大数据推动生态环境建设研究

大数据技术在水土保持监测的结合使用,能够使得水土流失发生规律的探索更为高效,这有助于灾害的提前预判,从而为生态决策的制定提供足够的理论依据,使得最终的大数据决策发挥出更大的作用。     

EHWSNs中面向吞吐量和能耗优化的时隙分配算法研究

针对在具有移动汇聚结点(Sink)的能量收集无线传感器网络中,如何在数据收集时提升网络吞吐量和降低能耗的问题,分析了Sink移动距离与节点数据传输的时间周期之间的关系,将面向吞吐量和能耗优化的数据收集问题建模为基于混合整数线性规划的优化问题,并提出了一种基于有效传输周期的时隙分配算法来对其进行求解。算法主要分2个阶段进行：移动Sink在每个时间周期内识别出可进行数据传输的邻居节点,并为其分配时隙;移动Sink根据数据可用性对节点进行排序,并最终决定哪些节点在各个时隙期间发送数据。理论分析和仿真实验结果表明,所提算法在吞吐量和能耗方面的性能优于当前典型算法,且计算复杂度更低。     

基于MODIS的大别山区NPP及NDVI时空动态及相关性研究

利用2000—2019年MOD13Q1 NDVI和MOD17A3 NPP遥感数据，在GIS空间分析技术支持下，利用相关分析、回归分析等方法，分析了该时段内大别山区归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)与植被净初级生产力NPP(Net Primary Productivity)的时空变化特征，探讨了该区NPP与NDVI之间的相关性。研究结果表明：(1)近20年来大别山区NDVI变化于0.73～0.81,多年均值为0.78,空间分布上呈现出由中心向四周边缘递减的趋势，大别山区在研究时段内植被NDVI呈现出波动上升的趋势，78.88%的大别山区植被处于改善趋势。(2)NPP均值为497 g/(m²·a),变化于402～576 g/(m²·a),整体上呈现出“中间高、边缘低”的空间分布特征。自2000年以来，大部分区域的NPP都呈增加的趋势。(3)NPP与NDVI在时间变化上呈显著正相关，空间分布上绝大部分区域呈正相关，但不同植被类型上相关系数有所差别，其中针叶林的最高，其次为阔叶林、灌...