【摘 要】
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根据重庆市38个区县的人口、资源、环境和社会经济等要素与资源环境承载力密切相关的因素,从社会经济子系统、资源子系统和环境子系统等3个维度构建县域资源环境承载力评价体系,利用灰色关联定权Topsis法分析比较2014年重庆市资源环境承载力的县域变化,并在GIS技术支持下对重庆市县域资源环境承载力进行空间分析.结果表明:评价体系指标权重中环境子系统指标所占权重值最大,资源子系统次之,社会经济子系统最小
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根据重庆市38个区县的人口、资源、环境和社会经济等要素与资源环境承载力密切相关的因素,从社会经济子系统、资源子系统和环境子系统等3个维度构建县域资源环境承载力评价体系,利用灰色关联定权Topsis法分析比较2014年重庆市资源环境承载力的县域变化,并在GIS技术支持下对重庆市县域资源环境承载力进行空间分析.结果表明:评价体系指标权重中环境子系统指标所占权重值最大,资源子系统次之,社会经济子系统最小;重庆市资源环境承载力等级较大的区域位于西部9个区县;等级中等的区域位于西部和中部10个区县;等级较小的
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大气环境监测工作在环境监测领域中占据着较为重要的地位,这一工作的技术难度比较高,存在着一定的空间性和实践性。大气环境监测工作容易受到季节变化、天气状况等因素的影响,因此某些污染因子的浓度变化幅度比较大,变化本身也具有一定的随机性和不确定性,所以想要得到稳定的大气环境监测结果是一件较为困难的事情。
我国社会经济快速发展下,使得人们的生活水平也发生较大的变化。当前,全球的环保意识不断提高,为满足人们对生活环境和生存环境的需求,应做好环境监测质量控制工作,加强环境污染的监测力度,合理的使用监测技术,现进行具体报道。
文章首先对测绘与地理国情监测进行了简要概述,并详细探讨了测绘与地理国情监测之间的联系,最后分析了测绘技术在地理国情监测中的实践应用,以供参考。
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本文基于预期效用假设提出了可结合竞争学习算法(CLG–LUSA)的新方法,即土地利用适宜性分析的GIS模型。该模型使用了Kohonen的自组织映射法和线性矢量化法来实现多选项的综合排序。该模型还利用决策者的优选位置和环境数据,来构造一个分支决策属性空间。决策和不确定性映射来自于该分支算法。使用该模型算法的一个例子就是在古巴市选择椰子最合适的生长环境。结果表明,CLG–LUSA模型能够提供决策过程中
随着我国科学技术的发展,人民生活水平的提高,城市土地资源越来越稀缺,为了有效地管理土地资源,缓解员工的压力,逐渐开始促进地理信息系统的应用。制图和地理信息系统汇集了遥感技术在计算机科学中,可以促进员工信息查询和收集、存储、输入,可以处理大量的地理信息在一个有限的时间,你也可以使用标记数据编码方式,方便的信息搜索。
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