基于水信息技术的渤海湾水生态环境特性及模拟研究
【学位单位】:天津大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2011
【中图分类】:X171
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 近岸海域水生态环境的研究现状
1.2.2 水信息学的研究进展
1.3 渤海湾水生态环境的研究问题
1.4 本文的主要工作
第二章 基于数据挖掘技术的水生态环境特性研究及其应用
2.1 数据挖掘理论和方法
2.1.1 数据挖掘的内涵
2.1.2 数据挖掘的一般过程
2.1.3 数据挖掘方法
2.2 数据来源及其一般性质
2.3 数据挖掘方法在渤海湾水生态环境研究中的应用
2.3.1 渤海湾水生态环境的聚类分析
2.3.2 渤海湾水生态环境的关联分析
2.3.3 渤海湾水生态环境的决策树分析
2.4 本章小结
第三章 基于空间数据分析方法的赤潮空间分析及其应用
3.1 空间数据分析理论和方法
3.1.1 空间数据的性质
3.1.2 探索性数据分析技术
3.1.3 空间自相关
3.1.4 空间自回归
3.2 渤海湾赤潮遥感数据的探索性分析
3.3 渤海湾赤潮遥感数据的空间自相关分析
3.3.1 渤海湾水生态环境全局空间自相关分析
3.3.2 渤海湾水生态环境局部空间自相关分析
3.4 渤海湾遥感叶绿素浓度的空间自回归模型
3.4.1 空间自回归模型研究
3.4.2 渤海湾空间自回归模型的结果及分析
3.5 本章小结
第四章 基于混合软计算方法的水生态环境模拟研究及其应用
4.1 混合软计算的理论和方法
4.1.1 软计算方法
4.1.2 软计算方法的混合形式
4.2 基于混合软计算方法的生态模型Eco_HSC 的建立
4.3 Eco_HSC 模型在渤海湾水生态环境模拟中的应用
4.3.1 研究对象
4.3.2 模型的输入输出
4.3.3 叶绿素a 浓度的模拟结果及分析
4.3.4 叶绿素a 浓度的预测结果及分析
4.4 本章小结
第五章 基于CA-SVM 的遥感叶绿素浓度模拟及其应用
5.1 元胞自动机的理论和方法
5.1.1 元胞自动机的发展历程
5.1.2 元胞自动机的概念及组成
5.1.3 元胞自动机的扩展研究
5.2 基于CA-SVM 的遥感叶绿素浓度模型的建立
5.2.1 CA-SVM 模型的流程
5.2.2 CA-SVM 模型的组成
5.2.3 CA-SVM 模型的评价指标
5.3 CA-SVM 模型在渤海湾水生态环境模拟中的应用
5.3.1 方案1 的结果及分析
5.3.2 方案2 的结果及分析
5.3.3 方案3 的结果及分析
5.3.4 模型结果的比较及讨论
5.4 本章小结
第六章 生态和水动力学的耦合模型及其应用
6.1 渤海湾水动力学模型
6.2 生态和水动力学的耦合模型
6.3 模型结果及分析
6.4 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 结论
7.2 创新点
7.3 建议与展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢
【参考文献】
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本文编号:2840839
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