近20年来肥城市林地时空变化及其驱动因子

[目的]提取肥城市不同时期的林地信息,分析林地时空变化特征,挖掘林地面积变化的驱动因子,为区域林地资源监测、管理和可持续发展提供参考。[方法]以肥城市为研究区,基于2000-2020年21期Landsat遥感数据,首先对Landsat遥感数据进行辐射定标、大气校正等预处理,采用决策树分类法对遥感数据进行土地类型解译,提取林地相关信息;然后揭示近20年来林地时空变化特征;最后构建新的环境压力模型(IPAT),分析林地面积变化的驱动因子。[结果]基于决策树规则提取的肥城市林地信息用户精度达94.7%,具有较高的解译精度。解译结果表明,近20年来林地面积在波动性中呈增长趋势,净增加17463.54 hm^(2);增加的林地主要分布在肥城市中部和北部矿区,减少的林地则集中分布于中部林地的边缘部分,最终呈现中部和北部集中分布、其他地区零星分布的空间特征。改进的环境压力模型(IPAT)表明,林地禀赋价值是肥城市林地面积变化的主要驱动因子(贡献率超80.3%),富裕程度是次要驱动因素,二者贡献比例超过改进IPAT模型4个因子总贡献率的92%;林业产值对国内生产总值的贡献率和人口数量对林地面积变化的影响相对较小。[结论]基于决策树分类法对遥感数据解译能够准确提取肥城市林地信息并监测林地动态变化,林地禀赋价值对林地面积变化有显著影响。

试验模态分析与有限元耦合技术

提出了一种新的结构动态分析方法,把试验模态分析技术与有限元计算结合起来,以实测的结构模态参数为基准,局部修正有限元模型。这样建立的计算模型既能反映结构的真实动态特性,又便于在实际工程中应用。将这种方法用于高压开关等电气设备的动态分析与抗震设计取得了成功。计算机模拟与地震模拟台上实测的加速度及应力的误差小于百分之十,可以用于工程设计。