial Neural Network,BPANN）训练集和水质等级残差序列;然后使用经过训练集训练后的BPANN进行水质等级残差纠正;最后利用AGM模型得到未来水质等级,以滇池草海2006-2013年水质周报资料和气象资料为数据基础进行了仿真分析和验证实验。结果表明：（1）AGM模型对水体因子和气象因子的单项指标预测理想,保证了作用于BP人工神经网络数据的可靠性,同时降低了预测误差的传输;（2）来源于中国环境保护部与云南省气象局的数据保证了水质等级预测中数据的权威性,采用AGM-BPANN组合模型预测滇池草海水质等级精度达到90.2%,说明模型适用于同一地区短时间内的水质变化研究;（3）AGM-BPANN组合模型借助BP网络的高维非线性克服了数据突变对预测的影响,在AGM预测基础上,通过纠正预测残差获得最终的水质等级值,实现了对滇池草海短时间内水质的预测。
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