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珠江三角洲地区登革热流行风险空间模拟与预测 被引量:8
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作者 郑斓 任红艳 +1 位作者 施润和 鲁亮 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期407-416,共10页
近年来日益严重的登革热疫情已在中国南部地区形成疫情高发区,并对中国的公共卫生安全形成了一定的威胁。登革热主要受到区域内复杂的自然环境条件以及社会经济因素的影响,而利用地理空间分析方法和模型探究登革热疫情的影响因素,并对... 近年来日益严重的登革热疫情已在中国南部地区形成疫情高发区,并对中国的公共卫生安全形成了一定的威胁。登革热主要受到区域内复杂的自然环境条件以及社会经济因素的影响,而利用地理空间分析方法和模型探究登革热疫情的影响因素,并对其未来流行风险的空间分布进行模拟,是有效开展登革热预防控制工作的重要基础。本文收集了珠江三角洲地区2010-2014年的登革热病例资料和土地利用、人口密度两种社会经济要素数据,构建土地利用回归(LUR)模型以分析登革热疫情与不同空间范围内的土地利用和人口密度之间的关系,并结合SLEUTH模型获取的2030年土地利用数据以及基于人口密度预测模型获取的2030年人口密度数据,预测珠江三角洲地区2030年登革热疫情风险的空间分布。结果表明,社会经济要素对登革热疫情空间分布的影响在不同范围内存在差异,半径分别为10、7、10、2和1 km的缓冲区内的人口密度、草地、城镇用地、林地和耕地进入LUR模型并对疫情有显著的影响(相关系数分别为0.779、-0.473、0.818、-0.642和-0.403),所构建的LUR模型效果较好(调整R^2为0.796,F=390.409,P<0.01),留一交叉检验结果显示模型的相对均方根误差为0.7046,预测值与实测值的拟合精度达到0.7101。2030年城市空间扩展的区域主要分布在深圳、东莞以及广佛的交界地区,而登革热风险预测模型表明2030年登革热疫情风险较大的区域与珠江三角洲城镇用地占比、人口分布较高的地区有高度的一致性,尤其是广佛地区。因此,LUR模型可以较好地预测登革热疫情的空间分布,从而为当地卫生部门防控登革热提供方法支持。 展开更多
关键词 登革热 空间分布 预测 LUR模型 SLEUTH模型 珠江三角洲地区
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基于文献计量的无人机地理学应用态势分析
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作者 鲍中旭 施润和 黄耀欢 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期413-425,共13页
无人机技术的迅速发展为地理学研究提供了新的方法和思路,为了解无人机在地理学研究中的应用态势,以Web of Science核心合集中涉及无人机在地理学领域应用的相关文献作为数据源,采用文献计量方法对2002~2021年的3911篇论文进行分析。结... 无人机技术的迅速发展为地理学研究提供了新的方法和思路,为了解无人机在地理学研究中的应用态势,以Web of Science核心合集中涉及无人机在地理学领域应用的相关文献作为数据源,采用文献计量方法对2002~2021年的3911篇论文进行分析。结果表明,自2012年以来无人机地理学应用文献呈现显著增长趋势,增长率年平均值达54.7%;中国、美国在该领域均占据主导地位;关键词聚类结果表明应用主要集中在测量与地图学、地理信息系统、生态地理学、自然灾害和地貌学研究领域,其中测量与地图学应用最多,发文量占总量的27%,地理信息系统、生态地理学发文量增速最快,分别为73%和69%;热点关键词中,“CNN”“Deep learning”等人工智能领域的关键词在近几年出现频率较高,表明“UAV+Deep learning”已成为当前研究热点之一。未来无人机遥感领域将出现更多的技术和理论创新,进一步推动其在地理学中的应用。 展开更多
关键词 无人机 Web of Science 地理学 文献计量 研究态势
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气象要素对气溶胶光学厚度估算PM_(2.5)的影响 被引量:3
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作者 许悦蕾 刘延安 +2 位作者 施润和 郭春颖 窦新宇 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期3868-3876,共9页
地面监测得到的近地面细颗粒物PM_(2.5)浓度较为精确,但数据覆盖范围相对较小,卫星遥感反演的气溶胶光学厚度(AOD)数据可以反映污染物浓度分布,具有范围大且速度快的特点,因此,大多数学者通过建立PM_(2.5)-AOD模型来实现卫星遥感监测PM_... 地面监测得到的近地面细颗粒物PM_(2.5)浓度较为精确,但数据覆盖范围相对较小,卫星遥感反演的气溶胶光学厚度(AOD)数据可以反映污染物浓度分布,具有范围大且速度快的特点,因此,大多数学者通过建立PM_(2.5)-AOD模型来实现卫星遥感监测PM_(2.5)浓度,并通过引入气象要素来优化模型.然而,气象要素的选择与引入往往对模型的精度有较大的影响,如何有效地选择对PM_(2.5)浓度影响较大的气象要素一直是PM_(2.5)-AOD模型中的关键问题.因此,本文基于华东地区2014—2015年的MODIS AOD和地面监测站的PM_(2.5)浓度数据,结合再分析气象资料,利用多元逐步线性回归方法建立PM_(2.5)-AOD模型,从由特定时刻、高度上的气象要素与随时间、高度变化的气象要素组成的气象要素集中,筛选出对因变量PM_(2.5)浓度有显著影响的关键气象要素.结果表明:在地域与季节双重尺度下的PM_(2.5)-AOD模型精度更高;相较于特定时刻高度的气象要素,随时间和高度变化的气象要素对PM_(2.5)-AOD模型的影响更为显著;在地域与季节双重尺度下,1000~850 hPa经向风速差、世界时0:00—6:00近地面温度差、850~600 hPa温度差、6:00边界层高度、12:00—18:00近地面压强差、1000~850 hPa温度差对模型影响较大,但应依据不同季节和不同地区的具体影响程度作为选择标准. 展开更多
关键词 多元逐步线性回归 气象要素集 AOD PM2.5
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近20年长三角一体化示范区PM_(2.5)暴露风险时空格局演变 被引量:1
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作者 徐丹 林文鹏 +2 位作者 施润和 高峻 李鲁冰 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期36-51,共16页
长三角一体化示范区是国家重大战略区域,掌握其PM_(2.5)污染与暴露风险演变格局,对长三角区域碳中和与低碳循环绿色发展具有重要意义.本文利用MODIS数据估算示范区2001—2020年气溶胶光学厚度(AOD)和PM_(2.5)浓度,运用人口加权模型计算1... 长三角一体化示范区是国家重大战略区域,掌握其PM_(2.5)污染与暴露风险演变格局,对长三角区域碳中和与低碳循环绿色发展具有重要意义.本文利用MODIS数据估算示范区2001—2020年气溶胶光学厚度(AOD)和PM_(2.5)浓度,运用人口加权模型计算1 km×1 km网格PM_(2.5)暴露风险,并结合Moran's I指数、Theil-Sen和Mann-Kendall方法分析其空间集聚性特征、时序演变规律与显著性趋势.结果显示:2001—2020年,示范区PM_(2.5)呈波动增长趋势,春季和冬季浓度明显高于夏季和秋季;人口逐年增加,年均人口密度达到1386人·km-2;年均PM_(2.5)暴露风险为1.23,整体处于安全状态,空间上有4个危险暴露区(松陵镇、盛泽镇、魏塘街道、盈浦街道与香花桥街道交界处).其PM_(2.5)暴露风险的空间集聚性显著,以4个危险暴露区为中心,呈“先边界、后内部”的时空增长模式;示范区暴露风险逐年增加的区域超过36%(速率0.031 a-1),在2011—2020年,暴露风险显著减少的面积反超显著增加的面积.示范区总体空气质量良好,但PM_(2.5)暴露风险的边界扩散现象明显,小尺度区域的PM_(2.5)污染防治应更加注重跨区域共同治理,可以聚焦在镇级或更小行政单位的边缘地带,采取差异化的大气污染联防联控措施. 展开更多
关键词 气溶胶光学厚度(AOD) PM_(2.5) 暴露风险 时空演变格局 长三角一体化示范区
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中国近地面PM_(2.5)浓度与排放的时空分布及其关联分析 被引量:18
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作者 冯子钰 施润和 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期1221-1230,共10页
PM_(2.5)是威胁人体健康的主要大气污染物之一。大量研究关注近地面PM_(2.5)浓度的监测及其时空分布,但目前针对PM_(2.5)排放及其与近地面浓度之间的关联研究较为缺乏。本文通过2000—2014年近地面PM_(2.5)浓度格网数据和PM_(2.5)排放... PM_(2.5)是威胁人体健康的主要大气污染物之一。大量研究关注近地面PM_(2.5)浓度的监测及其时空分布,但目前针对PM_(2.5)排放及其与近地面浓度之间的关联研究较为缺乏。本文通过2000—2014年近地面PM_(2.5)浓度格网数据和PM_(2.5)排放格网数据,采用长时间序列分析法对PM_(2.5)浓度和PM_(2.5)排放从定性和定量两个角度进行时空变化趋势对比研究,并进一步结合标准差椭圆法和趋势分析法,分析了我国近地面PM_(2.5)浓度和PM_(2.5)排放的时空变化特征及其关联。结果表明,从总体时间序列趋势上,近地面PM_(2.5)浓度和PM_(2.5)排放之间在空间分布上基本呈现一致性,集中在胡焕庸线以东的人口密集区,但在时间上,PM_(2.5)浓度和排放之间存在动态变化时间差。且PM_(2.5)浓度的变化更为明显,2000—2007年高于35μg/m^(3)的国土面积占比增加了14.26%,2007—2014年减少了2.84%;从标准差椭圆分析来看,PM_(2.5)浓度椭圆和排放椭圆在覆盖面积和方位角上与人口和经济分布吻合,但前者面积更大,长轴更接近于东西方向,二者存在约17°差异,而两类椭圆的中心位置随时间变化呈现出较一致的轨迹特征并呈现出滞后特点;此外,受大气扩散、点源排放等因素影响,PM_(2.5)浓度变化趋势与排放变化趋势在胡焕庸线以东并不完全一致,部分区域排放呈降低趋势而浓度则反而呈升高趋势。因此,从全国层面来看,减排政策对浓度降低在时间上虽存在滞后,但边际效益显著,并已显露成效;而从局地来看,受地形、气象条件和大气化学过程等复杂影响,二者的变化在空间上仍会存在差异,有待进一步深入研究;从防控措施来看,在继续加强落实本地减排政策的同时,应考虑污染物的扩散迁移规律,加强联防联控,有效改善空气质量。 展开更多
关键词 PM_(2.5)浓度 PM_(2.5)排放 时间序列 空间分布 标准差椭圆 趋势分析 关联分析 空气污染
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多种气象要素及其变化对AOD与PM_(2.5)关联模型的影响研究 被引量:9
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作者 周云云 张德英 施润和 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期204-211,共8页
利用卫星遥感反演气溶胶光学厚度(AOD)已成为获取宏观、连续空气污染信息的一种有效手段.通过构建AOD-PM_(2.5)的关联模型是实现空间范围内PM_(2.5)监测的主要方法,而气象要素是该模型中的重要输入参数,直接影响到模型模拟的精度.当前... 利用卫星遥感反演气溶胶光学厚度(AOD)已成为获取宏观、连续空气污染信息的一种有效手段.通过构建AOD-PM_(2.5)的关联模型是实现空间范围内PM_(2.5)监测的主要方法,而气象要素是该模型中的重要输入参数,直接影响到模型模拟的精度.当前诸多模型多采用地面气象要素,缺乏对于不同高度气象要素及其变化对构建AOD-PM_(2.5)关联模型的影响研究.本文以淮河流域五省为例,在实测地面气象资料的基础上,利用再分析气象资料,考虑了从地面至高空不同高度处的气象要素及其垂直变化,运用多元逐步回归方法,对比了地面与不同高度气象要素及其变化量对AOD-PM_(2.5)关联模型的贡献程度.结果表明:①AOD-PM_(2.5)关联模型在不同站点、不同季节的差异仍较为明显,不同高度及随高度变化的气象要素对提高春季AOD-PM_(2.5)关联模型的精度有较显著影响;②考虑了不同高度气象要素及垂直变化的多元逐步回归线性模型的表现优于仅考虑地面气象要素的模型,尤其是春季的改善较明显,RMSE降幅达到近43%;③基于地理加权回归方法的AOD-PM_(2.5)关联模型的估算结果略优于多元逐步回归线性模型. 展开更多
关键词 淮河流域 大气污染 PM2.5 气象要素 气溶胶光学厚度(AOD)
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基于周边站点优化选取的随机森林PM_(2.5)小时浓度预测研究 被引量:9
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作者 姚红岩 施润和 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1565-1573,共9页
空气中的PM_(2.5)是威胁人体健康的主要大气污染物,对其进行有效预测和及时预警具有重要意义.大量研究表明,纳入周边站点信息的随机森林模型在单站点PM_(2.5)预测中显示出良好的效果,但在周边站点选取问题上目前尚缺乏针对性研究,部分... 空气中的PM_(2.5)是威胁人体健康的主要大气污染物,对其进行有效预测和及时预警具有重要意义.大量研究表明,纳入周边站点信息的随机森林模型在单站点PM_(2.5)预测中显示出良好的效果,但在周边站点选取问题上目前尚缺乏针对性研究,部分选取方法带有主观性.本文提出了一种基于时间滞后互相关分析的周边站点优化选取方法,并以上海十五厂空气质量监测站(国控站)为例,构建了预测该站未来1~24 h PM_(2.5)浓度的随机森林回归模型集,比较分析了预测模型中各输入因子的重要性.研究发现,预测站点当前PM_(2.5)浓度值对未来1~16 h的预测最为重要,而气象要素中的风向则对于未来17~24 h的预测重要性最高;周边站点PM_(2.5)信息随着预测时间的延长,其重要程度排名有明显提升,且不同站点对不同时间预测的影响具有显著差异,在建模时应区别对待,优化选取.比较结果表明,使用本文方法选取周边站点建立的预测模型不仅在RMSE等精度指标上具有一定优势(12 h和24 h预报RMSE分别降低11.8%和13.3%),还在有实用价值的污染事件空报率上有明显降低(12 h和24 h预报空报率分别降低16.1%和25.6%),具有业务应用潜力. 展开更多
关键词 时间滞后互相关 时间序列 大气污染物 机器学习
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喜马拉雅旱獭适生地识别与监测研究进展
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作者 栾淑丽 任红艳 施润和 《中华地方病学杂志》 CAS 北大核心 2021年第12期1024-1030,共7页
青藏高原地区是我国主要的鼠疫疫源地之一, 喜马拉雅旱獭(以下简称旱獭)是该疫源地的主要宿主动物, 加强青藏高原地区旱獭适生地识别与监测是积极预防与有效控制旱獭鼠疫流行的重要基础, 空间信息技术是开展旱獭适生地快速识别和有效监... 青藏高原地区是我国主要的鼠疫疫源地之一, 喜马拉雅旱獭(以下简称旱獭)是该疫源地的主要宿主动物, 加强青藏高原地区旱獭适生地识别与监测是积极预防与有效控制旱獭鼠疫流行的重要基础, 空间信息技术是开展旱獭适生地快速识别和有效监测研究的重要手段。本文梳理了影响旱獭适生地分布格局的地形地貌、土壤属性、植被类型与覆盖、气候条件以及人类活动等因素, 回顾并总结了基于遥感、地理信息系统等空间信息技术识别、监测旱獭适生地等相关研究的进展与不足, 同时结合新兴的低空遥感、众源数据获取、机器学习等大数据挖掘方法和技术, 从多源数据化、融合新兴技术、评价体系全面化等方面探讨了未来运用空间信息技术开展旱獭适生地的快速识别和有效监测研究的新思路, 以期为全球气候不断变化和人类活动持续加剧背景下的青藏高原地区旱獭鼠疫流行风险预测预警和有效防控提供技术支撑。 展开更多
关键词 青藏高原 喜马拉雅旱獭 适生地 遥感 地理信息系统
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