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王妍

作品数:5 被引量:81H指数:4
供职机构:中国科学院地理科学与资源研究所更多>>
发文基金:国家科技支撑计划引进国际先进农业科技计划北京市自然科学基金更多>>
相关领域:环境科学与工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 3篇环境科学与工...

主题

  • 2篇离群点
  • 2篇离群点检测
  • 2篇空间离群点
  • 2篇废弃物
  • 2篇VORONO...
  • 1篇信息熵
  • 1篇畜禽
  • 1篇畜禽废弃物
  • 1篇畜禽养殖
  • 1篇畜禽养殖废弃...
  • 1篇养殖
  • 1篇养殖废弃物
  • 1篇有效磷
  • 1篇自相关
  • 1篇离散化
  • 1篇模化
  • 1篇空间信息
  • 1篇空间自相关
  • 1篇环境影响
  • 1篇环境影响研究

机构

  • 5篇国家农业信息...
  • 3篇闽江学院
  • 2篇首都师范大学
  • 1篇北京师范大学
  • 1篇中国科学院
  • 1篇中国测绘科学...

作者

  • 5篇潘瑜春
  • 5篇王妍
  • 4篇阎波杰
  • 2篇赵春江
  • 1篇殷红梅
  • 1篇吴文英

传媒

  • 1篇资源科学
  • 1篇中国环境科学
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇江南大学学报...

年份

  • 1篇2011
  • 3篇2010
  • 1篇2009
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
畜禽养殖废弃物统计数据空间化方法被引量:4
2011年
在畜禽养殖相关研究中,所要研究的区域经常没有所需数据,需要由已知的区域统计数据求得,即统计数据需要空间转换,也就是所谓的空间化。充分利用空间分析技术,结合预测点、居民地与规模养殖场的距离权重和面积权重方法,实现畜禽养殖统计数据空间化,以具体的数据验证了畜禽养殖统计数据空间化的合理性。
阎波杰吴文英潘瑜春王妍
关键词:畜禽养殖空间化
规模化养殖畜禽粪便量估算及环境影响研究被引量:61
2009年
利用规模化养殖的空间信息,结合面积比例法,获取畜禽养殖统计数据.在此基础上,进行了畜禽粪便量和纯养分估算及对土壤环境影响研究,辅以土壤耕层和亚耕层中有效磷含量及变化来阐释畜禽粪便对土壤环境污染的影响.以北京市大兴区为例,对该区规模养殖畜禽粪便量进行估算,评估了其对环境的影响,验证了该方法的准确性、合理性.结果表明,大兴区2005年耕地畜禽粪便磷养分负荷为93.72kg/hm2,其中规模化养殖耕地畜禽粪便磷养分负荷为57.56kg/hm2.耕层及亚耕层的有效磷含量远高于背景值,且变异系数分别为72.66%和79.12%,富集系数(耕层/亚耕层)为2.31,变异系数和富集系数进一步说明了规模化养殖畜禽粪便对土壤环境污染影响程度.
阎波杰赵春江潘瑜春王妍
关键词:空间信息有效磷
畜禽废弃物养分资源分配方法研究——以北京市大兴区为例被引量:10
2010年
畜禽废弃物是一种良好的可再生有机资源,蕴藏着大量的养分和能量,如果将这些资源加以综合利用,不仅可以遏制我国农村环境不断恶化的趋势,而且可以带来可观的经济效益。但若使用不当就会引起对水体、土壤、大气等一系列生态环境构成严重的危险,为合理利用畜禽废弃物养分资源,实现从畜禽废弃物养分向农用地养分的转换,本文以环境科学、农业生态学、畜禽养殖、土壤环境学和作物栽培学等基本理论为基础,在地理信息技术等技术手段的支持下,系统分析了畜禽废弃物养分向农用地养分转换的影响因素,并在充分考虑了地块间的空间差异性,利用空间分析和地统计分析技术,结合预测点与居民地和规模养殖场的距离权重和面积权重方法及建立的畜禽废弃物养分分配模型实现畜禽废弃物养分资源分配,并以北京市大兴区为例,进行了应用。其中农用地中畜禽废弃物氮养分资源含量平均值为541.896kg,最大值2511.705kg,最小值66.698kg,总量4595819.788kg。并将计算结果与普通的空间插值方法获得的结果进行了比较,证明了本文研究的分配方法更符合畜禽废弃物养分资源施用的实际情况。该法可为畜禽废弃物无污染应用研究及养殖业的管理决策提供科学依据。
阎波杰赵春江潘瑜春王妍殷红梅
关键词:畜禽废弃物
基于Voronoi和信息熵的空间离群样点检测被引量:4
2010年
为了提高离群点挖掘的效率和准确度,在分析了传统离群点挖掘算法优、缺点的基础上,提出一种离群点检测算法。该算法利用Voronoi确定样点之间的邻近关系,通过参照邻域范围内其它样点的非空间属性值的信息熵作为离群因子,并根据离群因子标识出样点集中的离群点。以北京市大兴区土壤养分为例,实验结果表明,该检测算法能够高效、准确地检测出土壤样点中的离群点。
王妍潘瑜春王慧
关键词:空间离群点离群点检测信息熵离散化
基于Voronoi和空间自相关的离群点检测被引量:6
2010年
为了提高空间数据挖掘的效率和准确度,在分析传统的离群点检测算法优、缺点的基础上,提出一种空间离群点检测算法。用Voronoi来确定空间对象间的邻近关系,在空间邻域内利用空间自相关性来计算局部Moran指数,并将其作为离群因子进而判断离群点。实验结果表明,该算法能够高效、准确地检测出空间离群点,具有对用户依赖性少和可伸缩性强等优点。
王妍潘瑜春阎波杰
关键词:空间离群点MORAN指数空间自相关
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